目次

  1. 基本構成
  2. メッセージ部分
  3. ストリーミング出力
  4. 履歴を組み込む場合

基本構成

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        # {"キー": "バリュー"}で穴埋めするとメッセージ部分になる
        # ("system", "メッセージ"), ("user", "メッセージ")などが入る
    ]
)

prompt_value = prompt.invoke({"キー": "バリュー"})

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature = 0)
ai_message = model.invoke(prompt_value)
print(ai_message)

メッセージ部分

穴埋めされて変換された後のメッセージ部分は次のような形のイメージ

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage

messages = [
    SystemMessage("文章"),
    HumanMessage("文章"),
    AIMessage("文章"),
    HumanMessage("文章"),
]

ストリーミング出力

printの行を次に差し替え．

for chunk in model.stream(messages):
    print(chunk.content, end = "", flush = True)

履歴を組み込む場合

MessagesPlaceholderをインポートして，メッセージに履歴となる部分を挿入する．
_

from langchain_core.prompts import MessagesPlaceholder

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "システムへのメッセージ"),
        MessagesPlaceholder("chat_history", optional = True),
        ("human", "{input}")
    ]
)

キーとしたchat_history でインボークする．

prompt_value = prompt.invoke(
    {
        "chat_history": [
            HumanMessage("文章"),
            AIMessage("応答"),
        ],
        "input": "質問文",
    }
)