仕組みからわかる大規模言語モデル 生成AI時代のソフトウェア開発入門

最後の

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関数で生成されたプロンプトを表示しています。この

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関数による出力は、

次のようになります。

O U T

messages=[SystemMessage(content='あなたの名前はSAL 9000です。', additional_kwargs={},

response_metadata={}), HumanMessage(content='私の名前はヘイウッドです。', additional_

kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='こんにちは。', additional_

kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='私の名前は分かりますか？',

additional_kwargs={}, response_metadata={})]

プロンプトテンプレートから生成されたプロンプトが、メッセージリストとして表示されて

います。プロンプトテンプレート中の変数が適切に置換されていることが確認できます。

作成したプロンプトは、次のように会話モデルに渡すことができます。

llm = ChatOpenAI()

response = llm.invoke(prompt)

print(response.content)

ここでは、プロンプトテンプレートから作成したプロンプトを

llm

に渡して、会話をシミュ

レーションしています。最後の

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関数で、会話の内容を表示しています ...