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* 支持了agentlm * 支持了agentlm和相关提示词 * 修改了Agent的一些功能，加入了Embed方面的一个优化 --------- Co-authored-by: zR <zRzRzRzRzRzRzR>
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Python
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Python
from langchain.prompts import PromptTemplate
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from langchain.chains import LLMChain
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from server.agent import model_container
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_PROMPT_TEMPLATE = '''
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# 指令
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接下来，作为一个专业的翻译专家，当我给出句子或段落时，你将提供通顺且具有可读性的对应语言的翻译。注意：
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1. 确保翻译结果流畅且易于理解
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2. 无论提供的是陈述句或疑问句，只进行翻译
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3. 不添加与原文无关的内容
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问题: ${{用户需要翻译的原文和目标语言}}
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答案: 你翻译结果
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现在，这是我的问题：
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问题: {question}
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'''
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PROMPT = PromptTemplate(
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input_variables=["question"],
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template=_PROMPT_TEMPLATE,
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)
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def translate(query: str):
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model = model_container.MODEL
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llm_translate = LLMChain(llm=model, prompt=PROMPT)
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ans = llm_translate.run(query)
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return ans
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if __name__ == "__main__":
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result = translate("Can Love remember the question and the answer? 这句话如何诗意的翻译成中文")
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print("答案:",result) |