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通过提示词编写代码
通过LangGraph 构建编写代码的流程,如果有错误则自我纠正
受最近长上下文 LLMs 趋势的启发,我们使用 GPT-4 和 128k 令牌上下文窗口对 60k 令牌 LCEL 文档进行上下文填充。我们将一个关于 LCEL 的问题传递给我们填充了上下文的 LCEL 链以生成初始答案。
我们使用 OpenAI 工具将输出解析为 Pydantic 对象,该对象包含三个部分:(1)描述问题的序言,(2)import 代码块(3)代码。
我们首先检查 导入 执行,因为我们发现在代码生成过程中,导入语句中可能会出现幻觉。
如果 导入 检查通过,我们接下来检查代码本身是否可以执行。在生成提示中,我们指示 LLM 不要在代码解决方案中使用伪代码或未定义的变量,这应该产生可执行的代码。
重要的是,如果任一检查失败,我们将堆栈跟踪与之前的答案一起传回生成节点以进行反思。我们允许重试 3 次(仅作为默认值),重试次数可以根据需要扩展。
作为基线,我们实现了没有 LangGraph 的提示词代码生成,使用 GPT-4 和 128k 令牌上下文窗口对 60k 令牌 LCEL 文档进行内容生产。将一个关于 LCEL 的问题传递给我们填充了上下文的 LCEL 链以生成答案。
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