Pachetul dedicat langchain-groq oferă clasa ChatGroq, concepută special pentru a se integra perfect în arhitectura modernă LangChain Expression Language (LCEL):
from langchain_groq import ChatGroq
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
llm = ChatGroq(
model="llama-3.3-70b-versatile",
temperature=0.2,
max_retries=3
)
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("Generează o descriere tehnică pentru: {concept}")
chain = prompt | llm
print(chain.invoke({"concept": "Vector Database"}).content)Utilizarea ChatGroq elimină latența tipică asociată lanțurilor complexe cu zeci de etape intermediare.
Întrebări & Exemple practice:
Utilizarea ChatGroq în Lanțuri LangChain și Agenți ReActAi o întrebare despre Utilizarea ChatGroq în Lanțuri LangChain și Agenți ReAct sau ai descoperit un truc, prompt sau fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți membri ai comunității!
Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau resurse pentru această pagină. Dacă ai testat un prompt sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru comunitate.