← Материалы разборы Yersham
разбор · статьятема-фронтир · H 1.58
4.0
из 10
смотреть не обязательно — забрать выжимку и пункты
оценка машинная и частично зависит от длины ролика — спорите, открывайте оригинал

Классы Prompt и LLMResponse для унификации промптов и ответов

Helpers for LLM Interactions

Обзор классов Guardrails для промптов и ответов, но без конкретных шагов для внедрения.

Обзор классов Guardrails для промптов и ответов, но без конкретных шагов для внедрения.

что из этого моё

Можно применить при построении оркестрации: использовать классы Prompt/Instructions для шаблонизации промптов и LLMResponse для единообразного сбора ответов от разных моделей, что упрощает валидацию и логирование.

Что забрать
отметь, что берёшь в работу → или отбрось как не своёмоё →
вынести шаблонизацию промптов в классы Prompt и Instructions с подстановкой констант и экранированием фигурных скобок
собирать ответы моделей в единый класс LLMResponse с полями output, stream_output и счётчиками токенов для валидации и мониторинга
расшифровка ролика ↓

Title:

URL Source: https://raw.githubusercontent.com/guardrails-ai/guardrails/main/docs/api_reference/llm_interaction.md

Markdown Content: # Helpers for LLM Interactions

Class for representing a prompt entry.

## BasePrompt

```python class BasePrompt() ```

Base class for representing an LLM prompt.

#### \_\_init\_\_

```python def __init__(source: str, output_schema: Optional[str] = None, *, xml_output_schema: Optional[str] = None) ```

Initialize and substitute constants in the prompt.

#### substitute\_constants

```python def substitute_constants(text: str) -> str ```

Substitute constants in the prompt.

#### get\_prompt\_variables

```python def get_prompt_variables() -> List[str] ```

#### format

```python def format(**kwargs) -> "BasePrompt" ```

#### escape

```python def escape() -> str ```

Escape single curly braces into double curly braces.

The LLM prompt.

## Prompt

```python class Prompt(BasePrompt) ```

Prompt class.

The prompt is passed to the LLM as primary instructions.

#### format

```python def format(**kwargs) -> "Prompt" ```

Format the prompt using the given keyword arguments.

Instructions to the LLM, to be passed in the prompt.

## Instructions

```python class Instructions(BasePrompt) ```

Instructions class.

The instructions are passed to the LLM as secondary input. Different model may use these differently. For example, chat models may receive instructions in the system-prompt.

#### format

```python def format(**kwargs) -> "Instructions" ```

Format the prompt using the given keyword arguments.

## PromptCallableBase

## LLMResponse

```python class LLMResponse(ILLMResponse) ```

Standard information collection from LLM responses to feed the validation loop.

**Attributes**:

- `output` _str_ - The output from the LLM. - `stream_output` _Optional[Iterator]_ - A stream of output from the LLM. Default None. - `async_stream_output` _Optional[AsyncIterator]_ - An async stream of output from the LLM. Default None. - `prompt_token_count` _Optional[int]_ - The number of tokens in the prompt. Default None. - `response_token_count` _Optional[int]_ - The number of tokens in the response. Default None.

дальше в дело
Собрать это в маршрут
все маршруты →
не хочешь разбираться сам
Сделаю это под задачу
форматы и цены →
ещё разборы