|名称|欢迎词（含示例）|详细Prompt|实例|附件|一句话描述用途|<br>|-|-|-|-|-|-|<br>|向代码添加注释|?请输入你要添加注释的{代码段}|请查看以下代码片段并为每一行代码提供注释，解释其目的和功能。检查完代码后，请重新生成带有添加注释的代码段。||||<br>|比较两段代码|?请输入你要比较的两个{代码段1}、{代码段2}，最好{描述你在建构的内容和目的}|我正在开发一个{描述你正在构建的}并且想评估和<br>将{第一个比较项}与{第二个比较项}进行比较。请提出基本{您正在构建的内容}的要求，并创建两个满足这些要求的代码库-一个使用{第一个比较项}，另一个使用{第二个比较项}。请提供在我的本地计算机上运行这两个应用程序的明确说明。||||<br>|生成正则表达式|?请创建一个正则表达式匹配<br>{你想匹配的模式}|请创建一个正则表达式匹配<br>{你想匹配的模式}||||
然后，把这两段代码分别复制进去，并运行。先复制第一段：!pip install beautifulsoup4 requests运行后得到下图到这里的pip，就是之前提到的「给未来商店打电话」，用来获取工具接下来，点击左上方「+代码」按钮，新建一个新的代码块最后，复制后面的代码，并运行，获得下面的结果：?恭喜你，爬虫写好了?
为了更好地理解LCEL语法的优势，我们可以将它与传统的编程语言进行对比，看看如果不使用LCEL语法，我们需要做哪些额外的工作。我们仍以上述笑话的生成链为例。这段代码非常简洁和清晰，只需要几行就可以实现我们想要的功能。而且，这段代码还具有很高的可扩展性和灵活性，例如：如果我们想要以流式的方式获取笑话，我们只需要改变调用方法，使用stream代替invoke：调用笑话对象，传入一个主题字符串，得到一个笑话字符串的流joke.stream("dog")如果我们想要同时处理多个主题，我们只需要改变调用方法，使用batch代替invoke：调用笑话对象，传入一个主题字符串的列表，得到一个笑话字符串的列表joke.batch(["dog","cat","banana"])如果我们想让请求异步执行只需要模型的变更也十分简单,只需要变更modal变量的定义即可prompt = BasePromptTemplate("tell me a short joke about{topic}")改用gpt-3.5-turbo的llm model = OpenAI(model="gpt-3.5-turbo")output_parser = StrOutputParser()joke =({"topic":RunnablePassthrough()}| prompt | model | output_parser)