langchain里的prompt，怎么用modelscope实现？

要在LangChain中使用ModelScope实现Prompt，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装必要的依赖项：确保你已经安装了LangChain和ModelScope的相关库。你可以使用pip命令来安装它们，例如：

   pip install langchain modelscope
   

2. 导入所需的模块：在你的代码中，导入LangChain和ModelScope的相关模块。例如：

   from langchain import PromptTemplate, LLMChain
   from modelscope.utils.logger import get_logger
   

3. 创建PromptTemplate对象：创建一个PromptTemplate对象，用于定义你的Prompt模板。你可以指定模板的名称、问题和回答的格式等。例如：

   prompt_template = PromptTemplate(name="my_prompt", question="What is the capital of France?", answer_format="The capital of France is {capital}.")
   

4. 创建LLMChain对象：创建一个LLMChain对象，并将PromptTemplate对象作为参数传递给它。你还可以指定其他参数，如语言模型名称、模型路径等。例如：

   llm_chain = LLMChain(prompt_template=prompt_template, language_model="path/to/your/language/model")
   

5. 使用LLMChain对象进行推理：现在你可以使用LLMChain对象来进行推理了。调用run()方法并传入一个包含问题的字符串作为参数，它将返回一个包含答案的字符串。例如：

   question = "What is the capital of France?"
   answer = llm_chain.run(question)
   print(answer)
   

这样，你就可以使用ModelScope在LangChain中实现Prompt了。记得根据你的具体需求修改PromptTemplate和LLMChain对象的参数。

有的， https://github.com/modelscope/modelscope/blob/master/examples/pytorch/application/qwen_doc_search_QA_based_on_langchain.ipynb
此回答整理至钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”