From f6d2725de743fdad11b25f151838e49aa6473ae2 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Lytkini <ivlytkin@sberbank.ru>
Date: Wed, 31 Jan 2024 16:55:32 +0300
Subject: [PATCH 1/2] =?UTF-8?q?=D0=94=D0=BE=D0=B1=D0=B0=D0=B2=D0=B8=D0=BB?=
 =?UTF-8?q?=20=D0=BD=D0=BE=D0=B2=D1=8B=D0=B5=20=D1=88=D0=B0=D0=B1=D0=BB?=
 =?UTF-8?q?=D0=BE=D0=BD=D1=8B=20=D0=BF=D1=80=D0=BE=D0=BC=D0=BF=D1=82=D0=BE?=
 =?UTF-8?q?=D0=B2=20=D0=B8=20=D0=BF=D0=BE=D0=BF=D1=80=D0=B0=D0=B2=D0=B8?=
 =?UTF-8?q?=D0=BB=20=D0=BD=D0=B5=D1=81=D0=BA=D0=BE=D0=BB=D1=8C=D0=BA=D0=BE?=
 =?UTF-8?q?=20=D1=81=D1=81=D1=8B=D0=BB=D0=BE=D0=BA?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 README.md                                    |   3 +-
 docs/extras/integrations/chat/README.md      |  18 +-
 docs/extras/use_cases/summarization.ipynb    |   2 +-
 hub/prompts/content/content_examples.ipynb   | 235 +++++++++++++++----
 hub/prompts/content/product_description.yaml |  13 +
 hub/prompts/content/table_generation.yaml    |  11 +
 hub/prompts/content/text_rewrite.yaml        |  11 +
 hub/prompts/nlp/classification.yaml          |  11 +
 hub/prompts/nlp/nlp_examples.ipynb           |  80 +++++++
 9 files changed, 315 insertions(+), 69 deletions(-)
 create mode 100644 hub/prompts/content/product_description.yaml
 create mode 100644 hub/prompts/content/table_generation.yaml
 create mode 100644 hub/prompts/content/text_rewrite.yaml
 create mode 100644 hub/prompts/nlp/classification.yaml
 create mode 100644 hub/prompts/nlp/nlp_examples.ipynb

diff --git a/README.md b/README.md
index 057733adeaba5..9bbcb79b6c306 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -21,7 +21,7 @@
 </div>
 
 
-![Product Name Screen Shot](docs/static/img/logo-with-backgroung.png)
+![Product Name Screen Shot](/docs/static/img/logo-with-backgroung.png)
 
 ## 🤔 Что такое GigaChain?
 
@@ -75,6 +75,7 @@
   Генерация с дополнением данными включает в себя специфические типы цепочек, которые сначала получают данные от внешнего источника, а затем используют их в генерации. Примеры включают в себя суммирование больших текстов и ответы на вопросы по заданным источникам данных.
 
   Пример - [Ответы на вопросы по документу на примере "разговор с книгой" (RAG)](docs/docs/use_cases/question_answering/gigachat_qa.ipynb)
+  
   Пример — [Ответы на вопросы по статьям из Wikipedia](docs/docs/integrations/retrievers/wikipedia.ipynb)
 
 - Работа с агентами (*Agents*).
diff --git a/docs/extras/integrations/chat/README.md b/docs/extras/integrations/chat/README.md
index 385aa2f30edef..1d6677280341c 100644
--- a/docs/extras/integrations/chat/README.md
+++ b/docs/extras/integrations/chat/README.md
@@ -1,9 +1,8 @@
 # Получение доступа к GigaChat
 
-Для получения доступа к `GigaChat` пожалуйста следуйте [следующей инструкции](https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/integration)
+Для получения доступа к `GigaChat` пожалуйста следуйте [следующей инструкции](https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/integration).
 
-> [!NOTE]
-> Обратите внимание, что способы получения доступа отличаются для физических и юридических лиц.
+Способы получения доступа отличаются для физических и юридических лиц.
 
 > [!NOTE]
 > Обратите внимание, что для корректной работы с GigaChat необходимо установить сертификат минцифры или использовать параметр `verify_ssl_certs=False` при создании объекта `GigaChat`.
@@ -11,18 +10,7 @@
 
 ## Получение доступа для физических лиц
 
-- Зарегистрируйтесь или авторизуйтесь в [личном кабинете](https://developers.sber.ru/studio/login), используя свой аккаунт Сбер ID или СберБизнес ID.
-- Нажмите кнопку Создать проект в левом меню.
-- Выберите GigaChat API в разделе AI-модели.
-- Ознакомьтесь и примите условия пользовательского соглашения.
-- В открывшемся окне введите название проекта.
-- Нажмите кнопку "Сгенерировать новый `Client Secret`".
-  ![Создание нового Client Secret](giga_reg_cs.png?raw=true)
-- Сохраните `Client Secret` и `Авторизационные данные` в надежном месте.
-  ![Сохранение ключей](giga_reg_cs_2.png?raw=true)
-
-> [!NOTE]
-> Обратите внимание на поле Scope. GigaChat по-умолчанию использует значение `GIGACHAT_API_PERS`. Если вам нужно использовать другое значение, то его нужно задать явно с помощью параметра 
+О том как создать проект GigaChat API и получить авторизационные данные для работы с GigaChat, читайте в [официальной документации](https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/integration-individuals).
 
 ## Использование ключей для подключения к GigaChat
 
diff --git a/docs/extras/use_cases/summarization.ipynb b/docs/extras/use_cases/summarization.ipynb
index e6bb7e3af1b24..7b21bbb6d633f 100644
--- a/docs/extras/use_cases/summarization.ipynb
+++ b/docs/extras/use_cases/summarization.ipynb
@@ -102,7 +102,7 @@
     "* 16k token OpenAI `gpt-3.5-turbo-16k` \n",
     "* 100k token Anthropic [Claude-2](https://www.anthropic.com/index/claude-2)\n",
     "\n",
-    "Также можно использовать другие типы суммаризации `chain_type=\"map_reduce\"` или `chain_type=\"refine\"` (подробнее см. [здесь](/docs/modules/chains/document/refine))."
+    "Также можно использовать другие типы суммаризации `chain_type=\"map_reduce\"` или `chain_type=\"refine\"` (подробнее смомтрите раздел [Option 3. Refine](/docs/docs/use_cases/summarization.ipynb))."
    ]
   },
   {
diff --git a/hub/prompts/content/content_examples.ipynb b/hub/prompts/content/content_examples.ipynb
index b7754af26e4af..14bcc9190606d 100644
--- a/hub/prompts/content/content_examples.ipynb
+++ b/hub/prompts/content/content_examples.ipynb
@@ -4,46 +4,50 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# Использование хаба промптов для работы с контентом\n",
-    "## Инициализация GigaChat"
+    "# Шаблоны промптов для работы с контентом\n",
+    "\n",
+    "Раздел содержит примеры по работе с контентом с помощью шаблонов промптов GigaChain.\n",
+    "\n",
+    "Перед работой с шаблонами инициализируйте GigaChat:"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
     "from langchain.prompts import load_prompt\n",
-    "from langchain.chains import LLMChain\n",
-    "from langchain.chat_models import GigaChat\n",
+    "from langchain.chat_models.gigachat import GigaChat\n",
     "\n",
-    "giga = GigaChat(credentials=...)"
+    "giga = GigaChat(credentials=\"<авторизационные_данные>\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "О том что такое авторизационные данные и как их получить читайте в разделе [Подключение API и получение авторизационных данных](https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/integration)."
    ]
   },
   {
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Исправление текста"
+    "## Исправление текста\n",
+    "\n",
+    "Для исправления текста используйте шаблон `spell_correction.yaml`.\n",
+    "\n",
+    "Шаблон содержит обязательную переменную `text` — текст, который нужно исправить.\n",
+    "\n",
+    "Подключение и вызов шаблона:"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 18,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "'Искусственный интеллект может исправить все ошибки в данном тексте вне зависимости от длины.'"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 18,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
    "source": [
     "prompt = load_prompt(\"lc://prompts/content/spell_correction.yaml\")\n",
     "chain = prompt | giga\n",
@@ -58,34 +62,45 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Перевод на русский язык"
+    "## Перевод на русский язык\n",
+    "\n",
+    "Для перевода текста на русский язык используйте шаблон `translation_v2.yaml`.\n",
+    "\n",
+    "Для работы шаблона используется библиотека gigachat_core версии 0.1.9.1. и выше.\n",
+    "Для установки библиотеки вручную используйте команду:\n",
+    "\n",
+    "```sh\n",
+    "pip install -U gigachain_core\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "Шаблон содержит обязательную переменную `text` — текст, который нужно перевести.\n",
+    "\n",
+    "Подключение шаблона:"
    ]
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "execution_count": null,
    "metadata": {},
    "outputs": [],
    "source": [
     "prompt = load_prompt(\"lc://prompts/content/translation_v2.yaml\")"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "GigaChat поддерживает перевод с разных языков.\n",
+    "\n",
+    "Пример перевода с англиского языка:"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 16,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "'Привет! Я понимаю английский и многие другие языки!'"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 16,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
    "source": [
     "chain = prompt | giga\n",
     "chain.invoke(\n",
@@ -95,22 +110,18 @@
     ").content"
    ]
   },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Пример перевода с белорусского языка:"
+   ]
+  },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 17,
-   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "data": {
-      "text/plain": [
-       "'Добрый день! Я умею переводить с разных языков, например с белорусского.'"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 17,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
    "source": [
     "chain.invoke(\n",
     "    {\n",
@@ -118,6 +129,126 @@
     "    }\n",
     ").content"
    ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Стилизация текста\n",
+    "\n",
+    "Для переписывания текста с учетом заданного стиля используйте шаблон `text_rewrite.yaml`.\n",
+    "\n",
+    "Для работы шаблона используется библиотека gigachat_core версии 0.1.9.1. и выше.\n",
+    "Для установки библиотеки вручную используйте команду:\n",
+    "\n",
+    "```sh\n",
+    "pip install -U gigachain_core\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "Шаблон содержит переменные:\n",
+    "\n",
+    "* `text` — текст, который нужно переписать и стилизовать. Обязательная переменная;\n",
+    "* `style` — стиль, в котором нужно переписать текст. Обязательная переменная.\n",
+    "\n",
+    "Подключение и вызов шаблона:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "prompt = load_prompt(\"lc://prompts/content/text_rewrite.yaml\")\n",
+    "chain = prompt | giga\n",
+    "chain.invoke(\n",
+    "    {\n",
+    "        \"text\": \"Благодаря новой LLM GigaChat лучше следует инструкциям и может выполнять более сложные задания: улучшилось качество суммаризации, рерайтинга и редактирования текстов, а ответы на вопросы стали точнее.\\nПо результатам тестов новый GigaChat уже превзошел схожие по количеству параметров иностранные аналоги в бенчмарке MMLU.\\nДостичь таких результатов получилось за счет множества экспериментов по улучшению модели и повышению эффективности ее обучения. В частности, команда использовала фреймворк для обучения больших языковых моделей с возможностью шардирования весов нейросети по видеокартам, что позволило сократить потребление памяти на них.\\nВ числе первых доступ к API новинки получат бизнес-клиенты Сбера и участники академического сообщества.\",\n",
+    "        \"style\": \"Научная статья\"\n",
+    "    }\n",
+    ").content"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Генерация описания товара\n",
+    "\n",
+    "Для генерации рекламного описания товара, для размещения в интернет-магазине используйте шаблон `product_description.yaml`.\n",
+    "\n",
+    "Для работы шаблона используется библиотека gigachat_core версии 0.1.9.1. и выше.\n",
+    "Для установки библиотеки вручную используйте команду:\n",
+    "\n",
+    "```sh\n",
+    "pip install -U gigachain_core\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "Шаблон содержит переменные:\n",
+    "\n",
+    "* `product_name` — название товара. Обязательная переменная;\n",
+    "* `category` — категория, к которой относится товар. Обязательная переменная;\n",
+    "* `key_words` — от одного до пяти ключевых слов, связанных с товаром. Необязательное поле.\n",
+    "\n",
+    "Подключение и вызов шаблона:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "prompt = load_prompt(\"lc://prompts/content/product_description.yaml\")\n",
+    "chain = prompt | giga\n",
+    "chain.invoke(\n",
+    "    {\n",
+    "        \"product_name\": \"SberBoom\",\n",
+    "        \"category\": \"умные колонки\",\n",
+    "        \"key_words\": \"умная колонка, салют, умный дом\"\n",
+    "    }\n",
+    ").content"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Генерация таблиц\n",
+    "\n",
+    "Для генерации таблиц используйте шаблон `table_generation.yaml`.\n",
+    "\n",
+    "Для работы шаблона используется библиотека gigachat_core версии 0.1.9.1. и выше.\n",
+    "Для установки библиотеки вручную используйте команду:\n",
+    "\n",
+    "```sh\n",
+    "pip install -U gigachain_core\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "Шаблон содержит обязательную переменную `text` — описание таблицы, которую надо сгенерировать.\n",
+    "\n",
+    "Подключение и вызов шаблона:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from langchain.prompts import load_prompt\n",
+    "from langchain.chat_models.gigachat import GigaChat\n",
+    "\n",
+    "giga = GigaChat(credentials=\"<авторизационные_данные>\", model=\"GigaChat-Pro\")\n",
+    "\n",
+    "prompt = load_prompt(\"./table_generation.yaml\")\n",
+    "chain = prompt | giga\n",
+    "chain.invoke(\n",
+    "    {\n",
+    "        \"text\": \"Столбцы: Предмет мебели, Краткое описание. В обычной квартире могут быть представлены самые разные предметы мебели. Например столы, стулья или кресла. Стол — предмет мебели, имеющий приподнятую горизонтальную или наклонную поверхность и предназначенный для размещения предметов, выполнения работ, принятия пищи, игр, рисования, обучения и другой деятельности. Стул — редмет мебели для сидения одного человека, с опорой для спины с подлокотниками или без них. Кресло — предмет мебели для комфортного продолжительного сидения, со спинкой, c подлокотниками или без них.\"\n",
+    "    }\n",
+    ").content"
+   ]
   }
  ],
  "metadata": {
@@ -136,7 +267,7 @@
    "name": "python",
    "nbconvert_exporter": "python",
    "pygments_lexer": "ipython3",
-   "version": "3.10.13"
+   "version": "3.0.0"
   }
  },
  "nbformat": 4,
diff --git a/hub/prompts/content/product_description.yaml b/hub/prompts/content/product_description.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000..bd871a2e9900d
--- /dev/null
+++ b/hub/prompts/content/product_description.yaml
@@ -0,0 +1,13 @@
+input_variables: [product_name, category, key_words]
+output_parser: null
+messages:
+  - role: system
+    prompt:
+      template: 'Ты — профессиональный маркетолог с опытом написания высококонверсионной рекламы.
+        Для генерации описания товара ты изучаешь потенциальную целевую аудиторию и оптимизируешь рекламный текст так, чтобы он обращался именно к этой целевой аудитории.
+        Создай текст объявления с привлекающим внимание заголовком и убедительным призывом к действию, который побуждает пользователей к целевому действию.'
+  - role: user
+    prompt:
+      template: 'Название товара: {product_name}. Категория: {category}. Ключевые слова: {key_words}.'
+template_format: f-string
+_type: chat
diff --git a/hub/prompts/content/table_generation.yaml b/hub/prompts/content/table_generation.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000..991d65a14a60a
--- /dev/null
+++ b/hub/prompts/content/table_generation.yaml
@@ -0,0 +1,11 @@
+input_variables: [text]
+output_parser: null
+messages:
+  - role: system
+    prompt:
+      template: 'Создай таблицу в формате markdown с указанными названиями столбцов и строк на основе текста сообщения пользователя. Количество строк и столбцов должно !строго соответствовать заданному в сообщении. Оформление таблицы должно быть консистентным.'
+  - role: user
+    prompt:
+      template: '{text}'
+template_format: f-string
+_type: chat
\ No newline at end of file
diff --git a/hub/prompts/content/text_rewrite.yaml b/hub/prompts/content/text_rewrite.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000..4a69b5cc8e94e
--- /dev/null
+++ b/hub/prompts/content/text_rewrite.yaml
@@ -0,0 +1,11 @@
+input_variables: [text, style]
+output_parser: null
+messages:
+  - role: system
+    prompt:
+      template: 'Ты — опытный копирайтер. Перепиши маркетинговый текст с учётом вида текста и выбранной тональности.'
+  - role: user
+    prompt:
+      template: 'Текст: {text}. Стиль: {style}.'
+template_format: f-string
+_type: chat
diff --git a/hub/prompts/nlp/classification.yaml b/hub/prompts/nlp/classification.yaml
new file mode 100644
index 0000000000000..196dead1bfdf5
--- /dev/null
+++ b/hub/prompts/nlp/classification.yaml
@@ -0,0 +1,11 @@
+input_variables: [text]
+output_parser: null
+messages:
+  - role: system
+    prompt:
+      template: 'Классифицируй обращения пользователя в подходящую категорию. Категории: Статус заказа, Возврат и обмен товаров, Характеристики продукта, Технические проблемы, Другое. В ответе укажи только категорию.'
+  - role: user
+    prompt:
+      template: '{text}'
+template_format: f-string
+_type: chat
\ No newline at end of file
diff --git a/hub/prompts/nlp/nlp_examples.ipynb b/hub/prompts/nlp/nlp_examples.ipynb
new file mode 100644
index 0000000000000..ffdbe3da05dd6
--- /dev/null
+++ b/hub/prompts/nlp/nlp_examples.ipynb
@@ -0,0 +1,80 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Шаблон для классификации обращений\n",
+    "\n",
+    "Перед работой с шаблоном инициализируйте GigaChat:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from langchain.prompts import load_prompt\n",
+    "from langchain.chat_models.gigachat import GigaChat\n",
+    "\n",
+    "giga = GigaChat(credentials=\"<авторизационные_данные>\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "О том что такое авторизационные данные и как их получить читайте в разделе [Подключение API и получение авторизационных данных](https://developers.sber.ru/docs/ru/gigachat/api/integration).\n",
+    "\n",
+    "Для классификации обращений пользователей по категориям *Статус заказа*, *Возврат и обмен товаров*, *Характеристики продукта*, *Технические проблемы*, *Другое* используйте шаблон `spell_correction.yaml`.\n",
+    "\n",
+    "Для работы шаблона используется библиотека gigachat_core версии 0.1.9.1. и выше.\n",
+    "Для установки библиотеки вручную используйте команду:\n",
+    "\n",
+    "```sh\n",
+    "pip install -U gigachain_core\n",
+    "```\n",
+    "\n",
+    "Шаблон содержит обязательную переменную `text` — обращений пользователя.\n",
+    "\n",
+    "Подключение и вызов шаблона:"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "prompt = load_prompt(\"lc://prompts/content/classification.yaml\")\n",
+    "chain = prompt | giga\n",
+    "chain.invoke(\n",
+    "    {\n",
+    "        \"text\": \"При оформлении заказа возник вопрос о возможностях устройства. Помогите уточнить информацию, пожалуйста?\"\n",
+    "    }\n",
+    ").content"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# "
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python",
+   "version": "3.11.6"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}

From 24f93839f2387dd4b12b6aef97ab9b2a7731a903 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Lytkini <ivlytkin@sberbank.ru>
Date: Wed, 31 Jan 2024 18:37:06 +0300
Subject: [PATCH 2/2] =?UTF-8?q?=D0=98=D1=81=D0=BF=D1=80=D0=B0=D0=B2=D0=B8?=
 =?UTF-8?q?=D0=BB=20=D0=BF=D1=83=D1=82=D1=8C=20=D0=B4=D0=BE=20=D0=BF=D1=80?=
 =?UTF-8?q?=D0=BE=D0=BC=D0=BF=D1=82=D0=B0?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 hub/prompts/content/content_examples.ipynb | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/hub/prompts/content/content_examples.ipynb b/hub/prompts/content/content_examples.ipynb
index 14bcc9190606d..affa24e29f672 100644
--- a/hub/prompts/content/content_examples.ipynb
+++ b/hub/prompts/content/content_examples.ipynb
@@ -241,7 +241,7 @@
     "\n",
     "giga = GigaChat(credentials=\"<авторизационные_данные>\", model=\"GigaChat-Pro\")\n",
     "\n",
-    "prompt = load_prompt(\"./table_generation.yaml\")\n",
+    "prompt = load_prompt(\"lc://prompts/content/table_generation.yaml\")\n",
     "chain = prompt | giga\n",
     "chain.invoke(\n",
     "    {\n",