LangChainでのプロンプトテンプレートの使用：言語モデルプロンプトの生成に関する詳細ガイド

Name: Lynn Mikami

Published on 2024/4/30

LangChainでのプロンプトテンプレートの使用：言語モデルプロンプトの生成に関する詳細ガイド

はじめに：

言語モデルプロジェクトで特定のタスクに適したプロンプトを生成する必要があると想像してみてください。モデルの応答をガイドするために、指示、例、および文脈を含めたいと思います。ここで、プロンプトテンプレートが役立ちます。プロンプトテンプレートは、言語モデルプロンプトを生成するための事前定義されたレシピであり、LangChainという強力な言語モデル構築および微調整プラットフォームで必須のツールです。

この記事では、LangChainのプロンプトテンプレートの世界について詳しく紹介します。具体的には、PromptTemplateとChatPromptTemplateという2つのタイプのプロンプトテンプレートに焦点を当てます。これらのテンプレートは、指示、few-shotの例、特定のコンテキストやタスクに適した質問を組み込むことで、プロンプトを生成するための構造化されたアプローチを提供します。テキストの補完、テキスト分類、チャットボットプロジェクトなどを作業している場合でも、プロンプトテンプレートを使用することで開発プロセスを効率化し、高品質なプロンプトを生成することができます。

記事の概要：

LangChainのプロンプトテンプレートは、言語モデルプロンプトを生成するための事前定義されたレシピです。
これらのテンプレートには、指示、few-shotの例、特定のコンテキストやタスクに適した質問が含まれています。
この記事では、具体的な例と説明を交えながら、LangChainでのプロンプトテンプレートの作成および使用方法について詳細に説明します。

LangChainでのプロンプトテンプレートの使用：

PromptTemplate

PromptTemplateは、文字列のプロンプトのテンプレートを作成するために使用されます。このテンプレートでは、実行時に特定の値で埋めることができるテンプレート内のプレースホルダを定義することができます。PromptTemplateクラスを使用したプロンプトテンプレートの作成の例を見てみましょう。

from langchain import PromptTemplate
 
template = PromptTemplate("Please write a {noun} sentence.")
 
formatted_prompt = template.format(noun="creative")

この例では、テキスト "Please write a 'noun' sentence." を使用してプロンプトテンプレートを作成しています。noun のプレースホルダは、プロンプトのこの部分がプロンプトを生成する際に名詞の値で置き換えられることを示しています。テンプレートのformatメソッドを使用してプレースホルダを希望の値で置き換えることができます。この場合、noun を "creative" で置き換えることで、フォーマットされたプロンプト "Please write a creative sentence." を作成します。これにより、プレースホルダに対して異なる値を提供することによって、簡単にプロンプトをカスタマイズすることができます。

カスタムのプロンプトテンプレートには任意の数の変数を含めることができます。例えば、名詞と形容詞の両方を使用してユーザーに文を書くよう求めるテンプレートを作成することができます。

template = PromptTemplate("Please write a {adjective} sentence using a {noun}.")
 
formatted_prompt = template.format(adjective="colorful", noun="flower")

同様に、Prompt Template Compositionを使用して複数のPromptTemplateを組み合わせることで、より複雑なテンプレートを作成することもできます。

template1 = PromptTemplate("Please write a {adjective} sentence.")
template2 = PromptTemplate("Use a {noun} in your sentence.")
 
composite_template = template1 + template2
 
formatted_prompt = composite_template.format(adjective="creative", noun="paintbrush")

この例では、template1 と template2 の2つのプロンプトテンプレートを作成し、+ 演算子を使用して組み合わせて複合テンプレートを作成します。結果のプロンプトテンプレートには形容詞と名詞の変数の両方が組み込まれるため、「Please write a creative sentence. Use a paintbrush in your sentence.」のようなプロンプトを生成することができます。

ChatPromptTemplate

一方、ChatPromptTemplateは、プロンプトがチャットメッセージのリストであるチャットモデル用のテンプレートを作成するために使用されます。ChatPromptTemplateクラスを使用したチャットプロンプトテンプレートの作成の例を見てみましょう。

from langchain import ChatPromptTemplate
 
template = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "You are an AI assistant that helps with daily tasks."),
    ("user", "What's the weather like today?"),
    ("sys", "The weather is sunny and warm."),
    ("user", "Should I wear sunscreen?"),
    ("sys", "Yes, it's always a good idea to wear sunscreen when it's sunny.")
])
 
formatted_prompt = template.format_messages()

この例では、さまざまな役割（system、user）のメッセージを含むチャットプロンプトテンプレートを定義しています。各メッセージは、役割を第一要素として、各要素の内容を第二要素として表すタプルで表されます。format_messagesメソッドは、テンプレートを整形してメッセージのリストとしてプロンプトを生成するために使用されます。

ChatPromptTemplateは、チャットの会話を柔軟に表現し、言語モデルとの対話をシミュレートする柔軟な方法を提供します。タスクに適した特定の役割とメッセージを定義することができ、モデルの応答に対して構造化されたコンテキストを提供します。

チャットメッセージを表現する別の方法として、MessagePromptTemplateやBaseMessageを使用する方法もあります。これは特定の要件に応じて選択することができます。

PromptTemplateとChatPromptTemplateは、LangChain Expression Language（LCEL）の一部であり、Runnableインターフェースを実装しています。これにより、プロンプトを実行するためのさまざまな呼び出し（invoke、stream、batch）をサポートします。たとえば、プロンプト変数でプロンプトテンプレートを呼び出し、生成されたプロンプトを文字列またはメッセージのリストとして取得することができます。

次のセクションでは、LangChainでプロンプトテンプレートを実行するさまざまな方法と、言語モデルの高品質なプロンプトを生成するためのプロンプトテンプレートのパワーをどのように活用できるかを探求します。

詳細なガイドに進むには、パート2を参照してください。

langchain prompts

LangChainを使用した複雑なプロンプトの作成

基本的なプロンプトテンプレートとチャットテンプレートの基礎を築いた後、LangChainはより洗練されたプロンプトを構築するための高度な機能を提供します。この柔軟性は、微妙な入力が必要なタスクや複雑な対話をシミュレートするために不可欠です。このガイドの第2部では、これらの高度な機能を探求し、プロジェクトに活用する方法を示します。

プロンプトテンプレートの拡張

PromptTemplateの基本的な使用は、簡単なテキスト生成タスクを容易にしますが、実際のシナリオではより多くの複雑さが求められることがよくあります。シナリオ説明に続いて、異なるコンテキストを必要とする一連の質問を含むプロンプトを生成する必要があるシナリオを考えてみましょう。LangChainの柔軟性により、このような要件に対応するマルチパートプロンプトを作成できます。

例：シナリオベースのプロンプトの生成

from langchain import PromptTemplate
 
scenario_description = PromptTemplate("あなたは{city}の観光ガイドです。人気の観光スポット、地元の料理、文化的な規範について情報を提供する必要があります。")
 
questions = [
    PromptTemplate("{city}のトップ3観光名所は何ですか？"),
    PromptTemplate("{city}で試すべき必須の地元料理は何ですか？"),
    PromptTemplate("{city}では、観光客が注意すべき文化的な規範やエチケットはありますか？")
]
 
# 特定の都市に対して各プロンプトをフォーマット
city = "パリ"
formatted_scenario = scenario_description.format(city=city)
formatted_questions = [q.format(city=city) for q in questions]
 
full_prompt = f"{formatted_scenario}\n\n" + "\n\n".join(formatted_questions)

この例では、詳細なシナリオ説明と質問リストをそれぞれPromptTemplateとして作成し、特定の都市でこれらのテンプレートをフォーマットすることで、観光ガイドアプリケーション用の包括的なプロンプトを生成します。

チャットプロンプトテンプレートを使用したダイナミックな会話

ChatPromptTemplateは、プロンプトが進行中の会話を反映する必要があるシナリオで優れています。これは、様々なユーザーの問い合わせに対処できるAIチャットボットやバーチャルアシスタントを開発する場合に特に有用です。

例：カスタマーサービスチャットのシミュレーション

from langchain import ChatPromptTemplate
 
chat_history = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "XYZカスタマーサービスへようこそ。本日はどのようなお手伝いができますか？"),
    ("user", "アカウントにログインできないんです。"),
    ("sys", "それは残念です。アカウントに関連付けられているユーザー名またはメールアドレスを教えていただけますか？"),
    ("user", "もちろんです、user@example.comです。"),
    ("sys", "ありがとうございます。アカウントの詳細を確認しますので、少々お待ちください。")
])
 
additional_context = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "パスワードをリセットしました。すぐに新しいパスワードを設定するための指示が記載されたメールが届きます。"),
    ("user", "ありがとうございます！どのくらいで届きますか？"),
    ("sys", "メールは次の5分以内に到着する予定です。届かない場合は迷惑メールフォルダをご確認ください。")
])
 
# チャット履歴と追加のコンテキストを組み合わせて完全なやり取りを作成
complete_chat = chat_history + additional_context
 
formatted_chat = complete_chat.format_messages()

この例では、カスタマーサービスの対話をシミュレートします。複数のChatPromptTemplateインスタンスを組み合わせることで、モデルが同様の対話を自律的に処理できるように訓練するためのリアルなダイアログを作成します。

高度な使用のヒント

文脈の変動性: 外部のデータソースやユーザー入力変数をテンプレートに組み込むことで、異なる文脈やユーザー入力に動的に適応するプロンプトを生成できます。これにより、関連性が高くパーソナライズされたプロンプトを簡単に生成できます。
フィードバックループ: チャットモデルの場合、モデルが生成したレスポンスを後続のプロンプトの生成に活用します。この反復的なアプローチは、会話を通じてモデルがコンテキストと一貫性を維持する能力を高めることができます。
テストと反復: プロンプトテンプレートの効果は、特定のタスクとモデルに依存します。異なる表現を試し、テストの相互作用からのフィードバックを取り入れてプロンプトを洗練させることが重要です。

結論

LangChainのプロンプトテンプレートは、幅広い言語モデルタスクに対応する構造化されたダイナミックなプロンプトを生成するための強力なメカニズムを提供します。PromptTemplateとChatPromptTemplateの高度な機能を理解し活用することで、開発者は言語モデルとの意味のある対話を促進する複雑で微妙なプロンプトを作成できます。AIと言語モデルが進化し続ける中、LangChainのようなツールは、開発者が可能性の限界を押し広げ、革新的で深く人間中心の体験を作り出すことを可能にします。

ベクトルデータベース統合のためのPineconeの活用：ステップバイステップガイド LangChainとQdrantを使用してベクトルの高度な検索を活用する