在LangChain中使用Prompt模板：生成语言模型提示的详细指南

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Lynn Mikami

Published on 2024/4/30

在LangChain中使用Prompt模板：生成语言模型提示的详细指南

简介：

想象一下，您正在开展一个语言模型项目，并且需要生成与您的任务相关的提示。您希望包含说明、示例和上下文来引导模型的回答。这就是Prompt模板的用途。Prompt模板是生成语言模型提示的预定义方法，它们是LangChain的重要工具，LangChain是一个用于构建和优化语言模型的强大平台。

本文将深入探讨LangChain中的Prompt模板。具体而言，我们将重点介绍两种类型的Prompt模板：PromptTemplate和ChatPromptTemplate。这些模板通过结构化的方式生成提示，结合了说明、Few-Shot示例、特定上下文和问题的要素。无论您是在进行文本补全、文本分类还是聊天机器人项目，Prompt模板都可以帮助您简化开发过程，生成高质量的提示。

文章摘要：

• LangChain中的Prompt模板是生成语言模型提示的预定义方法。
• 这些模板包括说明、Few-Shot示例以及适合特定任务的特定上下文和问题。
• 本文详细介绍了如何在LangChain中创建和使用Prompt模板，包括示例和说明。

在LangChain中使用Prompt模板：

PromptTemplate

PromptTemplate用于创建字符串提示的模板。它允许您在模板中定义占位符，这些占位符可以在运行时用特定值进行替换。让我们通过PromptTemplate类来创建一个提示模板的示例：

from langchain import PromptTemplate
 
template = PromptTemplate("请写一个{noun}句子。")
 
formatted_prompt = template.format(noun="创造性的")

在这个示例中，我们创建了一个提示模板，文本为"请写一个noun句子。"。noun的占位符表示在生成提示时，这部分将被替换为名词的值。然后，我们可以使用模板的format方法将占位符替换为所需的值。在这种情况下，我们将noun替换为"创造性的"，从而得到格式化的提示"请写一个创造性的句子。"。这样，我们可以通过为占位符提供不同的值来轻松自定义提示。

自定义提示模板可以包含任意数量的变量。例如，我们可以创建一个模板，提示用户使用名词和形容词编写句子：

template = PromptTemplate("请用{adjective}编写一个句子，其中包含一个{noun}。")
 
formatted_prompt = template.format(adjective="多彩的", noun="花")

同样地，我们可以通过使用Prompt模板组合来创建更复杂的模板。这样我们可以建立包括多个可定制部分的提示：

template1 = PromptTemplate("请写一个{adjective}的句子。")
template2 = PromptTemplate("在句子中使用一个{noun}。")
 
composite_template = template1 + template2
 
formatted_prompt = composite_template.format(adjective="创造性的", noun="画笔")

在这个示例中，我们创建了两个提示模板，template1和template2，然后使用+运算符将它们组合成一个复合模板。生成的提示模板将包含形容词和名词变量，使我们能够生成类似"请写一个创造性的句子。在句子中使用一个画笔。"的提示。

ChatPromptTemplate

另一方面，ChatPromptTemplate用于在聊天模型中创建聊天提示的模板，其中提示是一系列聊天消息的列表。提示中的每个聊天消息可以有不同的角色，例如系统、用户或AI。下面是使用ChatPromptTemplate类创建聊天提示模板的示例：

from langchain import ChatPromptTemplate
 
template = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "你是一个AI助手，帮助处理日常任务。"),
    ("user", "今天的天气如何？"),
    ("sys", "天气晴朗温暖。"),
    ("user", "我应该涂防晒霜吗？"),
    ("sys", "是的，在晴天涂防晒霜总是个好主意。")
])
 
formatted_prompt = template.format_messages()

在这个示例中，我们定义了一个聊天提示模板，其中包含了来自不同角色的消息：系统和用户。每个消息都表示为一个元组，其中第一个元素是角色，第二个元素是内容。使用format_messages方法对模板进行格式化，并生成作为消息列表的提示。

ChatPromptTemplate提供了一种灵活的方式来表示聊天对话并模拟与语言模型的交互。它允许您定义适合您任务的特定角色和消息，为模型的回应提供结构化的上下文。

表示聊天消息的其他方式包括使用MessagePromptTemplate或BaseMessage，具体取决于您的具体需求。 在LangChain中，PromptTemplate和ChatPromptTemplate都是LangChain Expression Language（LCEL）的一部分，并且实现了Runnable接口。这意味着它们支持各种调用方式，包括运行提示、流式传递和批处理调用。例如，您可以使用提示变量调用一个提示模板，并将生成的提示作为字符串或消息列表检索出来。

在下一节中，我们将探讨在LangChain中运行提示模板的不同方法，以及如何利用提示模板的强大功能为您的语言模型生成高质量的提示。

使用LangChain创建复杂提示

在基本提示和聊天模板的基础上，LangChain提供了构建更复杂提示的高级功能。这种灵活性对于需要精细输入或模拟复杂对话的任务非常重要。在本指南的第二部分中，我们将探索这些高级功能，并演示如何利用它们来完成您的项目。

扩展Prompt模板

虽然使用Prompt模板可以简化文本生成任务，但实际场景通常需要更复杂的功能。考虑一种情况，您需要生成一个提示，其中包含场景描述，接下来是一系列需要不同上下文的问题。LangChain的灵活性允许创建多部分提示，以满足此类要求。

示例：生成基于场景的提示

from langchain import PromptTemplate
 
scenario_description = PromptTemplate("您是{city}的导游。您需要提供有关热门旅游景点、当地美食和文化规范的信息。")
 
questions = [
    PromptTemplate("在{city}中有哪些热门旅游景点？"),
    PromptTemplate("{city}有哪些必尝的当地美食？"),
    PromptTemplate("在{city}中有哪些文化规范或礼仪需要游客了解？")
]
 
# 使用特定的城市格式化每个提示
city = "巴黎"
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)

在此示例中，我们创建了一个详细的场景描述和一系列问题，每个都作为单独的Prompt模板。通过使用特定城市格式化这些模板，我们生成了一个综合性的提示，可以指导语言模型提供旅游指南应用程序的有针对性响应。

利用ChatPromptTemplate进行动态对话

ChatPromptTemplate在需要反映不断变化的对话、角色和上下文的提示场景中表现出色。这对于开发能够处理各种用户查询的AI聊天机器人或虚拟助手非常有用。

示例：模拟客户服务对话

from langchain import ChatPromptTemplate
 
chat_history = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "欢迎使用XYZ客户服务。我能为您提供什么帮助？"),
    ("user", "我无法登录我的账户。"),
    ("sys", "很抱歉听到这个。请提供您的用户名或与该账户相关的电子邮件地址。"),
    ("user", "好的，我的邮箱是user@example.com。"),
    ("sys", "谢谢。在我查看您的账户详情之前，请等一会。")
])
 
additional_context = ChatPromptTemplate([
    ("sys", "我已重置您的密码。您将收到一封电子邮件，其中包含有关如何设置新密码的说明。"),
    ("user", "谢谢！这需要多长时间？"),
    ("sys", "邮件应该在接下来的5分钟内到达。如果您没有收到，请检查您的垃圾邮件文件夹。")
])
 
# 将聊天历史与附加上下文组合成完整的交互
complete_chat = chat_history + additional_context
 
formatted_chat = complete_chat.format_messages()

在此示例中，我们模拟了一个客户服务对话，这个对话随着时间的推移而变化。通过组合多个ChatPromptTemplate实例，我们构建了一个逼真的对话，可以训练模型自主处理类似的交互。

高级用法技巧

• 上下文变量性： 为了生成适应不同上下文或用户输入的提示，考虑将外部数据源或用户输入变量结合到您的模板中。这样可以生成高度相关和个性化的提示。

• 反馈循环： 对于聊天模型，使用模型生成的响应来指导后续提示。这种迭代方法可以增强模型在整个对话中保持上下文和连贯性的能力。

• 测试和迭代： 提示模板的有效性通常取决于具体的任务和模型。尝试不同的表达方式，并结合测试交互的反馈来优化提示。

结论

LangChain中的提示模板提供了一个功能强大的机制，用于生成结构化和动态的提示，以满足各种语言模型任务的需求。通过理解并利用PromptTemplate和ChatPromptTemplate的高级功能，开发人员可以创建复杂、细致入微的提示，从而实现与语言模型更有意义的交互。随着人工智能和语言模型的不断发展，像LangChain这样的工具使开发人员能够突破可能性的界限，创造出既创新又深入人心的体验。