1.langchain中的prompt模板(Prompt Templates)
本教程将介绍如何使用 LangChain 库中的提示模板（PromptTemplate）来生成和处理文本。我们将通过具体的代码示例来解释程序的运行逻辑。
1. 导入必要的库
首先，从 langchain_core.prompts 模块中导入 PromptTemplate 类。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
2. 创建和使用基础提示模板
2.1 创建提示模板
使用 PromptTemplate.from_template 方法来创建一个提示模板。模板中可以使用 {topic} 这样的占位符。
prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
2.2 调用提示模板
使用 invoke 方法并传入一个字典来填充模板中的占位符。
result = prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
print(result.text)
输出：
Tell me a joke about cats
3. 使用聊天提示模板
3.1 创建聊天提示模板
ChatPromptTemplate 允许我们定义多轮对话的提示。每个提示由一个元组组成，包含角色和内容。
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
prompt_template = ChatPromptTemplate([
("system", "You are a helpful assistant"),
("user", "Tell me a joke about {topic}")
])
3.2 调用聊天提示模板
同样使用 invoke 方法来填充占位符并获取结果。
result = prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
print(result.to_messages())
输出：
[SystemMessage(content='You are a helpful assistant', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='Tell me a joke about cats', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
4. 动态添加消息
4.1 修改模板以包含动态消息
使用 placeholder 来动态添加消息。
prompt_template = ChatPromptTemplate([
("system", "You are a helpful assistant"),
("placeholder", "{msgs}") # 动态消息占位符
])
4.2 调用模板并添加动态消息
传入一个包含消息的列表来填充 placeholder。
result = prompt_template.invoke({"msgs": [("user", "Tell me a joke about cat")]})
print(result.to_messages())
输出：
[SystemMessage(content='You are a helpful assistant', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='Tell me a joke about cat', additional_kwargs={}, response_metadata={})]
总结
通过本教程，我们学习了如何使用 LangChain 的 PromptTemplate 和 ChatPromptTemplate 来创建和处理文本提示。这些工具可以帮助我们灵活地生成和管理多轮对话和动态内容。
参考链接：https://python.langchain.com/docs/concepts/prompt_templates/
希望这个教程对你有所帮助！如果有任何问题，欢迎随时提问。
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_41472205/article/details/143949269
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