Langchain的提示词模板_langchain prompt 模版有哪些

        因为做AI项目的过程中，需要处理各种提示词（prompt），其中有些是固定的文本，有些是会反复修改的。如果是简单的提示词，直接用python里面的字符串format()或者replace()函数进行处理即可。对于复杂的，还是用langchain里面的提示词模板更方便。

        为了方便处理llm的promt，langchain提供了提示词模板。具体文档参见官方文档：https://api.python.langchain.com/en/latest/core_api_reference.html#module-langchain_core.prompts

        常见的类有BasePromptTemplate、PipelinePromptTemplate和PromptTemplate。其中BasePromptTemplate是后面2个类的基类（PromptTemplate的直接父类是StringPromptTemplate，而StringPromptTemplate的直接父类则是BasePromptTemplate）。

BasePromptTemplate中常用的方法有format(),input_variables(),partial(),save()。

PromptTemplate中常用的方法有from_file()、from_template()。

具体使用请参见下面的源码：template.txt文件中的内容如下：

这是一个测试用的模板文件，用于测试模板引擎的功能。
你叫做{ai_name}，你是{ai_role},
 
{instructions}

template.json中的文件内容如下：

{
    "_type": "prompt",
    "input_variables": [
      "ai_name",
      "ai_role",
      "instructions"
    ],
    "template_path": "template.txt"
}

template.py的代码如下：

# coding: utf-8
from langchain_core.prompts.loading import load_prompt
from langchain_core.prompts.pipeline import PipelinePromptTemplate
from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
 
# 第一种情况：直接处理字符串模板
simple_template = "这个是一个最简单的大语言模型的模板，请回答：{question}"
simple_prompt = PromptTemplate.from_template(simple_template)
prompt = simple_prompt.format(question="程序员节是哪一天？")
print(f"^^^^^^^\n{prompt}\n^^^^^^^")
# 会输出如下信息:
"""
^^^^^^^
这个是一个最简单的大语言模型的模板，请回答：程序员节是哪一天？
^^^^^^^
"""
 
# 第二种情况：读取文件。load_prompt 返回的是 BasePromptTemplate
main_prompt_template = load_prompt("template.json")
# print(main_prompt_template)
 
partial_variables = {}
partial_variables["instructions"] = "按照给定的思路和上下文，回答问题。"
 
# 将有值的变量填充到模板中
main_prompt_template = main_prompt_template.partial(**partial_variables)
# print(main_prompt_template)
 
# 设置模板中的其它变量
prompt = main_prompt_template.format(
        ai_name="胖胖",
        ai_role="智能助手机器人"
    )
print(f"******\n{prompt}\n******")
# 会输出：
"""
******
这是一个测试用的模板文件，用于测试模板引擎的功能。
你叫做胖胖，你是智能助手机器人,
按照给定的思路和上下文，回答问题。
******
"""
 
# 第三种情况：使用PipelinePromptTemplate，可以将多个模板组合在一起
templates = []
task_template = """{task_description}"""
 
task_prompt = PromptTemplate.from_template(task_template)
templates.append(("task",task_prompt))
print(f"task:{task_prompt.input_variables}")
 
resources_template = """{support_resources}"""
 
resources_prompt = PromptTemplate.from_template(resources_template)
templates.append(("resources", resources_prompt))
print(f"resources:{resources_prompt.input_variables}")
 
final_template = """你的任务是:{task}
你可以使用的资源包括:{resources}
"""
 
final_prompt = PromptTemplate.from_template(final_template)
pipeline_prompt = PipelinePromptTemplate(
                final_prompt=final_prompt,
                pipeline_prompts=templates
            )
print(f"pipeline: {pipeline_prompt.input_variables}")
 
pipeline_prompt = pipeline_prompt.format(
        task_description="8月份的销售额是多少",
        support_resources="1. 你可以查阅本地文件列表。2. 你可以读取本地文件。"
    )
 
print(f"======\n{pipeline_prompt}\n======")
# 会输出：
"""
======
你的任务是:8月份的销售额是多少
你可以使用的资源包括:1. 你可以查阅本地文件列表。2. 你可以读取本地文件。
======
"""

执行：python template.py