Langchain极简教程: 四、提示词

系列文章

Langchain极简教程: 一、Hello Langchain
Langchain极简教程: 二、模型
Langchain极简教程: 三、数据连接
Langchain极简教程: 四、提示词
Langchain极简教程: 五、输出解析器
Langchain极简教程: 六、链
Langchain极简教程: 七、记忆组件
Langchain极简教程: 八、代理 (Agent)
Langchain极简教程: 九、一个完整的RAG案例

什么是提示词？

提示词（Prompt）是指向模型提供的输入。这个输入通常由多个元素构成。LangChain 提供了一系列的类和函数，简化构建和处理提示词的过程。

• 提示词模板（Prompt Template）：对提示词参数化，提高代码的重用性。
• 示例选择器（Example Selector）：动态选择要包含在提示词中的示例

提示词模板

提示词模板提供了可重用提示词的机制。用户通过传递一组参数给模板，实例化图一个提示词。一个提示模板可以包含：

1. 对语言模型的指令
2. 一组少样本示例，以帮助语言模型生成更好的回复
3. 向语言模型提出的问题

一个简单的例子：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
template = """
你精通多种语言，是专业的翻译官。你负责{src_lang}到{dst_lang}的翻译工作。
"""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)
prompt.format(src_lang="英文", dst_lang="中文")

创建模板

PromptTemplate 类是 LangChain 提供的模版基础类，它接收两个参数：

1. input_variables - 输入变量
2. template - 模版

模版中通过 {} 符号来引用输入变量，比如 PromptTemplate(input_variables=["name"], template="My name is {name}.")。

模版的实例化通过模板类实例的 format函数实现。例子如下：

multiple_input_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["color", "animal"], 
    templa