Langchain极简教程: 四、提示词_langchain4j的提示词 prompt的解释-优快云博客

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：

对语言模型的指令
一组少样本示例，以帮助语言模型生成更好的回复
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：

input_variables - 输入变量
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"], 
    template="A {color} {animal} ."
)
multiple_input_prompt.format(color="black", animal="bear")

聊天提示词模板

聊天模型，比如 OpenAI 的GPT模型，接受一系列聊天消息作为输入，每条消息都与一个角色相关联。这个消息列表通常以一定格式串联，构成模型的输入，也就是提示词。

例如，在OpenAI Chat Completion API中，聊天消息可以与assistant、human或system角色相关联。

为此，LangChain提供了一系列模板，以便更轻松地构建和处理提示词。建议在与聊天模型交互时优先选择使用这些与聊天相关的模板，而不是基础的PromptTemplate，以充分利用框架的优势，提高开发效率。SystemMessagePromptTemplate, AIMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate 是分别用于创建不同角色提示词的模板。

我们来看一个综合示例：

from langchain_core.prompts import (
    ChatPromptTemplate,
    PromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
    AIMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain_core.messages import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage
)

system_template="You are a professional translator that translates {src_lang} to {dst_lang}."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)

human_template="{user_input}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_prompt(
    src_lang="English",
    dst_lang="Chinese",
    user_input="Did you eat in this morning?"
).to_messages()

你应该能看到如下输出：

[SystemMessage(content='You are a professional translator that translates English to Chinese.', additional_kwargs={}, response_metadata={}),
 HumanMessage(content='Did you eat in this morning?', additional_kwargs={}, response_metadata={})]

样本选择器

在LLM应用开发中，可能需要从大量样本数据中，选择部分数据包含在提示词中。样本选择器（Example Selector）正是满足该需求的组件，它也通常与少样本提示词配合使用。LangChain 提供了样本选择器的基础接口类 BaseExampleSelector，每个选择器类必须实现的函数为 select_examples。LangChain 实现了若干基于不用应用场景或算法的选择器：

LengthBasedExampleSelector
MaxMarginalRelevanceExampleSelector
NGramOverlapExampleSelector
SemanticSimilarityExampleSelector

本讲以基于长度的样本选择器（输入越长，选择的样本越少；输入越短，选择的样本越多）LengthBasedExampleSelector 为例，演示用法。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate
from langchain_core.example_selectors.length_based import LengthBasedExampleSelector

examples = [
    {"input": "快乐", "output": "悲伤"},
    {"input": "高大", "output": "矮小"},
    {"input": "元气满满", "output": "没精打采"},
    {"input": "阳光明媚", "output": "幽暗深邃"},
    {"input": "夸夸其谈", "output": "泰然自若"},
]
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template="Input: {input}\nOutput: {output}",
)
example_selector = LengthBasedExampleSelector(
    # 可选的样本数据
    examples=examples,
    # 提示词模版
    example_prompt=example_prompt,
    # 格式化的样本数据的最大长度，通过get_text_length函数来衡量
    max_length=6,
    # get_text_length: ...
)
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="给出每个输入词的反义词",
    suffix="Input: {adjective}\nOutput:",
    input_variables=["adjective"],
)

# 输入量极小，因此所有样本数据都会被选中
print(dynamic_prompt.format(adjective="阳光明媚"))

你应该能看到如下输出：

给出每个输入词的反义词

Input: 快乐
Output: 悲伤

Input: 阳光明媚
Output:

注，选择器实例化时，我们没有改变 get_text_length 函数实现，其默认实现为：

    def _get_length_based(text: str) -> int:
        return len(re.split("\n| ", text))

    ......

    get_text_length: Callable[[str], int] = _get_length_based
    """Function to measure prompt length. Defaults to word count."""