【每天一个小笔记】06 LangChain的提示词模板

原创已于 2025-12-19 15:45:58 修改 · 197 阅读

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#笔记 #langchain #人工智能

于 2025-11-14 21:05:10 首次发布

LangChain提示词模板简介

LangChain的提示词模板（PromptTemplate）是一种结构化生成提示词（prompt）的工具，用于将动态变量注入固定文本模板，从而标准化与大模型交互的输入格式。通过模板化提示词，可以提升代码复用性并减少手动拼接字符串的复杂度。

核心功能

变量插值：支持通过{{variable}}语法将动态值嵌入模板。
多模态适配：适用于聊天、问答、代码生成等多种场景。
格式控制：可定义输出格式（如JSON、纯文本等）。

基本用法示例

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义包含变量的模板
template = "请用中文解释以下概念：{{concept}}"
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["concept"],
    template=template
)

# 填充变量生成最终提示词
filled_prompt = prompt.format(concept="机器学习")
print(filled_prompt)

输出结果：

请用中文解释以下概念：机器学习

高级模板类型

1. 聊天提示模板 适用于多轮对话场景，可区分系统消息、用户消息和AI回复：

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.prompts.chat import SystemMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate

system_template = "你是一位精通{{subject}}的教授"
human_template = "用简单的话解释{{topic}}"

system_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)
human_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_prompt, human_prompt])
result = chat_prompt.format_prompt(subject="物理学", topic="量子纠缠").to_messages()

2. 少量示例模板 包含示例的few-shot模板：

from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate

examples = [
    {"input": "高兴", "output": "情绪状态：积极"},
    {"input": "愤怒", "output": "情绪状态：消极"}
]

example_template = "输入: {{input}}\n输出: {{output}}"
example_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["input", "output"],
    template=example_template
)

few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
    prefix="根据示例分类情绪",
    suffix="输入: {{query}}\n输出:",
    input_variables=["query"]
)

print(few_shot_prompt.format(query="悲伤"))

模板组合技巧

部分填充：使用partial()预填充部分变量

from langchain.prompts import PromptTemplate

template = "{{foo}}{{bar}}"
prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["foo", "bar"])
partial_prompt = prompt.partial(foo="固定前缀")
print(partial_prompt.format(bar="动态内容"))

模板继承：通过组合多个子模板构建复杂提示

from langchain.prompts import PipelinePromptTemplate

full_template = """{intro}\n\n{example}\n\n{start}"""
full_prompt = PromptTemplate.from_template(full_template)

intro_template = "你是一个擅长{{domain}}的AI"
intro_prompt = PromptTemplate.from_template(intro_template)

example_template = "示例：{{example}}"
example_prompt = PromptTemplate.from_template(example_template)

pipeline_prompt = PipelinePromptTemplate(
    final_prompt=full_prompt,
    pipeline_prompts=[
        ("intro", intro_prompt),
        ("example", example_prompt)
    ]
)