如何有效组合提示词:LangChain提示词模板的高级用法

标题: 如何有效组合提示词:LangChain提示词模板的高级用法

内容:

如何有效组合提示词:LangChain提示词模板的高级用法

引言

在人工智能和自然语言处理领域,提示词工程(Prompt Engineering)已经成为一项重要的技能。随着大型语言模型的不断发展,如何构建高效的提示词以获得理想的输出变得越来越关键。本文将介绍如何使用LangChain框架来组合和构建复杂的提示词模板,帮助你更好地控制AI模型的输出。

主要内容

1. 字符串提示词的组合

LangChain提供了一种用户友好的接口来组合不同部分的提示词。对于字符串类型的提示词,我们可以简单地使用"+"操作符来连接不同的模板。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = (
    PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
    + ", make it funny"
    + "\n\nand in {language}"
)

print(prompt.format(topic="sports", language="spanish"))

输出:

Tell me a joke about sports, make it funny

and in spanish

这种方法允许我们轻松地重用和组合不同的提示词组件。

2. 聊天提示词的组合

对于聊天类型的提示词,LangChain支持使用不同类型的消息(如SystemMessage, HumanMessage, AIMessage)来构建完整的对话流。

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

prompt = SystemMessage(content="You are a nice pirate")

new_prompt = (
    prompt + HumanMessage