Ollama项目模板引擎深度解析：构建高效LLM提示词

Ollama项目模板引擎深度解析：构建高效LLM提示词

什么是Ollama模板引擎

Ollama项目内置了一个基于Go模板引擎的强大提示词构建系统，专门为大型语言模型(LLM)设计。这个模板引擎允许开发者通过结构化方式定义模型输入格式，显著提升模型交互效果。

核心概念解析

1. 基础模板结构

Go模板由三大核心要素构成：

1. 布局结构：定义整体提示词框架
2. 变量占位：动态数据插入点
3. 函数逻辑：数据处理和控制流程

典型示例：

{{- range .Messages }}
{{ .Role }}: {{ .Content }}
{{- end }}

这个模板展示了：

• 消息列表遍历(range)
• 角色(Role)和内容(Content)变量
• 前后空白控制(-符号)

2. 模型模板配置

默认情况下，Ollama模型使用{{ .Prompt }}简单模板，适合代码补全类任务。但对于对话模型，需要更复杂的模板结构。

在Modelfile中添加模板示例(Meta Llama 3)：

FROM llama3.2

TEMPLATE """{{- if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>
{{ .System }}<|eot_id|>
{{- end }}
{{- range .Messages }}<|start_header_id|>{{ .Role }}<|end_header_id|>
{{ .Content }}<|eot_id|>
{{- end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
"""

变量系统详解

Ollama模板支持丰富的变量类型：

基础变量

• System：系统提示词
• Prompt：用户输入
• Response：模型响应
• Suffix：响应后缀文本

消息结构

• Messages：消息列表
  • Role：角色类型(system/user/assistant/tool)
  • Content：消息内容
  • ToolCalls：工具调用列表
    • Function：函数定义
      • Name：函数名
      • Arguments：参数字典

工具系统

• Tools：可用工具列表
  • Type：类型(固定为function)
  • Function：函数定义
    • 参数结构定义
    • 必填项列表
    • 属性枚举值

最佳实践指南

1. 作用域管理：

   • 使用$.访问根作用域变量
   • 注意range/with会改变当前作用域

2. 空白控制：

   • {{- 删除左侧空白
   • -}} 删除右侧空白

3. 条件逻辑：

   • 合理使用if/else处理可选字段

典型模板示例

1. ChatML格式

适用于DBRX、Neural Chat等模型：

{{- range .Messages }}<|im_start|>{{ .Role }}
{{ .Content }}<|im_end|>
{{ end }}<|im_start|>assistant

2. 工具调用模板

Mistral系列工具调用示例：

{{- range $index, $_ := .Messages }}
{{- if eq .Role "user" }}
{{- if and (le (len (slice $.Messages $index)) 2) $.Tools }}[AVAILABLE_TOOLS] {{ json $.Tools }}[/AVAILABLE_TOOLS]
{{- end }}[INST] {{ if and (eq (len (slice $.Messages $index)) 1) $.System }}{{ $.System }}
{{ end }}{{ .Content }}[/INST]
{{- else if eq .Role "assistant" }}
{{- if .Content }} {{ .Content }}</s>
{{- else if .ToolCalls }}[TOOL_CALLS] [
{{- range .ToolCalls }}{"name": "{{ .Function.Name }}", "arguments": {{ json .Function.Arguments }}}
{{- end }}]</s>
{{- end }}
{{- else if eq .Role "tool" }}[TOOL_RESULTS] {"content": {{ .Content }}}[/TOOL_RESULTS]
{{- end }}
{{- end }}

3. 中间填充模板

代码补全专用(如CodeLlama)：

<PRE> {{ .Prompt }} <SUF>{{ .Suffix }} <MID>

Codestral专用格式：

[SUFFIX]{{ .Suffix }}[PREFIX] {{ .Prompt }}

高级技巧

1. 动态工具注入：根据对话上下文条件性注入工具定义
2. 多轮对话优化：使用索引判断首轮对话添加系统提示
3. JSON序列化：使用json函数确保特殊字符正确转义

通过合理运用Ollama模板引擎，开发者可以充分发挥各类LLM模型的潜力，构建更加智能和高效的AI应用交互体验。