【橘子大模型】关于PromptTemplate

一、简介Prompt

在大模型应用中有一个概念叫做Prompt，我们来看一下百度百科对Prompt的定义。

prompt中文为“提示词”。在AI大模型中，Prompt的作用主要是给AI模型提示输入信息的上下文和输入模型的参数信息。

所以我们可以知道Prompt其实就是你问大模型的输入语言，也就是我们作为用户和大模型交互的输入。

二、关于PromptTemplate

看名字也能猜个七七八八，他是对我们用户输入大模型的一种模版配置。也就是说你可以按照你的模版来规范输入。我们制定一个模板，后面的输入都按照这个模板的语法格式，语言排布来输入，这样我们输入固定，起码输出就不会太离谱。
实际上prompt在大模型领域是个重要的概念，一个好的prompt是能提高你输出结果的质量的。
那我们来看一下langchain中的prompt的一些实现功能。
首先我们来看一下prompt的官方文档。
首先它位于langchain_core.prompts这个包下面，然后我们来看看他的类继承结构。

第一眼，麻了，作为一个javaer，这个图我看到的第一眼就想起了spring那一堆工厂类的结构。属实是太难顶了。然后我们在spring中的经验可以拿来用一下，我们说子类一般是更强大更全面的。我们看到它其实底下有很多字类，其中的PromptTemplate是我们通用语言模型的提示模板。我们当前正在处理的就是语言类的一个对话交互。所以我们就单独来看他。

ok，我们点进去看看他怎么用。PromptTemplate

1、PromptTemplate class

提示模板由字符串模板组成。它接受来自用户的一组参数，这些参数可用于为语言模型生成提示。
可以使用 f-strings （默认）、jinja2 或 mustache 语法对模板进行格式化。
其实就和我们在java中的String.format那种字符串占位差不多。
使用案例如下：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 这里就是你的字符串模板，并且可以设置占位符
prompt = PromptTemplate.from_template("Say {foo}")
# 这里是给占位符设置值，也就是填充你的模板
prompt.format(foo="bar")

此时我们就得到了一个prompt，就可以作为输入传给大模型了。

下面我们就接着我们上文中的例子来使用一下。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_ollama import ChatOll