langchain 消息和消息模版

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langchain中有SystemMessagePromptTemplate 和 HumanMessagePromptTemplate  还有

HumanMessage, SystemMessage, AIMessage，对于刚学习langchain的人可能有点蒙，他们有什么区别呢。本文给大家讲清楚。

SystemMessagePromptTemplate 和 HumanMessagePromptTemplate 是 LangChain 中专门用于构建「带角色的聊天消息模板」的工具类，核心作用是给消息内容绑定明确的「角色属性」，让聊天模型（如 GPT、豆包等）能区分消息的来源和意图，从而更准确地生成回应。

1. 先理解「角色」的重要性

现代聊天模型（如 GPT-3.5/4、豆包、Claude 等）的核心交互逻辑是「基于角色的对话」—— 模型会根据消息的「角色」来判断这是谁说的话，以及该如何回应。常见角色有：

  • 系统角色（system）：通常是给模型的「全局指令」，定义模型的行为模式（比如 “你是一个专业的程序员”“回答要简洁”）。
  • 人类角色（human）：用户输入的内容（比如 “解释一下什么是函数”）。
  • AI 角色（ai）：模型之前的回应（用于多轮对话时让模型 “记住” 历史）。

模型会优先遵循「系统角色」的指令，并针对「人类角色」的内容进行回应。

2. 两个类的具体含义和作用

SystemMessagePromptTemplate
  • 含义：用于创建「系统角色消息的模板」。
  • 作用：定义模型
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第9章:LangChain结构化输出-示例6(设置系统消息和用户消息模版)
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定义了一个接口TextUtils，用于封装文本处理功能。translate(String text, String language)：将文本翻译为目标语言。summarize(String text, int n)：将文本总结为n个要点。解析方法定义：每个方法都通过@UserMessage注解定义了用户消息模板，{{text}}和{{language}}会被替换为方法参数。这使得AI能够理解用户的意图，并生成相应的响应。系统消息。
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可以在内存中存储和获取消息，这对于在多个会话之间共享消息非常有用。是 LangChain 中的一个组件，它允许你将消息历史（如聊天记录）与可运行（Runnable）的链结合起来使用。
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提示（Prompt）指的是模型的输入，这个输入一般很少是硬编码的，而是从使用特定的模板组件构建而成的，这个模板组件就是 PromptTemplate 提示模板，可以提供提示模板作为输入，模板指的是我们希望获得答案的具体格式和蓝图。聊天模型是语言模型的一个变体，聊天模型以语言模型为基础，其内部使用语言模型，不再以文本字符串为输入和输出，而是将聊天信息列表为输入和输出，他们提供更加结构化的 API。LangChain 提供了一个标准的代理接口，一系列可供选择的代理，以及端到端代理的示例。
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
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在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
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langchain框架中消息转换的实现
08-28
<think>我们正在讨论Langchain框架中的消息转换实现细节。根据用户要求，我们需要使用中文回答，并遵循特定的格式要求（如行内数学表达式使用$...$，独立公式使用$$...$$等）。此外，需要生成相关问题，并在回答中引用的段落末尾添加引用标识。 由于用户的问题是关于Langchain框架中消息转换的实现细节，我们需要先理解Langchain框架中消息转换的概念。Langchain是一个用于构建基于大型语言模型（LLM）的应用程序的框架，它支持链式调用、代理、记忆等特性。消息转换通常指的是在链式调用过程中，将输入消息转换为适合模型处理的格式，或者将模型的输出转换为用户期望的格式。 在Langchain中，消息转换可能涉及以下几个方面： 1. 消息的格式化：将用户输入、系统提示、历史对话等组合成模型可以接受的格式。 2. 消息的解析：将模型的输出解析为结构化的数据。 3. 消息的转换：在链的不同步骤之间转换消息格式。 具体到实现细节，Langchain提供了多种工具和类来实现消息转换。例如： - `PromptTemplate`：用于格式化输入，生成提示字符串。 - `OutputParser`：用于解析模型的输出。 - 在链（Chain）中，可以通过自定义的转换函数来实现消息的转换。 由于我们无法直接访问Langchain的源代码，以下内容基于对Langchain框架的一般理解。 ### Langchain消息转换的实现 在Langchain中，消息转换通常通过链中的组件来实现。一个链（Chain）由多个步骤组成，每一步都可能对消息进行转换。 #### 1. 消息格式化 在调用语言模型之前，通常需要将多个输入源（如用户输入、历史对话、系统提示等）组合成一个提示。这可以通过`PromptTemplate`来实现。例如： ```python from langchain.prompts import PromptTemplate template = "你是一个有用的助手。根据以下用户输入，生成一个合适的回答：\n用户输入: {user_input}" prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["user_input"], template=template) # 格式化消息 formatted_prompt = prompt_template.format(user_input="你好") ``` 这样，用户输入就被格式化为一个完整的提示。 #### 2. 消息解析 模型生成的输出通常是文本字符串，我们需要将其解析为结构化的数据。Langchain提供了多种输出解析器，如`CommaSeparatedListOutputParser`、`StructuredOutputParser`等。 例如，使用`StructuredOutputParser`解析模型输出为JSON格式： ```python from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser from langchain.schema import OutputParserException # 定义解析器，指定期望的JSON结构 parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas([ {"name": "answer", "description": "回答内容", "type": "string"}, {"name": "source", "description": "信息来源", "type": "string"} ]) # 解析模型输出 model_output = '{"answer": "42", "source": "《银河系漫游指南》"}' try: parsed_output = parser.parse(model_output) except OutputParserException as e: # 处理解析错误 parsed_output = str(e) ``` #### 3. 在链中转换消息 在链中，我们可以通过自定义函数或使用内置的转换器来实现消息转换。例如，在`LLMChain`中，我们可以通过重写`_call`方法来实现自定义转换。 ```python from langchain.chains import LLMChain from langchain.llms import OpenAI class CustomChain(LLMChain): def _call(self, inputs: dict, **kwargs): # 对输入进行转换 transformed_inputs = self.transform_inputs(inputs) # 调用父类的_call方法，即调用模型 output = super()._call(transformed_inputs, **kwargs) # 对输出进行转换 transformed_output = self.transform_output(output) return transformed_output def transform_inputs(self, inputs: dict) -> dict: # 在这里实现输入转换逻辑 # 例如，将输入消息转换为大写 transformed = {k: v.upper() if isinstance(v, str) else v for k, v in inputs.items()} return transformed def transform_output(self, output: dict) -> dict: # 在这里实现输出转换逻辑 # 例如，将输出消息中的特定字符串替换 text = output[self.output_key] output[self.output_key] = text.replace("AI:", "Assistant:") return output ``` #### 4. 消息历史管理 在对话应用中，消息转换还涉及历史消息的管理。Langchain提供了`ConversationBufferMemory`等记忆组件来存储和检索历史消息。在生成提示时，这些历史消息会被格式化并插入到提示中。 例如： ```python from langchain.memory import ConversationBufferMemory memory = ConversationBufferMemory() memory.save_context({"input": "你好"}, {"output": "你好！有什么可以帮您的？"}) ``` 当进行下一次对话时，记忆组件会将保存的历史消息格式化为字符串，然后与当前输入组合。 ### 总结 Langchain框架中的消息转换主要通过以下方式实现： - 使用`PromptTemplate`格式化输入。 - 使用`OutputParser`解析模型输出。 - 在链中自定义转换逻辑。 - 使用记忆组件管理历史消息。 这些转换步骤确保了消息在链的不同组件之间流动时能够被正确处理。 §§相关问题§§ 1. Langchain框架中如何自定义消息解析器？ 2. 在Langchain中如何处理多轮对话中的消息转换？ 3. 如何优化Langchain中的消息转换性能？ 4. Langchain支持哪些消息格式的转换？</think>### Langchain框架中的消息转换实现细节 在Langchain框架中，消息转换是处理不同消息格式兼容性的核心机制，主要通过以下组件实现： #### 1. **消息格式抽象层** Langchain定义了统一的消息接口 `BaseMessage`，包含： - `HumanMessage`：用户输入消息 - `AIMessage`：AI生成的响应消息 - `SystemMessage`：系统级指令 - `ChatMessage`：自定义角色消息 所有消息类型都继承自 `BaseMessage` 类，实现标准属性： ```python class BaseMessage: content: str # 消息文本内容 additional_kwargs: dict = {} # 元数据 type: Literal["human", "ai", "system", "chat"] # 消息类型标识 ``` #### 2. **消息转换器（Message Converters）** 实现不同消息格式的互转，核心转换器包括： - **`to_openai()`**：将Langchain消息转换为OpenAI API格式 ```python def to_openai(messages): return [{"role": msg.type, "content": msg.content} for msg in messages] ``` - **`from_prompt()`**：将提示模板转换为结构化消息 ```python def from_prompt(template: PromptTemplate, inputs: dict): return SystemMessage(content=template.format(**inputs)) ``` #### 3. **消息管道（Message Pipeline）** 消息处理流程： 1. **输入解析**：通过 `InputParser` 将原始输入标准化为 `BaseMessage` 2. **上下文注入**：将对话历史、系统提示等注入消息序列 3. **模型适配**：通过转换器适配目标LLM的输入格式（如OpenAI/Anthropic） 4. **输出规范化**：将模型原始响应转换为 `AIMessage` #### 4. **动态上下文管理** 通过 `ConversationBufferMemory` 实现多轮对话的上下文维护： ```python memory = ConversationBufferMemory() memory.save_context( {"input": "Langchain是什么?"}, {"output": "用于构建LLM应用的框架"} ) # 获取完整对话上下文 messages = memory.load_memory_variables()["history"] ``` #### 5. **自定义消息处理** 可通过继承 `BaseMessageTransformer` 实现自定义逻辑： ```python class TranslationTransformer(BaseMessageTransformer): def transform(self, message: BaseMessage) -> BaseMessage: message.content = translate(message.content, target_lang="en") return message ``` #### 性能优化特性 - **消息缓存**：对频繁转换的消息进行缓存[^3] - **懒加载**：仅在需要时执行格式转换 - **批量处理**：支持消息列表的批量转换 [^1]: 这种中间件设计模式允许灵活适配不同消息格式，同时保持核心逻辑统一 [^3]: 上下文缓存机制显著提升多轮对话处理效率
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