（四）LangChain4j中ChatMessage/Prompt/PromptTemplate/@UserMessage/@SystemMessage/@StructuredPrompt详解

因为最近在学习使用大模型，所以本文借助了大模型，有些答案直接是大模型给出的，个人感觉理解起来比较容易，所以将大模型的输出结合自己的理解重新编排了，在这里记录并分享给大家。

在 LangChain 4j 中，Prompt和 ChatMessage 是两个核心概念，它们在处理自然语言对话和生成任务时起到关键作用。

一.Promt

Prompt 在自然语言处理领域中通常指的是用于引导模型生成特定输出的文本。在 LangChain 4J 的上下文中，Prompt 通常用于为模型提供一个初始的文本输入，以便模型能够根据这个输入生成相应的响应或输出。Prompt 可以是一个简单的文本字符串，也可以是一个包含多种信息（如对话历史、任务描述等）的复杂结构。

在 LangChain 4J 的架构中，Prompt 常常作为工具链（Chain）的一部分，用于指导模型如何生成用户期望的回复。例如，当用户向一个基于 LangChain 4J 的聊天机器人提问时，机器人的内部处理流程可能会包括构建一个适当的 Prompt，然后将其传递给一个自然语言生成模型，以产生回应。

1.prompt

prompt 通常是一个静态的字符串，用于指导模型生成输出。它不需要包含特殊的占位符或模板语法，直接提供给模型即可。

prompt 的灵活性较低，一旦定义，通常无法轻易改变其结构或内容。

prompt 适用于那些不需要太多变化或个性化的任务࿰