关于langchain中的Prompt

简介

prompts是大语言模型的输入，他是基于大语言模型应用的利器。没有差的大语言模型，只有差的prompts。

写好prompts才能发挥大语言模型300%的功力。

理论上，要写好prompts其实不是那么容易的，但是langchain把这个理论变成了现实，一起来看看吧。

好的prompt

有时候，不是我们使用的语言模型不够好，而是因为我们写的prompt不够优秀。

以下是一些写好大语言模型的prompts的几条原则：

1. 具体和详细：prompts应该具有明确的问题或任务，同时包含足够的细节和背景信息，以便大语言模型能够理解和回答。

2. 可理解和可回答：prompts应该明确清晰，让大语言模型能够理解并且回答。避免使用过于抽象、模糊或带有攻击性的语言。

3. 有情境和背景：prompts应该包含足够的情境和背景信息，让大语言模型能够理解问题的重要性和意义，并在回答中提供有意义的信息。

4. 有目标和方向：prompts应该明确问题或任务的目标和方向，以便大语言模型能够为需要的信息提供清晰和有用的答案。

5. 可扩展和可定制：prompts应该设计成易于扩展和定制，以适应不同的应用场景和用户需求。

因为很多时候，在类似的场景中，我们的prompts的大体结构是一样的，只有具体的细节描述有所不同，这时候，就需要用到prompt template.

什么是prompt template

prompt template就是一个prompt的模板，通过prompt template，我们可以快速的生成多个prompt。

基本上prompt template已经帮我们描述好了场景，要做的事情。我们只需要填入具体的内容即可。

下面是一个prompt template的简单例子：

from lan