LangChain | 快速查阅提示词模板

SystemMessagePromptTemplate
  • SystemMessagePromptTemplate是基于系统级的提示词,用于命令AI要做什么,不要做什么。还是一样的,请他担任翻译官,将英文翻译成中文。
HumanMessagePromptTemplate
  • 这是一个模板类,用于创建可以填入变量的人类消息模板
  • 允许你定义带有占位符的模板,可以动态替换变量
  • 使用 format() 方法将变量值注入模板生成最终的消息
AIMessagePromptTemplate
  • 主要用于创建 AI 响应的模板
  • 需要标准化流程的服务场景
  • 任务明确且步骤固定的对话
  • 要求结构化输出的应用
ChatPromptTemplate
  • 最适合结构化的聊天对话
  • 允许您定义系统、人类和AI的消息
  • 有利于维持对话上下文
  • 适用于聊天机器人和对话式AI
FewShotPromptTemplate
  • 非常适合通过示例教学
  • 帮助模型通过示例理解模式
  • 适用于自定义格式化或特定输出风格
  • 对于分类、翻译或风格转换等任务非常有用
PipelinePromptTemplate
  • 适用于复杂、多步骤的提示
  • 允许您将多个提示串联起来
  • 有利于分解复杂任务
  • 在需要中间处理时非常有用
MessagesPlaceholder
  • 构建有状态的对话
  • 需要维持上下文
  • 希望引用先前的交流内容
### LangChain 翻译功能概述 LangChain 是一种强大的工具,可以用来构建复杂的自然语言处理应用程序。它支持多种应用场景,其中包括文本翻译。以下是关于如何利用 LangChain 实现文本翻译的一些核心方法。 #### 构建参数化的系统提示 为了实现特定风格的翻译(例如莎士比亚式的翻译),可以通过定义一个参数化的 `System Message` 来完成此操作。以下是一个具体的例子: ```python from langchain.prompts.chat import SystemMessagePromptTemplate template_poem = ( """You are a translation expert, proficient in various languages. Please translate the article or text in the style of William Shakespeare. Translates everything into {to_lan}.""" ) system_prompt_poem = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template_poem) ``` 上述代码片段展示了如何创建一个能够按照指定目标语言 `{to_lan}` 和莎士比亚风格进行翻译的系统消息模板[^2]。 #### 基于 PromptTemplate 的基本翻译流程 对于更基础的翻译需求,可以直接使用 `PromptTemplate` 类来定义简单的翻译逻辑。下面是一段示例代码,展示了一个将中文翻译成英文的过程: ```python from langchain_core.prompts import PromptTemplate template = """你是一个翻译助手,将中文翻译成英文。\n\n输入内容:{text}\n\n翻译结果:""" prompt = PromptTemplate.from_template(template) formatted_prompt = prompt.format(text="你好,世界!") print(formatted_prompt) ``` 运行以上代码会生成如下输出: ``` 你是一个翻译助手,将中文翻译成英文。 输入内容:你好,世界! 翻译结果: ``` 这段代码说明了如何通过插值变量 `{text}` 将动态数据注入到固定的模板结构中,并最终得到格式化的提示语句[^3]。 #### 高级集成与扩展 除了这些基础的功能外,还可以进一步探索 LangChain 提供的高级特性,比如链式调用、内存管理以及与其他模型和服务的无缝对接等功能。更多相关内容可查阅官方文档中的 [LangServe](https://langchain.readthedocs.io/en/latest/) 和 [LangSmith](https://smith.langchain.com/)[^1]。 ---
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