LangChain的Prompt-提示词

1.Prompt（提示）是什么

Prompt（提示）是一种指导语言模型生成特定类型输出的文本模板。它通常包含一些预设的文本框架，以及一些变量占位符，当实际运行时，这些占位符会被具体的值所替换。Prompt的作用在于引导语言模型按照预期的方式生成回复，确保输出符合特定的格式、语境或者目的。

2.Langchain使用Prompt

2.1 单个变量

PromptTemplate 是一个基础的模板类，用于构建格式化的提示字符串。它允许你定义一个模板字符串，并在运行时根据传入的变量替换其中的占位符。对于单个变量（句子里有一个占位符可以自定义）可以通过以下两种方式格式化Prompt。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 定义一个包含单个变量的模板字符串
template = """
今天{location}天气怎么样？
"""

# 方式一：
# 使用PromptTemplate类从模板字符串中创建一个提示对象
prompt = PromptTemplate.from_template(template=template)
# format方法填入变量
print(prompt.format(location="北京"))

# 方式二：
# 创建PromptTemplate对象来显式的输入变量和模板字符串
prompt = PromptTemplate(input_variables=["location"], template=template)
print(prompt.format(location="上海"))

运行效果：

今天北京天气怎么样？


今天上海天气怎么样？

2.2 多个变量

PromptTemplate 是一个基础的模板类，用于构建格式化的提示字符串。它允许你定义一个模板字符串，并在运行时根据传入的变量替换其中的占位符。对于多个变量（句子里有多个占位符可以自定义）可以通过以下两种方式格式化Prompt。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 多个变量
template = """
{date}{location}天气怎么样？
"""

prompt = PromptTemplate.from_template(template=template)
print(prompt.format(date="今天", location="北京"))

prompt = PromptTemplate(input_variables=["date", "location"], template=template)
print(prompt.format(date="明天", location="上海"))

运行效果：

今天北京天气怎么样？


明天上海天气怎么样？

2.3 聊天提示模板

ChatPromptTemplate 是一个用于创建复杂聊天对话提示的模板，它允许将多种不同类型的消息（例如系统消息、AI 消息和用户消息）结合起来形成一个完整的对话流。使用这个类，你可以动态创建一个聊天会话的提示，帮助机器人基于不同的消息内容生成合适的回复。
SystemMessagePromptTemplate 是一种特殊的模板，用于创建系统消息。系统消息通常用于设置聊天机器人的角色或定义对话的初始条件。例如，你可以用它告诉模型它的角色是“一个专业的助理”。
AIMessagePromptTemplate 用于创建 AI 消息的模板，这类消息通常代表机器人的回复内容。通过使用这个类，你可以为机器人的输出指定一个格式或结构，确保生成的回复符合预期。
HumanMessagePromptTemplate 用于创建用户输入（也称为人类消息）的模板。它帮助将用户的输入嵌入到聊天提示中，通常作为对话的起点或反馈信息。
AIMessage, HumanMessage, SystemMessage 这三种类是 langchain.schema模块中的消息类，分别用于表示 AI 消息、人类消息和系统消息。这些类通常用于标识对话中的消息来源，帮助构建更复杂的对话流。

PromptTemplate形式和Message的区别在于是否可以在中间挖空。使用Message就是直接写死，使用PromptTemplate就是使用模板从而动态调整提示词。

聊天提示模板方式一：

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate, AIMessagePromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate


# 创建一个系统消息，用于定义机器人的角色
system_message = SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是一个有用的助手,帮助用户学习编程。")
# 添加一些额外的需要存储的信息，比如时间戳
system_message.additional_kwargs = {
    "timestamp": "2024",
    "source": "system"
}

# 创建一个人类的消息，user消息
hunman_message = HumanMessagePromptTemplate.from_template("用户问：{user_question}")

# 创建一个AI消息
ai_message = AIMessagePromptTemplate.from_template("")

chat_message = ChatPromptTemplate.from_messages([
    system_message,
    hunman_message,
    ai_message
])

user_input = "怎么学习python？"
print(chat_message.format(user_question=user_input))

聊天提示模板方式二：

from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate


chat_message = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessage(content="你是一个有用的助手，你会帮助用户学习编程。"),
    HumanMessage(content="用户问：如何开始学习python？"),
    AIMessage(content="")
])

print(chat_message.format_messages())