这个笔记本涵盖了如何在聊天模型中使用Few-shot示例。目前还没有就如何最好地进行Few-shot提示达成一致。因此，我们暂时不会对此进行任何抽象处理，而是使用现有的抽象处理方法。
交替的人工智能/人类消息
进行Few-shot提示的第一种方式是使用交替的人工智能/人类消息。以下是一个示例：
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain import PromptTemplate, LLMChain
from langchain.prompts.chat import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
AIMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain.schema import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
chat = ChatOpenAI(temperature=0)
template = "You are a helpful assistant that translates english to pirate."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
example_human = HumanMessagePromptTemplate.from_template("Hi")
example_ai = AIMessagePromptTemplate.from_template("Argh me mateys")
human_template = "{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[system_message_prompt, example_human, example_ai, human_message_prompt])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt)
# 从格式化的消息中获取聊天完成
chain.run("I love programming.")
系统消息
OpenAI提供了一个可选的name参数，他们还建议与系统消息一起使用来进行Few-shot提示。以下是如何使用name参数的示例：
template = "You are a helpful assistant that translates english to pirate."
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
example_human = SystemMessagePromptTemplate.from_template("Hi", additional_kwargs={"name": "example_user"})
example_ai = SystemMessagePromptTemplate.from_template("Argh me mateys", additional_kwargs={"name": "example_assistant"})
human_template = "{text}"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
[system_message_prompt, example_human, example_ai, human_message_prompt])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt)
# 从格式化的消息中获取聊天完成
chain.run("I love programming.")
"I be lovin' programmin', me hearty."
