青训营X豆包MarsCode 技术训练营第五课 ｜ 豆包MarsCode AI 刷题

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深入理解LangChain提示模板：如何通过提示工程让模型生成结构化输出

1. LangChain的提示工程概述

在大语言模型（如GPT-3.5或GPT-4）的应用中，提示工程（Prompt Engineering）是确保模型高效且准确地完成任务的关键。LangChain作为一个用于处理自然语言处理任务的框架，提供了强大的提示模板功能，能够帮助我们以结构化、清晰的方式向模型传达指令。在实际应用中，提示模板通过定义明确的格式和变量，能够有效地引导模型生成符合需求的输出，特别是在需要结构化数据时，例如生成JSON格式的文本。

2. 输出解析器和partial_variables的作用

在构建提示模板时，LangChain提供了partial_variables和format_instructions等机制。通过输出解析器和提示模板，我们可以将指令和格式化要求清晰地传达给模型。例如，在一个任务中，我们希望模型生成包含多个字段的JSON对象，例如一个商品描述的文案，可以利用LangChain的提示模板自动生成符合特定格式要求的输出。

以下是一个例子，描述了如何让模型根据输入生成结构化的输出（如JSON格式）：

{
    "description": "玫瑰，浪漫的象征，是你向心爱的人表达爱意的最佳选择。",
    "reason": "因为玫瑰象征着爱情，它是表达浪漫情感最常见的花卉之一。"
}

通过设置format_instructions，我们明确告知模型输出应符合JSON格式，而通过partial_variables，我们可以动态地插入具体的输入变量，这些变量会被模型自动填充。这种方式使得提示模板的应用更加灵活和强大。

3. LangChain的提示模板类型

LangChain提供了几种不同类型的提示模板，包括PromptTemplate和ChatPromptTemplate，它们适用于不同的场景和需求。

3.1 PromptTemplate的应用

PromptTemplate是LangChain中最基础的提示模板，它通过占位符（例如{product}）来接收输入参数，并生成特定的提示。以下是一个使用PromptTemplate的示例，它用来生成与鲜花相关的文案：

from langchain import PromptTemplate

template = """\
你是业务咨询顾问。
你给一个销售{product}的电商公司，起一个好的名字？
"""
prompt = PromptTemplate.from_template(template)

print(prompt.format(product="鲜花"))

输出为：

你是业务咨询顾问。
你给一个销售鲜花的电商公司，起一个好的名字？

通过这种方式，我们可以根据具体的输入生成相应的提示，并将这些提示传递给模型，帮助模型根据明确的指令生成更高质量的内容。

3.2 ChatPromptTemplate的应用

对于像ChatGPT这样的聊天模型，LangChain提供了ChatPromptTemplate，它通过角色消息（如系统消息、用户消息和助手消息）来构建多轮对话的提示。以下是一个简单的示例，展示如何通过ChatPromptTemplate构建聊天任务：

from langchain.prompts import (
    ChatPromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)

template = "你是一位专业顾问，负责为专注于{product}的公司起名。"
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
human_template = "公司主打产品是{product_detail}。"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])

prompt = prompt_template.format_prompt(product="鲜花装饰", product_detail="创新的鲜花设计。").to_messages()

print(prompt)

在这里，ChatPromptTemplate通过系统消息和用户消息引导模型生成响应，而模型则根据这些提示返回结构化的对话。

4. Few-Shot学习与提示模板

在许多任务中，模型仅通过零样本学习（Zero-Shot Learning）或少样本学习（Few-Shot Learning）就能完成任务。Few-Shot学习尤其重要，因为它能够帮助模型在极少的示例下进行推理，从而生成有效的输出。

4.1 Few-Shot学习的应用

在LangChain中，FewShotPromptTemplate是一个非常强大的工具，它允许我们提供少量的示例来帮助模型更好地理解任务。例如，创建一个花卉文案生成任务，我们可以给模型提供一些示例，然后让它根据新的输入生成类似的文案。

from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate
from langchain.prompts.few_shot import FewShotPromptTemplate

# 创建示例样本
samples = [
    {
        "flower_type": "玫瑰",
        "occasion": "爱情",
        "ad_copy": "玫瑰，浪漫的象征，是你向心爱的人表达爱意的最佳选择。"
    },
    {
        "flower_type": "康乃馨",
        "occasion": "母亲节",
        "ad_copy": "康乃馨代表着母爱的纯洁与伟大，是母亲节赠送给母亲的完美礼物。"
    }
]

# 创建提示模板
template = "鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}\n文案: {ad_copy}"
prompt_sample = PromptTemplate(input_variables=["flower_type", "occasion", "ad_copy"], template=template)

# 创建FewShotPromptTemplate
prompt = FewShotPromptTemplate(
    examples=samples,
    example_prompt=prompt_sample,
    suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)

print(prompt.format(flower_type="百合", occasion="庆祝"))

输出为：

鲜花类型: 玫瑰
场合: 爱情
文案: 玫瑰，浪漫的象征，是你向心爱的人表达爱意的最佳选择。

鲜花类型: 康乃馨
场合: 母亲节
文案: 康乃馨代表着母爱的纯洁与伟大，是母亲节赠送给母亲的完美礼物。

鲜花类型: 百合
场合: 庆祝

模型根据少量的示例生成了新的文案，并且遵循了相同的格式和结构。

5. 总结与最佳实践

通过LangChain中的提示模板，我们能够有效地引导模型生成结构化输出。无论是PromptTemplate、ChatPromptTemplate，还是FewShotPromptTemplate，这些模板都能够帮助我们将任务拆解成易于理解的组件，并提供示例来帮助模型理解任务。通过清晰的指令、提供示例以及分步进行任务分解，我们能够提高模型的性能，并确保它能够输出我们需要的结果。

在实际应用中，利用LangChain构建合适的提示模板，不仅能帮助我们更好地与模型互动，还能提升任务的自动化水平，减少人工干预的需求。因此，掌握提示工程的技巧和模板的应用，将极大地增强我们在自然语言处理任务中的能力。

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