04-提示模板的重要性与Few-Shot提示工程解析| 豆包MarsCode AI刷题详细探讨LangChain中提示模

1. 提示模板构建与解析

1.1 提示模板的构成

LangChain的提示模板结构包括以下部分：

指令（Instruction） ：明确模型的任务目标。
上下文（Context） ：补充额外知识或外部数据。
输入（Prompt Input） ：具体任务或问题内容。
输出指示器（Output Indicator） ：标记模型的输出格式或起始点。

通过将这几部分结构化，可以实现模板的高效管理与复用。

2. Few-Shot学习的概念与实践

2.1 Few-Shot学习的起源

Few-Shot学习的核心思想是通过少量示例，帮助模型理解任务目标，降低对大规模标注数据的依赖。起源于机器学习的Few-Shot、One-Shot和Zero-Shot概念在大语言模型中也有广泛应用。

2.2 Few-Shot Prompt的实现步骤

创建示例样本：

设计多个任务示例，帮助模型理解需求。

python
复制代码
samples = [
    {"flower_type": "玫瑰", "occasion": "爱情", "ad_copy": "玫瑰，浪漫的象征，是你表达爱意的最佳选择。"},
    {"flower_type": "百合", "occasion": "庆祝", "ad_copy": "百合象征纯洁与高雅，适合庆祝特殊时刻。"}
]

构建基础提示模板：

定义每个示例的格式模板。

python
复制代码
template = "鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}\n文案: {ad_copy}"

创建Few-Shot提示模板：

结合示例与输入，生成复合模板。

python
复制代码
from langchain.prompts.few_shot import 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"]
)

调用大模型生成输出：
- 利用Few-Shot提示传递给模型，生成符合示例风格的结果。
```
python
复制代码
result = model(prompt.format(flower_type="向日葵", occasion="鼓励"))
```

3. 提示优化与示例选择器

3.1 示例选择器

当示例数量过多时，LangChain的示例选择器（Example Selector）能够基于语义相似度自动挑选最相关的样本。有效减少Token消耗，提高任务效率。

示例代码：

python
复制代码
from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(
    samples,
    OpenAIEmbeddings(),
    Chroma,
    k=1
)
prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_selector=example_selector, 
    example_prompt=prompt_sample,
    suffix="鲜花类型: {flower_type}\n场合: {occasion}",
    input_variables=["flower_type", "occasion"]
)

输出仅包含与目标任务最相关的示例，减少了无关信息的干扰。

4. 总结与思考

4.1 提示模板的优势

结构化管理：便于变量提取、验证和修改。
示例复用：通过Few-Shot提高模型的任务理解能力。
节约成本：结合示例选择器优化Token使用。

4.2 未来展望

通过进一步研究输出解析器和“思维链提示”（Chain of Thought, CoT），能够构建更复杂、更智能的LangChain应用场景。