什么是Prompt
根据ChatGpt的回答： Prompt是指用户给大语言模型输入的文本提示，用来指导模型生成预期的输出。它可以是一句话、一个问题、一段描述，甚至是某种格式化的指令。Prompt 是大语言模型交互的核心，因为它决定了模型的生成内容和方向。
在langchain中我们可以根据Prompt来构建提示工程，即让大模型清楚地输出我们想要得到的回答和回答的具体格式。接下来我们介绍提示工程的构建和常见的几种提示工程模版的类型。
如何构造一个提示
在这个框架中：我们遵循以下几步来构建框架
- 指令
-上下文
-提示输入
- 输出提示器
构建提示模板
PromptTemplate
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["product", "market"],
template="你是业务咨询顾问。对于一个面向{market}市场的，专注于销售{product}的公司，你会推荐哪个名字？"
)
print(prompt.format(product="鲜花", market="高端"))
ChatPromptTemplate
import openai
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"}
]
)
以上是两种简单的提示模版
Few-shot
Few-Shot（少样本）、One-Shot（单样本）和与之对应的 Zero-Shot（零样本）的概念都起源于机器学习。如何让机器学习模型在极少量甚至没有示例的情况下学习到新的概念或类别，对于许多现实世界的问题是非常有价值的，因为我们往往无法获取到大量的标签化数据。
FewShotPromptTemplate
# 2. 创建一个提示模板
from langchain.prompts.prompt import PromptTemplate
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)
print(prompt_sample.format(**samples[0]))
# 3. 创建一个FewShotPromptTemplate对象
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"]
)
print(prompt.format(flower_type="野玫瑰", occasion="爱情"))
更复杂的提示模板
Chain of Thought
给大模型几个实例作为参考可以让模型的推理能力变强，帮助模型更好的理解任务目标和输出格式
比如对花店公司工作的助手，为帮助用户做出决定的大语言模型
# 设置环境变量和API密钥
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI API Key'
# 创建聊天模型
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
# 设定 AI 的角色和目标
role_template = "你是一个为花店电商公司工作的AI助手, 你的目标是帮助客户根据他们的喜好做出明智的决定"
# CoT 的关键部分，AI 解释推理过程，并加入一些先前的对话示例（Few-Shot Learning）
cot_template给大模型 = """
作为一个为花店电商公司工作的AI助手，我的目标是帮助客户根据他们的喜好做出明智的决定。
我会按部就班的思考，先理解客户的需求，然后考虑各种鲜花的涵义，最后根据这个需求，给出我的推荐。
同时，我也会向客户解释我这样推荐的原因。
示例 1:
人类：我想找一种象征爱情的花。
AI：首先，我理解你正在寻找一种可以象征爱情的花。在许多文化中，红玫瑰被视为爱情的象征，这是因为它们的红色通常与热情和浓烈的感情联系在一起。因此，考虑到这一点，我会推荐红玫瑰。红玫瑰不仅能够象征爱情，同时也可以传达出强烈的感情，这是你在寻找的。
示例 2:
人类：我想要一些独特和奇特的花。
AI：从你的需求中，我理解你想要的是独一无二和引人注目的花朵。兰花是一种非常独特并且颜色鲜艳的花，它们在世界上的许多地方都被视为奢侈品和美的象征。因此，我建议你考虑兰花。选择兰花可以满足你对独特和奇特的要求，而且，兰花的美丽和它们所代表的力量和奢侈也可能会吸引你。
"""
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate
system_prompt_role = SystemMessagePromptTemplate.from_template(role_template)
system_prompt_cot = SystemMessagePromptTemplate.from_template(cot_template)
# 用户的询问
human_template = "{human_input}"
human_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)
# 将以上所有信息结合为一个聊天提示
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_prompt_role, system_prompt_cot, human_prompt])
prompt = chat_prompt.format_prompt(human_input="我想为我的女朋友购买一些花。她喜欢粉色和紫色。你有什么建议吗?").to_messages()
# 接收用户的询问，返回回答结果
response = llm(prompt)
print(response)
从中我们可以看到cot_template给大模型提供了模板
Tree of Thought
ToT 框架为每个任务定义具体的思维步骤和每个步骤的候选项数量。类似在dfs在多条思维路径中找到最优解
