引言
在当前AI技术飞速发展的背景下，如何有效地与大语言模型交互成为了许多开发者和研究人员关注的焦点。本笔记旨在通过学习使用LangChain库中的提示模板来提高与大模型交互的质量。我们将探讨几种关键的提示模板类型及其应用场景，并深入理解Few-Shot Learning（少样本学习）的概念及其在文案生成中的应用。
提示工程的基本原则
根据吴恩达老师在《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中提出的建议以及OpenAI官方文档的最佳实践，我们可以总结出以下几点提示工程的关键要素：
- 清晰指示：明确告诉模型任务目标。
- 提供参考示例：通过示例帮助模型更好地理解任务。
- 分解复杂任务：将难题拆分成更小更容易处理的部分。
- 给予思考时间：允许模型有足够的时间来生成答案。
- 利用外部工具：增强模型的功能。
- 迭代优化问题：持续改进提问方式以获得更好的结果。
LangChain提示模板概述
LangChain提供了一系列强大的提示模板，包括StringPromptTemplate、BaseChatPromptTemplate等，这些模板能够帮助我们构建更加结构化的提示信息。特别地，FewShotPromptTemplate是用于实现少样本学习的理想选择之一，它通过向模型展示少量示例来促进对特定任务的理解。
实践案例 - 鲜花文案撰写
1. 创建示例样本
首先，定义一些鲜花文案的例子作为模型的学习材料。每个例子包含鲜花种类、适用场合及相应的广告文案。
python
深色版本
samples = [
{"flower_type": "玫瑰", "occasion": "爱情", "ad_copy": "玫瑰，浪漫的象征..."},
# 更多样例...
]
2. 构建提示模板
接下来，使用PromptTemplate创建一个基本模板，然后基于此构造FewShotPromptTemplate，这样可以结合具体示例生成针对性更强的提示文本。
python
深色版本
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)
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(examples=samples, example_prompt=prompt_sample, suffix="...", input_variables=["flower_type", "occasion"])
3. 应用示例选择器
当拥有大量示例时，直接全部传递给模型可能不现实也不高效。为此，LangChain提供了SemanticSimilarityExampleSelector，它能自动选取最相关的几个示例，从而减少不必要的数据传输量。
python
深色版本
from langchain.prompts.example_selector import SemanticSimilarityExampleSelector
# 初始化选择器并设置参数
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(samples, OpenAIEmbeddings(), Chroma, k=1)
# 更新FewShotPromptTemplate以使用选择器
few_shot_prompt_with_selector = FewShotPromptTemplate(example_selector=example_selector, example_prompt=prompt_sample, suffix="...", input_variables=["flower_type", "occasion"])
结论
通过本次学习，我们了解了如何运用LangChain提供的工具来进行有效的提示工程设计。尤其是对于需要快速适应新情境或任务的情况，采用Few-Shot Learning的方法可以极大地提升工作效率。未来，随着技术的进步，相信会有更多创新性的方法被引入到这一领域当中。
