小仓桑

一、前言 在大模型应用开发中，提示词（Prompt）是核心，而可复用、可扩展的通用提示词模板能大幅提升开发效率，尤其在需要多轮对话、角色设定、上下文记忆的场景下至关重要。 本文基于一段LangChai

一、前言 在使用大模型时，有些任务只靠描述很难让模型理解规则，比如：反义词、分类、格式转换等。 这时就可以用小样本学习（Few-Shot）：给模型看几个示例，它就能立刻学会规则。 LangChain

一、前言 在使用大模型进行开发时，提示词模板是最基础、最常用的功能。 本文以通义千问 + LangChain 为例，用一段最简单的宝宝起名代码，带你彻底搞懂： 什么是 PromptTemplate 如

一、场景说明 使用 LangChain 对接阿里云 通义千问 使用 ChatTongyi 聊天模型（适合对话场景） 支持：系统提示 + 多轮历史消息 + 流式输出（打字机效果） 模型：qwen3-ma

一、前置准备 1. 开通阿里云通义千问 打开阿里云 DashScope 平台：https://dashscope.aliyun.com/ 注册/登录后，创建 API-KEY 记录你的 DASHSCOP

一、环境准备 二、完整流式输出代码 三、调用流程图 四、代码核心讲解 1. 关键参数：stream=True stream=True：开启流式输出 模型不再等全部生成完再返回，而是生成一点返回一点 2