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Prompt templates

https://python.langchain.com/docs/concepts/#prompt-templates

提示模板帮助将用户输入和参数转换为语言模型的指令。它可以用来引导模型的响应，帮助其理解上下文，并生成相关且连贯的语言输出。

提示模板接受一个字典作为输入，其中每个键代表提示模板中需要填充的变量。

提示模板输出一个 PromptValue。这个 PromptValue 可以传递给 LLM 或 ChatModel，也可以转换为字符串或消息列表。之所以有 PromptValue，是为了方便在字符串和消息之间切换。

提示模板有几种不同类型：

String PromptTemplates

这些提示模板用于格式化单个字符串，通常用于较简单的输入。例如，构建和使用 PromptTemplate 的常见方式如下：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")

prompt_template.invoke({"topic": "cats"})

API Reference: PromptTemplate

ChatPromptTemplates

这些提示模板用于格式化消息列表。这些“模板”本身由多个模板组成。例如，构建和使用 ChatPromptTemplate 的常见方式如下：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant"),
    ("user", "Tell me a joke about {topic}")
])

prompt_template.invoke({"topic": "cats"})

API Reference: ChatPromptTemplate

在上述示例中，当调用该 ChatPromptTemplate 时，它将构建两条消息。第一条是系统消息，不包含需要格式化的变量。第二条是 HumanMessage，将通过用户传入的 topic 变量进行格式化。

MessagesPlaceholder

MessagesPlaceholder 用于在特定位置插入消息列表。在上面的 ChatPromptTemplate 示例中，我们看到了如何格式化两条消息，每条都是一个字符串。但是如果我们希望用户传入一个消息列表，并将其插入到特定位置，该怎么做呢？这就是 MessagesPlaceholder 的用途。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.messages import HumanMessage

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant"),
    MessagesPlaceholder("msgs")
])

prompt_template.invoke({"msgs": [HumanMessage(content="hi!")]})

API Reference: ChatPromptTemplate | MessagesPlaceholder | HumanMessage

这将生成两条消息，第一条是系统消息，第二条是我们传入的 HumanMessage。如果我们传入了 5 条消息，则总共会生成 6 条消息（系统消息加上传入的 5 条消息）。这对于将一组消息插入特定位置非常有用。

另一种无需显式使用 MessagesPlaceholder 类来实现相同效果的方法是：

prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant"),
    ("placeholder", "{msgs}") # <-- This is the changed part
])

有关如何使用提示模板的具体说明，请参阅此处的相关操作指南。

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