PromptTemplate

使用場景

單對話文本輸出場景下使用,例如文本翻譯 提取標簽等

使用方式

prompt = PromptTemplate.from_template(
  "基于如下要求寫一幅對聯(lián):{text}"
)
chain = prompt|model
print(chain.invoke({"text": "喜慶,給新人用的"}))

ChatPromptTemplate

使用場景

對話模式下使用,里面會包含對話的內容

使用方式

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate(
     [
        ("system", "You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),
        ("human", "Hello, how are you doing?"),
        ("ai", "I'm doing well, thanks!"),
        ("human", "{user_input}"),
    ]
)
print(prompt.format(name="小張", user_input="hello"))

• 輸出

System: You are a helpful AI bot. Your name is 小張.
Human: Hello, how are you doing?
AI: I'm doing well, thanks!
Human: hello

SystemMessagePromptTemplate、AIMessagePromptTemplate、HumanMessagePromptTemplate

使用場景

結合ChatPromptTemplate使用,將里面原來的用("<role>","<message>")替換為對象形式

使用方式

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate,SystemMessagePromptTemplate,AIMessagePromptTemplate,HumanMessagePromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate(
     [
        SystemMessagePromptTemplate.from_template( "You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),
        HumanMessagePromptTemplate.from_template("Hello, how are you doing?"),
        AIMessagePromptTemplate.from_template( "I'm doing well, thanks!"),
      HumanMessagePromptTemplate.from_template("{user_input}"),
    ]
)
print(prompt.format(name="小張", user_input="hello"))

FewShotPromptTemplate

使用場景

給大模型一些示例,需要結合PromptTemplate使用

使用示例

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate
example_data = [
  {"user_id":"123242","message":"格式不正確"},
{"user_id":"W23242","message":"處理成功"},
{"user_id":"A23242","message":"格式不正確"},
{"user_id":"W23242","message":"處理成功"},
] # 數(shù)據(jù)集

# 數(shù)據(jù)集的拼接模版
example_template = PromptTemplate.from_template(
    "用戶ID：{user_id}\n處理結果：{message}"
)
few_prompt = FewShotPromptTemplate(
     examples=example_data ,                # 傳入準備好的示例數(shù)據(jù)列表
    example_prompt=example_template ,  # 傳入剛才定義的單個示例排版模板
    prefix="請模仿以下示例，處理數(shù)據(jù)：", # 放在所有示例前面的引導語
    suffix="用戶ID：{user_id}\n處理結果：", # 放在所有示例后面的真實提問
)
print(few_prompt .format(user_id="2343242"))

• 輸出

用戶ID：W23242
處理結果：處理成功

用戶ID：A23242
處理結果：格式不正確

用戶ID：W23242
處理結果：處理成功

用戶ID：2343242
處理結果：

FewShotChatMessagePromptTemplate

使用場景

在對話模式下使用,主要是仿照出對話時的回答示例

使用方式

from langchain_core.prompts import FewChatMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplate

# 1. 準備示例數(shù)據(jù)
examples = [
    {"input": "2+2", "output": "4"},
    {"input": "2+3", "output": "5"},
]
# 2. 定義單個示例的格式化模板（這里必須用 ChatPromptTemplate 的格式）
# 這里的 from_template 會自動把 input 和 output 轉化為 HumanMessage 和 AIMessage
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("human", "{input}"),
        ("ai", "{output}"),
    ]
)
# 3. 創(chuàng)建 FewShotChatMessagePromptTemplate
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    examples=examples,
    example_prompt=example_prompt,
)

# 4. 將它嵌入到最終的 ChatPromptTemplate 中
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "你是一個計算小能手，請模仿示例回答用戶的問題。"),
        few_shot_prompt,  # 直接把少樣本提示作為消息的一部分插進來
        ("human", "{input}"),
    ]
)

# 5. 查看最終生成的消息結構
messages = final_prompt.invoke({"input": "10-3"})
for msg in messages:
    print(f"{msg.type}: {msg.content}")

# 輸出結果會是一個完美的對話消息流：
# system: 你是一個計算小能手，請模仿示例回答用戶的問題。
# human: 2+2
# ai: 4
# human: 2+3
# ai: 5
# human: 10-3