如何组合提示词

前置条件

本指南假设您熟悉以下概念：

提示模板

LangChain 提供了一个用户友好的界面，用于组合不同的提示词部分。您可以使用字符串提示词或聊天提示词来实现这一点。以这种方式构建提示词可以方便地复用各个组件。

字符串提示词组合

在使用字符串提示时，每个模板都会被连接起来。您可以直接使用提示或字符串（列表中的第一个元素必须是提示）。

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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

prompt

API 参考:提示模板

PromptTemplate(input_variables=['language', 'topic'], template='Tell me a joke about {topic}, make it funny\n\nand in {language}')

prompt.format(topic="sports", language="spanish")

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

聊天提示词组合

聊天提示由一系列消息组成。与上述示例类似，我们可以拼接聊天提示模板。每个新元素都会成为最终提示中的新消息。

首先，让我们用一个 ChatPromptTemplate 初始化一个 SystemMessage。

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

prompt = SystemMessage(content="You are a nice pirate")

API 参考:AI 消息 |人类消息 |系统消息

然后，您可以轻松地将它与其他消息或消息模板结合来创建流水线。当没有需要格式化的变量时，请使用Message；当有变量需要格式化时，请使用MessageTemplate。您也可以直接使用字符串（注意：这将自动被推断为HumanMessagePromptTemplate。）

new_prompt = (
    prompt + HumanMessage(content="hi") + AIMessage(content="what?") + "{input}"
)

在底层，这会创建一个 ChatPromptTemplate 类的实例，因此您可以像以前一样使用它！

new_prompt.format_messages(input="i said hi")

[SystemMessage(content='You are a nice pirate'),
 HumanMessage(content='hi'),
 AIMessage(content='what?'),
 HumanMessage(content='i said hi')]

使用 PipelinePrompt

LangChain 包含一个名为 PipelinePromptTemplate 的类，当您需要重用提示的部分内容时，它非常有用。PipelinePrompt 主要由两部分组成：

最终提示：返回的最终提示
Pipeline prompts: 一个元组列表，每个元组由字符串名称和提示模板组成。每个提示模板将被格式化，然后作为同名变量传递给后续的提示模板。

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
)

pipeline_prompt.input_variables

API 参考:管道提示模板 |提示模板

['person', 'example_a', 'example_q', 'input']

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?",
    )
)

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:

下一步

您现在已学会如何组合提示词。

接下来，请查看本节中关于提示模板的其他操操作指南，例如将少样本示例添加到您的提示模板。

字符串提示词组合​

聊天提示词组合​

使用 PipelinePrompt​

下一步​

字符串提示词组合

聊天提示词组合

使用 PipelinePrompt

下一步