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提示模板

提示模板有助于将用户输入和参数转换为语言模型的说明。 这可用于指导模型的响应，帮助它理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出。

Prompt Templates 将字典作为输入，其中每个键代表 Prompt 模板中要填写的变量。

提示模板输出 PromptValue。此 PromptValue 可以传递给 LLM 或 ChatModel，也可以转换为字符串或消息列表。 此 PromptValue 存在的原因是为了便于在字符串和消息之间切换。

有几种不同类型的提示模板：

字符串 PromptTemplates

这些提示模板用于格式化单个字符串，通常用于更简单的输入。 例如，构造和使用 PromptTemplate 的常用方法如下所示：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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

prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
API 参考：PromptTemplate

ChatPrompt模板

这些提示模板用于设置消息列表的格式。这些 “模板” 由模板本身的列表组成。 例如，构造和使用 ChatPromptTemplate 的常用方法如下所示：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

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

prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
API 参考：ChatPromptTemplate

在上面的示例中，此 ChatPromptTemplate 将在调用时构造两条消息。 第一个是系统消息，没有要格式化的变量。 第二个是 HumanMessage，将由topic变量。

MessagesPlaceholder

此提示模板负责在特定位置添加消息列表。 在上面的 ChatPromptTemplate 中，我们看到了如何格式化两条消息，每条消息都是一个字符串。 但是，如果我们希望用户传入一个消息列表，我们将将其放入特定位置，该怎么办？ 这就是使用 MessagesPlaceholder 的方式。

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

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

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

这将生成一个包含两条消息的列表，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，那么它总共会产生 6 条消息（系统消息加上传入的 5 条消息）。 这对于将邮件列表放入特定位置非常有用。

另一种无需使用MessagesPlaceholderclass 显式为：

prompt_template = ChatPromptTemplate([
    ("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信息，请参阅此处的相关操作指南。