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提示模板

提示模板有助于将用户输入和参数转化为语言模型的指令。 这可以用来引导模型的响应，帮助它理解上下文，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的一个变量，用于填充。

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。 创建 PromptValue 的原因是便于在字符串和消息之间进行切换。

提示模板有几种不同的类型：

字符串提示模板​

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 的一种常见方式如下：

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

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

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

ChatPromptTemplates​

这些提示模板用于格式化消息列表。这些“模板”本身由一组模板组成。 例如，构造和使用 ChatPromptTemplate 的一种常见方式如下：

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

在上面的例子中，当调用此 ChatPromptTemplate 时，它将构造两条消息。 第一条是系统消息，其中没有需要格式化的变量。 第二条是用户消息，将使用用户传入的 topic 变量进行格式化。

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，每条都是一段字符串。 但如果希望用户传入一个消息列表，并将其插入到特定位置呢？ 这就是 MessagesPlaceholder 的用法。

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，那么总共就会生成6条消息（系统消息加上传入的5条）。 这在需要将一条消息列表插入到特定位置时非常有用。

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

有关如何使用提示模板的详细信息，请参阅 此处的相关操操作指南。