如何组合提示词

先决条件

本指南假定读者熟悉以下概念：

提示模板

LangChain 提供了一个用户友好的界面，用于组合提示的不同部分。你可以使用字符串提示或聊天提示来实现这一点。以这种方式构建提示有助于轻松复用组件。

字符串提示组合

在使用字符串提示时，每个模板都会被连接起来。你可以直接使用提示，也可以使用字符串（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：PromptTemplate

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

聊天提示由一个消息列表组成。与上面的例子类似，我们可以拼接聊天提示模板。每个新元素都是最终提示中的新消息。

首先，让我们使用一个 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：AIMessage | HumanMessage | SystemMessage

然后，您可以轻松创建一个管道，将其与其他消息或消息模板结合使用。当没有需要格式化的变量时，使用 Message；当有需要格式化的变量时，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}"
)

在内部，这会创建一个 ChatPromptTemplate 类的实例，因此你可以像之前那样使用它！

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，当您希望重用提示的一部分时，该类可能非常有用。PipelinePrompt 由两个主要部分组成：

最终提示：返回的最终提示
管道提示：一个元组列表，每个元组包含一个字符串名称和一个提示模板。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：PipelinePromptTemplate | PromptTemplate

['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

现在你已经学会了如何组合提示。

接下来，请查看本部分中关于提示模板的其他操操作指南，例如在提示模板中添加少样本示例。

字符串提示组合​

聊天提示词组合​

使用 PipelinePrompt​

下一步​

字符串提示组合

聊天提示词组合

使用 PipelinePrompt

下一步