【LangChain】Prompts之Prompt templates

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【LangChain】Prompts之Prompt templates

Prompts

编程模型的新方法是通过提示(prompts)。
prompts是指模型的输入。该输入通常由多个组件构成。 LangChain 提供了多个类和函数，使构建和使用prompts变得容易。

Prompt templates(提示模板): 参数化模型输入
Example selectors(选择器示例): 动态选择要包含在提示中的示例

prompt 翻译：提示

Prompt templates

语言模型将文本作为输入 - 该文本通常称为prompt。

通常，这不仅仅是一个硬编码字符串，而是模板、一些示例和用户输入的组合。
LangChain 提供了多个类和函数，使构建和使用prompts变得容易。

什么是提示模板？(What is a prompt template?)

prompt template是指生成提示的可重复的方式。它包含一个文本字符串（“模板”），可以接收来自最终用户的一组参数并生成提示。

提示模板包含：

对语言模型的指令，
一组几个镜头示例来帮助语言模型生成更好的响应，
对语言模型的一个问题。

这是最简单的例子：

from langchain import PromptTemplate


template = """\
您是新公司的命名顾问。
生产{product}的公司起什么好名字?
"""

prompt = PromptTemplate.from_template(template)
prompt.format(product="彩色袜子")

结果：

您是新公司的命名顾问。
一家生产彩色袜子的公司起什么名字好呢？

创建提示模板(Create a prompt template)

您可以使用 PromptTemplate 类创建简单的硬编码提示。提示模板可以采用任意数量的输入变量，并且可以格式化以生成提示。

from langchain import PromptTemplate

# 没有输入变量的示例提示
no_input_prompt = PromptTemplate(input_variables=[], template="给我讲个笑话。")
no_input_prompt.format()
# -> "给我讲个笑话。"

# 带有一个输入变量的示例提示
one_input_prompt = PromptTemplate(input_variables=["adjective"], template="给我讲一个{adjective}笑话。")
one_input_prompt.format(adjective="有趣")
# -> "给我讲一个有趣的笑话。"

# 具有多个输入变量的示例提示
multiple_input_prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["adjective", "content"], 
    template="给我讲一个关于{content}的{adjective}笑话。"
)
multiple_input_prompt.format(adjective="funny", content="chickens")
# -> "给我讲一个关于鸡的有趣笑话。"

如果您不想手动指定 input_variables，您还可以使用 from_template 类方法创建 PromptTemplate。 langchain 将根据传递的模板自动推断 input_variables。

template = "给我讲一个关于{content}的{adjective}笑话。"

prompt_template = PromptTemplate.from_template(template)
prompt_template.input_variables
# -> ['adjective', 'content']
prompt_template.format(adjective="funny", content="chickens")
# -> 给我讲一个关于鸡的有趣笑话。

您可以创建自定义提示模板，以您想要的任何方式格式化提示。有关更多信息，请参阅自定义提示模板。

聊天提示模板(Chat prompt template)

聊天模型将聊天消息列表作为输入 - 该列表通常称为提示(prompt)。这些聊天消息与原始字符串（您将传递到 LLM 模型中）不同，因为每条消息都与一个角色关联。

例如，在 OpenAI 的Chat Completion API中，聊天消息可以与 AI、人类或系统角色相关联。该模型会更紧密地遵循系统聊天消息的指令。

LangChain 提供了多种提示模板，可以轻松构建和使用提示。官方鼓励在查询聊天模型时使用这些聊天相关的提示模板而不是 PromptTemplate，以充分利用底层聊天模型的潜力。

from langchain.prompts import (
    ChatPromptTemplate,
    PromptTemplate,
    SystemMessagePromptTemplate,
    AIMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain.schema import (
    AIMessage,
    HumanMessage,
    SystemMessage
)

要创建与角色关联的消息模板，请使用 MessagePromptTemplate。

为了方便起见，模板上公开了一个 from_template 方法。如果您要使用此模板，它将如下所示：

template="您是将 {input_language} 翻译成 {output_language} 的得力助手。"
# 创建角色：系统的模板
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)
human_template="{text}"
# 创建角色：人类的模板
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)

如果你想更直接地构造MessagePromptTemplate，你也可以在外部创建一个PromptTemplate，然后将其传入，例如：

# 创建一个常规的模板
prompt=PromptTemplate(
    template="您是将 {input_language} 翻译成 {output_language} 的得力助手。",
    input_variables=["input_language", "output_language"],
)
# 再创建一个角色：系统 的模板
system_message_prompt_2 = SystemMessagePromptTemplate(prompt=prompt)
# 判断和之前创建的是否一样
assert system_message_prompt == system_message_prompt_2

之后，您可以从一个或多个 MessagePromptTemplate 构建 ChatPromptTemplate。

我们可以使用 ChatPromptTemplate 的 format_prompt ——这会返回一个 PromptValue，您可以将其转换为字符串或 Message 对象，具体取决于您是否想要使用格式化值作为 llm 或聊天模型的输入。

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])

# 从格式化消息中获取聊天完成信息
chat_prompt.format_prompt(input_language="English", output_language="French", text="I love programming.").to_messages()

结果：

    [SystemMessage(content='You are a helpful assistant that translates English to French.', additional_kwargs={}),
     HumanMessage(content='I love programming.', additional_kwargs={})]