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news 2026/4/7 4:49:36

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Prompt模版是用于生成语言模型提示的预定义模版。

模板可能包括说明、小样本示例，和特定的上下文和问题（适合于特定的任务）。

LangChain提供创建和使用提示模板的工具，其实也没有做太多的工作，就是字符串格式化操作差不多。模版与模型无关，使其适应在不同的语言模型中重复使用。

通常，语言模型的输入，通常是字符串或聊天消息列表。

Prompt模版

用于为字符串提示创建模板。PromptTemplate

默认情况下，PromptTemplate使用 Python 的用于模板的 str.format 语法，一种字符替换的格式。

from langchain.prompts import PromptTemplateprompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a {adjective} joke about {content}."
)
prompt_template.format(adjective="funny", content="chickens")

'Tell me a funny joke about chickens.'

该模板支持任意数量的变量，包括无变量：

from langchain.prompts import PromptTemplateprompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke")
prompt_template.format()

'Tell me a joke'

因此，您可以创建任意的自定义提示模板，以任何方式设置提示的格式。

聊天对话模版ChatPromptTemplate

通常，大语言模型（LLM）的应用模型是聊天模型，它的提示是聊天消息列表。

每条聊天消息都与内容相关联，并且其他参数调用。例如，在 OpenAI 聊天完成中 API，聊天消息可以与 AI 助手、人类或系统相关联角色。

创建一个聊天提示模板，如下所示：

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatechat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),("human", "Hello, how are you doing?"),("ai", "I'm doing well, thanks!"),("human", "{user_input}"),]
)messages = chat_template.format_messages(name="Bob", user_input="What is your name?")

ChatPromptTemplate.from_messages 就是接受各种消息输入。

例如，除了使用（type， content），则可以传入 or 的实例。MessagePromptTemplate``BaseMessage

from langchain.prompts import HumanMessagePromptTemplate
from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAIchat_template = ChatPromptTemplate.from_messages([SystemMessage(content=("You are a helpful assistant that re-writes the user's text to ""sound more upbeat.")),HumanMessagePromptTemplate.from_template("{text}"),]
)
messages = chat_template.format_messages(text="I don't like eating tasty things")
print(messages)

[SystemMessage(content="You are a helpful assistant that re-writes the user's text to sound more upbeat."), HumanMessage(content="I don't like eating tasty things")]

其实就是做了简单的封装，提供一些灵活性，来构建您的聊天提示。

LangChain是一个Python框架，可以使用LLMs构建应用程序。它与各种模块连接，使与LLM和提示管理，一切变得简单。

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