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测试工程师学LangChain之promptTemplate 实战笔记

news 来源：原创 2025/6/1 11:49:56

一、引言：大模型时代的测试自动化革命

2025 年，随着大模型（如 DeepSeek）在自动化测试领域的广泛应用，Prompt 编写已成为测试工程师的核心技能之一。
为什么？

大模型输出的质量 90% 取决于输入的 Prompt
LangChain 的 PromptTemplate 提供了参数化 Prompt 的标准化方案
OpenAI SDK 为模型调用提供了更简洁、高效的接口

本文将通过真实代码示例（基于 OpenAI SDK 调用 DeepSeek），展示如何用 LangChain 的 PromptTemplate 实现高效的测试自动化，并对比传统手动编写 Prompt 的局限性。

二、核心工具：LangChain PromptTemplate vs 传统 Prompt

1. 什么是 PromptTemplate？

LangChain 的 PromptTemplate 是一种参数化 Prompt 的工具，允许测试工程师通过模板和变量动态生成高质量的提示词。

核心优势：

标准化：统一管理 Prompt 模板
可复用：一套模板适配多种场景
易维护：变量修改即可适配新需求

2. 与手动编写 Prompt 的对比

方式	优势	劣势
手动编写 Prompt	灵活、快速上手	易出错、难维护、复用性差
LangChain PromptTemplate	标准化、可复用、易维护	需要额外学习

三、使用 OpenAI SDK 调用 DeepSeek 的正确姿势

1. 传统错误方式：手动调用 API

# 安装依赖
!pip install openai

from openai import OpenAI# 初始化 DeepSeek 客户端
client = OpenAI(api_key="your_deepseek_api_key",base_url="https://api.deepseek.com"
)# 调用模型生成响应
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system",