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LangChain最详细教程之Model I/O（二）Prompt Template

news 2025/10/27 11:41:32

简介

一、介绍与分类

二、PromptTemplate

1、两种实例化方式

1.1、使用构造方法

1.2、调用from_template()

2、两种新的结构形式

2.1、部分提示词模版

2.2、组合提示词的使用

3、format() 与 invoke()

4、结合大模型的使用

三、ChatPromptTemplate

1、两种实例化方式

1.1、使用构造方法

1.2、调用from_messages()

2、模板调用的几种方式

2.1、用 invoke()

2.2、用format()

2.3、用format_messages()

2.4、用format_prompt()

3、更丰富的实例化参数类型

3.1、元组构成的列表

3.2、字符串

3.3、字典类型

3.4、消息类型

3.5、Chat提示词模板类型

3.6、消息提示词模板类型

4、结合大模型的使用

5、插入消息列表：MessagePlaceholder

四、少量示例的提示词模板的使用

1、FewShotPromptTemplate

2、FewShotChatMessagePromptTemplate

3、Example selectors(示例选择器)

五、PipelinePromptTemplate

六、自定义提示词模版

七、从文档中加载Prompt

1、yaml格式提示词

2、 json格式提示词

总结

简介

本系列教程将以「系统梳理 + 实战落地」为核心，从基础到进阶全面拆解 LangChain—— 这个目前最流行的大语言模型（LLM）应用开发框架。之前对langchain进行了系统的概述，现在我们就来详细看看每一个板块。

LangChain最详细教程之Model I/O（一）调用模型

一、介绍与分类

Prompt Template 是LangChain中的一个概念，接收用户输入，返回一个传递给LLM的信息（即提示词prompt）。在应用开发中，固定的提示词限制了模型的灵活性和适用范围。所以，prompt template 是一个 模板化的字符串 ，你可以将 变量插入到模板 中，从而创建出不同的提示。调用时：

以字典作为输入，其中每个键代表要填充的提示模板中的变量。
输出一个 PromptValue 。这个 PromptValue 可以传递给 LLM 或 ChatModel，并且还可以转换为字符串或消息列表。

有几种不同类型的提示模板：

PromptTemplate ：LLM提示模板，用于生成字符串提示。它使用 Python 的字符串来模板提示。
ChatPromptTemplate ：聊天提示模板，用于组合各种角色的消息模板，传入聊天模型。
XxxMessagePromptTemplate ：消息模板词模板，包括：SystemMessagePromptTemplate、
HumanMessagePromptTemplate、AIMessagePromptTemplate、
ChatMessagePromptTemplate等
FewShotPromptTemplate ：样本提示词模板，通过示例来教模型如何回答
PipelinePrompt ：管道提示词模板，用于把几个提示词组合在一起使用。
自定义模板 ：允许基于其它模板类来定制自己的提示词模板。

str.format()

Python的 str.format() 方法是一种字符串格式化的手段，允许在 字符串中插入变量 。使用这种方法，可以创建包含 占位符 的字符串模板，占位符由花括号 {} 标识。

调用format()方法时，可以传入一个或多个参数，这些参数将被顺序替换进占位中。
str.format()提供了灵活的方式来构造字符串，支持多种格式化选项。

在LangChain的默认设置下， PromptTemplate 使用 Python 的 str.format() 方法进行模板化。这样在模型接收输入前，可以根据需要对数据进行预处理和结构化。

# 使用位置参数
info = "Name: {0}, Age: {1}".format("Jerry", 25)
print(info)

# 使用关键字参数
info = "Name: {name}, Age: {age}".format(name="Tom", age=25)
print(info)

# 使用字典解包
person = {"name": "David", "age": 40}
info = "Name: {name}, Age: {age}".format(**person)
print(info)

二、PromptTemplate

PromptTemplate类，用于快速构建 包含变量 的提示词模板，并通过 传入不同的参数值 生成自定义的提示词。

主要参数介绍：

template：定义提示词模板的字符串，其中包含文本和 变量占位符（如{name}） ；
input_variables： 列表，指定了模板中使用的变量名称，在调用模板时被替换；
partial_variables：字典，用于定义模板中一些固定的变量名。这些值不需要再每次调用时被替换。

函数介绍：

format()：给input_variables变量赋值，并返回提示词。利用format() 进行格式化时就一定要赋值，否则会报错。当在template中未设置input_variables，则会自动忽略。

1、两种实例化方式

1.1、使用构造方法

from langchain_core.prompts import PromptTemplate#1、创建PromptTemplate的实例
#参数中必须要指明：input_variables 、template
prompt_template = PromptTemplate(template="你是一个{role},你的名字叫{name}",input_variables=["role","name"],
)# print(prompt_template)#2、填充实例中的变量。暂且使用format()
prompt = prompt_template.format(role="人工智能专家",name="小智")print(prompt)

可以直观的看到PromptTemplate可以将template中声明的变量topic准确提取出来，使prompt更清晰。

1.2、调用from_template()

from langchain_core.prompts import PromptTemplate#1、创建PromptTemplate的实例
prompt_template = PromptTemplate.from_template(template="你是一个{role},你的名字叫{name}")# print(prompt_template)#2、填充实例中的变量。暂且使用format()
prompt = prompt_template.format(role="人工智能专家",name="小智")print(prompt)

2、两种新的结构形式

2.1、部分提示词模版

在生成prompt前就已经提前初始化部分的提示词，实际进一步导入模版的时候只导入除已初始化的变量即可。

方式1：在PromptTemplate的构造方法或from_template()方法内，使用partial_variables设置

from langchain.prompts import PromptTemplate#定义多变量模板
template = PromptTemplate.from_template(template="请评价{product}的优缺点，包括{aspect1}和{aspect2}。",partial_variables={"aspect1":"电池续航"}
)#使用模板生成提示词
prompt_1 = template.format(product="智能手机",aspect2="拍照质量")print(prompt_1)

方式2：调用方法partial()

from langchain.prompts import PromptTemplate#定义多变量模板
template = PromptTemplate(template="请评价{product}的优缺点，包括{aspect1}和{aspect2}。",input_variables=["product", "aspect1", "aspect2"],# partial_variables={"aspect1":"电池续航","aspect2":"拍照质量"}
)# partial()调用完以后，不会对调用者这个模板对象产生影响；而其返回值是一个新的模板
template1 = template.partial(aspect1="电池续航",aspect2="拍照质量")#使用模板生成提示词
prompt_1 = template1.format(product="智能手机")print("提示词1:",prompt_1)

2.2、组合提示词的使用

from langchain_core.prompts import PromptTemplatetemplate = (PromptTemplate.from_template(template = "Tell me a joke about {topic}")+ ", make it funny"+ "\n\nand in {language}"
)prompt = template.format(topic="sports", language="spanish")
print(prompt)

3、format() 与 invoke()

只要对象是RunnableSerializable接口类型，都可以使用invoke()，替换前面使用format()的调用方式。

format()，返回值为字符串类型；invoke()，返回值为PromptValue类型，接着调用to_string()返回字符串。

调用format()

from langchain.prompts import PromptTemplate#定义多变量模板
template = PromptTemplate.from_template(template="请评价{product}的优缺点，包括{aspect1}和{aspect2}。")#使用模板生成提示词
prompt_1 = template.format(product="智能手机", aspect1="电池续航", aspect2="拍照质量")print(prompt_1)
print(type(prompt_1))

调用invoke()

from langchain.prompts import PromptTemplate#定义多变量模板
template = PromptTemplate.from_template(template="请评价{product}的优缺点，包括{aspect1}和{aspect2}。")#使用模板生成提示词
# prompt_1 = template.format(product="智能手机", aspect1="电池续航", aspect2="拍照质量")
prompt_1 = template.invoke(input={"product":"智能手机","aspect1":"电池续航","aspect2":"拍照质量"})print(prompt_1)
print(type(prompt_1))

4、结合大模型的使用

from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
import dotenv#加载配置文件
dotenv.load_dotenv()os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")# 获取对话模型：
chat_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini",max_tokens=500
)# 生成提示词模板
template = PromptTemplate.from_template(template="请评价{product}的优缺点，包括{aspect1}和{aspect2}。")# 给模板的变量赋值
prompt = template.invoke(input={"product":"智能手机","aspect1":"电池续航","aspect2":"拍照质量"})# 调用大模型，将提示词传入
response= chat_model.invoke(prompt)
print(response)
print(type(response))

三、ChatPromptTemplate

ChatPromptTemplate是创建 聊天消息列表 的提示模板。它比普通 PromptTemplate 更适合处理多角色、多轮次的对话场景。

特点：

支持 System / Human / AI 等不同角色的消息模板
对话历史维护

参数类型：列表参数格式是tuple类型（ role :str content :str 组合最常用）

元组的格式为：

(role: str | type, content: str | list[dict] | list[object])

其中 role 是：字符串（如 "system" 、 "human" 、 "ai" ）

1、两种实例化方式

1.1、使用构造方法

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder# 创建实例
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate(messages=[("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")],input_variables=["name", "question"],
)response = chat_prompt_template.invoke(input={"name": "小智", "question": "1 + 2 * 3 = ？"})
print(response)
print(type(response))  #<class 'langchain_core.prompt_values.ChatPromptValue'>
print(len(response.messages))

1.2、调用from_messages()

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate([("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")
])response = chat_prompt_template.invoke({"name": "小智", "question": "1 + 2 * 3 = ？"})
print(response)
print(type(response))  #<class 'langchain_core.prompt_values.ChatPromptValue'>
print(len(response.messages))

2、模板调用的几种方式

invoke()：传入的是字典，返回ChatPromptValue
format():传入变量的值，返回str
format_messages(): 传入变量的值，返回消息构成的list
format_prompt(): 传入变量的值，返回ChatPromptValue

2.1、用 invoke()

2.2、用format()

上面两个跟之前一样就不举例了

2.3、用format_messages()

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")
])response = chat_prompt_template.format_messages(name="小智", question="1 + 2 * 3 = ？")
print(response)
print(type(response))  #from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")
])response = chat_prompt_template.format_messages(name="小智", question="1 + 2 * 3 = ？")
print(response)
print(type(response))  #<class 'list'>

2.4、用format_prompt()

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")
])response = chat_prompt_template.format_prompt(name="小智", question="1 + 2 * 3 = ？")
print(response)
print(type(response))  #<class 'langchain_core.prompt_values.ChatPromptValue'>

3、更丰富的实例化参数类型

本质：不管使用构造方法、还是使用from_message()来创建ChatPromptTemplate的实例，本质上来讲，传入的都是消息构成的列表。

从调用上来讲，我们看到，不管使用构造方法，还是使用from_message()，messages参数的类型都是列表，但是列表的元素的类型是多样的。元素可以是：字符串类型、字典类型、消息类型、元组构成的列表（最常用、最基础、最简单）、Chat提示词模板类型、消息提示词模板类型

3.1、元组构成的列表

（最常用、最基础、最简单）

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例
#第1种方式
chat_prompt_template1 = ChatPromptTemplate(messages=[("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")]
)
#第2种方式
chat_prompt_template2 = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")
])#
response = chat_prompt_template1.invoke({"name": "小智", "question": "1 + 2 * 3 = ？"})

3.2、字符串

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(["我的问题是{question}"  #默认的角色是：human !
])#
response = chat_prompt_template.invoke({"question": "1 + 2 * 3 = ？"})
print(response)

3.3、字典类型

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([{"role": "system", "content": "我是一个人工智能助手，我的名字叫{name}"},{"role": "human", "content": "我的问题是{question}"},
])#
response = chat_prompt_template.invoke({"name": "小智", "question": "1 + 2 * 3 = ？"})
print(response)

3.4、消息类型

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([SystemMessage(content="我是一个人工智能助手，我的名字叫{name}"),HumanMessage(content="我的问题是{question}")
])#
# response = chat_prompt_template.invoke({"name":"小智", "question":"1 + 2 * 3 = ？"})
response = chat_prompt_template.invoke({})
print(response)

3.5、Chat提示词模板类型

LangChain提供不同类型的MessagePromptTemplate。最常用的是

SystemMessagePromptTemplate 、 HumanMessagePromptTemplate 和

AIMessagePromptTemplate ，分别创建系统消息、人工消息和AI消息，它们是 ChatMessagePromptTemplate的特定角色子类。

ChatMessagePromptTemplate的特定角色子类。

本质：预定义了 role="human" 的 MessagePromptTemplate，且无需无需手动指定角色
模板化 ：支持使用变量占位符，可以在运行时填充具体值
格式化 ：能够将模板与输入变量结合生成最终的聊天消息
输出类型 ：生成 HumanMessage 对象（ content + role="human" ）
设计目的 ：简化用户输入消息的模板化构造，避免重复定义角色

SystemMessagePromptTemplate、AIMessagePromptTemplate：类似于上面，不再赘述

ChatMessagePromptTemplate，用于构建聊天消息的模板。它允许你创建可重用的消息模板，这些模板可以动态地插入变量值来生成最终的聊天消息

角色指定 ：可以为每条消息指定角色（如 "system"、"human"、"ai"）等，角色灵活。
模板化 ：支持使用变量占位符，可以在运行时填充具体值
格式化 ：能够将模板与输入变量结合生成最终的聊

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 使用 BaseChatPromptTemplate（嵌套的 ChatPromptTemplate）
nested_prompt_template1 = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "我是一个人工智能助手，我的名字叫{name}")
])
nested_prompt_template2 = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "很高兴认识你,我的问题是{question}")
])prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([nested_prompt_template1,nested_prompt_template2
])prompt_template.format_messages(name="小智", question="你为什么这么帅？")

3.6、消息提示词模板类型

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate, SystemMessagePromptTemplate# 创建消息模板
system_template = "你是一个专家{role}"
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(system_template)human_template = "给我解释{concept}，用浅显易懂的语言"
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)# 组合成聊天提示模板
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt
])# 格式化提示
formatted_messages = chat_prompt.format_messages(role="物理学家",concept="相对论"
)
print(formatted_messages)

4、结合大模型的使用

# 1、提供大模型
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
import dotenv#加载配置文件
dotenv.load_dotenv()os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")# 获取对话模型：
chat_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"
)# 2、通过Chat提示词模板，创建提示词
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate# 创建实例
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),("human", "我的问题是{question}")
])prompt_response = chat_prompt_template.invoke({"name": "小智", "question": "1 + 2 * 3 = ？"})# 3、通过大模型调用提示词，得到响应数据
response = chat_model.invoke(prompt_response)
print(response)

5、插入消息列表：MessagePlaceholder

当你不确定消息提示模板使用什么角色，或者希望在格式化过程中 插入消息列表 时，该怎么办？这就需要使用 MessagesPlaceholder，负责在特定位置添加消息列表。

使用场景：多轮对话系统存储历史消息以及Agent的中间步骤处理此功能非常有用

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.prompts.chat import MessagesPlaceholderchat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "你是一个AI助手，你的名字叫{name}"),MessagesPlaceholder(variable_name="msgs")
])chat_prompt_template.invoke({"name": "小智","msgs": [HumanMessage(content="我的问题是：1 + 2 * 3 = ?")]
})

四、少量示例的提示词模板的使用

在构建prompt时，可以通过构建一个 少量示例列表 去进一步格式化prompt，这是一种简单但强大的指导生成的方式，在某些情况下可以 显著提高模型性能 。少量示例提示模板可以由 一组示例 或一个负责从定义的集合中选择 一部分示例 的示例选择器构建。

前者：使用 FewShotPromptTemplate 或 FewShotChatMessagePromptTemplate
后者：使用 Example selectors(示例选择器)

每个示例的结构都是一个字典，其中键是输入变量，值是输入变量的值。

1、FewShotPromptTemplate

未提供示例的情况

import os
import dotenv
from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAIdotenv.load_dotenv()os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")chat_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini",temperature=0.4)res = chat_model.invoke("2 🦜 9是多少?")
print(res.content)

使用FewShotPromptTemplate

import os
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import PromptTemplatefrom langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplatedotenv.load_dotenv()os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")chat_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")# 创建PromptTemplate的实例
example_prompt = PromptTemplate.from_template(template="input:{input}\noutput:{output}",
)# 提供一些示例
examples = [{"input": "北京天气怎么样", "output": "北京市"},{"input": "南京下雨吗", "output": "南京市"},{"input": "武汉热吗", "output": "武汉市"}
]# 创建FewShotPromptTemplate的实例
few_shot_template = FewShotPromptTemplate(example_prompt=example_prompt,examples = examples,suffix="input:{input}\noutput:",   #声明在示例后面的提示词模板input_variables=["input"],
)few_shot_template.invoke({"input":"天津会下雨吗？"})

2、FewShotChatMessagePromptTemplate

除了FewShotPromptTemplate之外，FewShotChatMessagePromptTemplate是专门为 聊天对话场景设计的少样本（few-shot）提示模板，它继承自 FewShotPromptTemplate ，但针对聊天消息的格式进行了优化。

特点：

自动将示例格式化为聊天消息（ HumanMessage / AIMessage 等）
输出结构化聊天消息（ List[BaseMessage] ）
保留对话轮次结构

实例化

from langchain.prompts import (FewShotChatMessagePromptTemplate,ChatPromptTemplate
)# 1.示例消息格式
examples = [{"input": "1+1等于几？", "output": "1+1等于2"},{"input": "法国的首都是？", "output": "巴黎"}
]# 2.定义示例的消息格式提示词模版
msg_example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "{input}"),("ai", "{output}"),
])# 3.定义FewShotChatMessagePromptTemplate对象
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(example_prompt=msg_example_prompt,examples=examples
)
# 4.输出格式化后的消息
print(few_shot_prompt.format())

# 1.导入相关包
from langchain_core.prompts import (FewShotChatMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplate)# 2.定义示例组
examples = [{"input": "2🦜2", "output": "4"},{"input": "2🦜3", "output": "6"},
]# 3.定义示例的消息格式提示词模版
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([('human', '{input} 是多少?'),('ai', '{output}')
])# 4.定义FewShotChatMessagePromptTemplate对象
few_shot_prompt = FewShotChatMessagePromptTemplate(examples=examples,  # 示例组example_prompt=example_prompt,  # 示例提示词词模版
)
# 5.输出完整提示词的消息模版
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([('system', '你是一个数学奇才'),few_shot_prompt,('human', '{input}'),]
)#6.提供大模型
import os
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAIdotenv.load_dotenv()os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")chat_model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini",temperature=0.4)chat_model.invoke(final_prompt.invoke(input="2🦜4")).content

3、Example selectors(示例选择器)

前面FewShotPromptTemplate的特点是，无论输入什么问题，都会包含全部示例。在实际开发中，我们可以根据当前输入，使用示例选择器，从大量候选示例中选取最相关的示例子集。

使用的好处：避免盲目传递所有示例，减少 token 消耗的同时，还可以提升输出效果。

示例选择策略：语义相似选择、长度选择、最大边际相关示例选择等

语义相似选择 ：通过余弦相似度等度量方式评估语义相关性，选择与输入问题最相似的 k 个示例。
长度选择 ：根据输入文本的长度，从候选示例中筛选出长度最匹配的示例。增强模型对文本结构的理解。比语义相似度计算更轻量，适合对响应速度要求高的场景。
最大边际相关示例选择 ：优先选择与输入问题语义相似的示例；同时，通过惩罚机制避免返回同质化的内容

关于余弦相似度后面才会详细讲

# 1.导入相关包
from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_core.example_selectors import SemanticSimilarityExampleSelector
import os
import dotenv
from langchain_openai import OpenAIEmbeddingsdotenv.load_dotenv()# 2.定义嵌入模型
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("OPENAI_API_KEY1")
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")embeddings_model = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002"
)# 3.定义示例组
examples = [{"question": "谁活得更久，穆罕默德·阿里还是艾伦·图灵?","answer": """接下来还需要问什么问题吗？追问：穆罕默德·阿里去世时多大年纪？中间答案：穆罕默德·阿里去世时享年74岁。""",},{"question": "craigslist的创始人是什么时候出生的？","answer": """接下来还需要问什么问题吗？追问：谁是craigslist的创始人？中级答案：Craigslist是由克雷格·纽马克创立的。""",},{"question": "谁是乔治·华盛顿的外祖父？","answer": """接下来还需要问什么问题吗？追问：谁是乔治·华盛顿的母亲？中间答案：乔治·华盛顿的母亲是玛丽·鲍尔·华盛顿。""",},{"question": "《大白鲨》和《皇家赌场》的导演都来自同一个国家吗？","answer": """接下来还需要问什么问题吗？追问：《大白鲨》的导演是谁？中级答案：《大白鲨》的导演是史蒂文·斯皮尔伯格。""",},
]# 4.定义示例选择器
example_selector = SemanticSimilarityExampleSelector.from_examples(# 这是可供选择的示例列表examples,# 这是用于生成嵌入的嵌入类，用于衡量语义相似性embeddings_model,# 这是用于存储嵌入并进行相似性搜索的 VectorStore 类Chroma,# 这是要生成的示例数量k=1,
)# 选择与输入最相似的示例
question = "玛丽·鲍尔·华盛顿的父亲是谁?"
selected_examples = example_selector.select_examples({"question": question})
print(f"与输入最相似的示例：{selected_examples}")# for example in selected_examples:
#     print("\n")
#     for k, v in example.items():
#         print(f"{k}: {v}")

五、PipelinePromptTemplate

用于将多个提示模板按顺序组合成处理管道，实现分阶段、模块化的提示构建。它的核心作用类似于软件开发中的 管道模式 （Pipeline Pattern），通过串联多个提示处理步骤，实现复杂的提示生成逻辑。

特点：

将复杂提示拆解为多个处理阶段，每个阶段使用独立的提示模板
前一个模板的输出作为下一个模板的输入变量
使用场景：解决单一超大提示模板难以维护的问题

说明：PipelinePromptTemplate在langchain 0.3.22版本中被标记为过时，在 langchain-core==1.0

之前不会删除它。

了解一下就行

from langchain_core.prompts.prompt import PromptTemplate
# 阶段1：问题分析
analysis_template = PromptTemplate.from_template("""
分析这个问题：{question}
关键要素：
""")
# 阶段2：知识检索
retrieval_template = PromptTemplate.from_template("""
基于以下要素搜索资料：
{analysis_result}
搜索关键词：
""")
# 阶段3：生成最终回答
answer_template = PromptTemplate.from_template("""
综合以下信息回答问题：
{retrieval_result}
最终答案：
""")
# 逐步执行管道提示
pipeline_prompts = [
("analysis_result", analysis_template),
("retrieval_result", retrieval_template)
]
my_input = {"question": "量子计算的优势是什么？"}
# print(pipeline_prompts)
# [('analysis_result', PromptTemplate(input_variables=['question'], input_types={},
partial_variables={}, template='\n分析这个问题：{question}\n关键要素：\n')), ('retrieval_result',
PromptTemplate(input_variables=['analysis_result'], input_types={}, partial_variables={},
template='\n基于以下要素搜索资料：\n{analysis_result}\n搜索关键词：\n'))]
for name, prompt in pipeline_prompts:
# 调用当前提示模板并获取字符串结果
result = prompt.invoke(my_input).to_string()
# 将结果添加到输入字典中供下一步使用
my_input[name] = result
# 生成最终答案
my_output = answer_template.invoke(my_input).to_string()
print(my_output)

六、自定义提示词模版

在创建prompt时，我们也可以按照自己的需求去创建自定义的提示模版。

步骤：

自定义类继承提示词基类模版BasePromptTemplate
重写format、format_prompt、from_template方法

# 1.导入相关包
from typing import List, Dict, Any
from langchain.prompts import BasePromptTemplate
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.schema import PromptValue
# 2.自定义提示词模版
class SimpleCustomPrompt(BasePromptTemplate):
"""简单自定义提示词模板"""
template: str
def __init__(self, template: str, **kwargs):
# 使用PromptTemplate解析输入变量
prompt = PromptTemplate.from_template(template)
super().__init__(
input_variables=prompt.input_variables,
template=template,
**kwargs
)
def format(self, **kwargs: Any) -> str:
"""格式化提示词"""
# print("kwargs:", kwargs)
# print("self.template:", self.template)
return self.template.format(**kwargs)
def format_prompt(self, **kwargs: Any) -> PromptValue:
"""实现抽象方法"""
return PromptValue(text=self.format(**kwargs))
@classmethod
def from_template(cls, template: str, **kwargs) -> "SimpleCustomPrompt":
"""从模板创建实例"""
return cls(template=template, **kwargs)
# 3.使用自定义提示词模版
custom_prompt = SimpleCustomPrompt.from_template(
template="请回答关于{subject}的问题：{question}"
)
# 4.格式化提示词
formatted = custom_prompt.format(
subject="人工智能",
question="什么是LLM？"
)
print(formatted)

七、从文档中加载Prompt

一方面，将想要设定prompt所支持的格式保存为JSON或者YAML格式文件。

另一方面，通过读取指定路径的格式化文件，获取相应的prompt。

目的与使用场景：

为了便于共享、存储和加强对prompt的版本控制。
当我们的prompt模板数据较大时，我们可以使用外部导入的方式进行管理和维护。

1、yaml格式提示词

prompt.yaml

_type:
"prompt"
input_variables:
["name","what"]
template:
"请给{name}讲一个关于{what}的故事

from langchain_core.prompts import load_prompt
import dotenvdotenv.load_dotenv()prompt = load_prompt("prompt.yaml", encoding="utf-8")
# print(prompt)
print(prompt.format(name="年轻人", what="滑稽"))

2、 json格式提示词

prompt.json

{
"_type": "prompt",
"input_variables": ["name", "what"],
"template": "请{name}讲一个{what}的故事。"
}

from langchain_core.prompts import load_prompt
from dotenv import load_dotenvload_dotenv()prompt = load_prompt("prompt.json",encoding="utf-8")
print(prompt.format(name="张三",what="搞笑的"))