如何組合提示詞

先決條件

本指南假設您熟悉以下概念

提示詞範本

LangChain 提供了一個使用者友善的介面，用於將提示詞的不同部分組合在一起。您可以使用字串提示詞或聊天提示詞來完成此操作。以這種方式建構提示詞可以輕鬆重複使用組件。

字串提示詞組合

當使用字串提示詞時，每個範本都會被連接在一起。您可以直接使用提示詞或字串（列表中的第一個元素需要是提示詞）。

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 參考：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'

聊天提示詞組合

聊天提示詞由訊息列表組成。與上面的範例類似，我們可以串聯聊天提示詞範本。每個新元素都是最終提示詞中的新訊息。

首先，讓我們使用 SystemMessage 初始化 ChatPromptTemplate。

from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, SystemMessage

prompt = SystemMessage(content="You are a nice pirate")

API 參考：AIMessage | HumanMessage | SystemMessage

然後，您可以輕鬆地建立管道，將其與其他訊息或訊息範本組合。當沒有變數需要格式化時，使用 Message；當有變數需要格式化時，使用 MessageTemplate。您也可以只使用字串（注意：這將自動推斷為 HumanMessagePromptTemplate。）

new_prompt = (
    prompt + HumanMessage(content="hi") + AIMessage(content="what?") + "{input}"
)

在底層，這會建立 ChatPromptTemplate 類別的實例，因此您可以像以前一樣使用它！

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 包含一個名為 PipelinePromptTemplate 的類別，當您想要重複使用提示詞的部分內容時，它會很有用。 PipelinePrompt 由兩個主要部分組成

最終提示詞：返回的最終提示詞
管道提示詞：一個元組列表，由字串名稱和提示詞範本組成。每個提示詞範本都將被格式化，然後作為具有相同名稱的變數傳遞給未來的提示詞範本。

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 參考：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

您現在已經學會如何組合提示詞。

接下來，查看本節中關於提示詞範本的其他操作指南，例如將少量樣本範例添加到您的提示詞範本。

字串提示詞組合​

聊天提示詞組合​

使用 PipelinePrompt​

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聊天提示詞組合

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