ChatGPT | 使用自己Prompt替换LangChain默认Prompt

某些场景会要求ChatGPT重复处理同一个操作,要么在问题里面加入Prompt,要么用自己Prompt替换LangChain默认Prompt。

直接看看前后对比结果

LangChain默认的Prompt

template="Use the following pieces of context to answer the users question. \nIf you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.\n----------------\n{context}"

我自己Prompt替换了之后

template="Use the following pieces of context to answer the users question in Chinese.\n If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.\n There are multiple answers, provide each answer in Chinese,specify the source file for each answer.\n \n\n{context}

源代码如下:

python 复制代码
def getMyPrompt():
    '''自定义Prompt模板'''
    prompt_template = """Use the following pieces of context to answer the users question in Chinese.
    If you don't know the answer, just say that you don't know, don't try to make up an answer.
    There are multiple answers, provide each answer in Chinese,specify the source file for each answer.
    \n\n{context}\n\nQuestion: {question}\n\nAnswer in Chinese:"""
    
    MyPrompt = PromptTemplate(
        template=prompt_template, input_variables=["context","question"]#必须有上下文context和问题question
    )
    return MyPrompt

db_RTCS = Chroma(persist_directory="./RCTS/", embedding_function=embeddings)
print('----------------')
chain_type_kwargs = {"prompt": getMyPrompt()}#用自己的Prompt替换掉langchain默认的Prompt
qa_RTCS = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openAiLLm,chain_type="stuff",
                                      retriever=db_RTCS.as_retriever(),
                                      chain_type_kwargs=chain_type_kwargs)

print(qa_RTCS)#查看自定义Prompt的结构体内容
相关推荐
AI工程效率栈12 小时前
AI 帮你补异常处理时,新人最容易犯的错:把失败悄悄变成成功
gpt·chatgpt
早点睡啊1 天前
精读 LangChain 官方文档(二)Model 篇:把模型调用升级成工程化推理接口
人工智能·langchain
星始流年3 天前
从 Tool 到 Skill——基于 LangChain 的服务端Skill实现
前端·langchain·agent
凌奕3 天前
让你的 AI 编程助手「偷懒」:50k Star 的 Ponytail,让 Agent 少写一半代码
chatgpt·agent·claude
codedx4 天前
LangChain 和 LangGraph 构建的 Agent 项目模版
后端·langchain·agent
颜酱4 天前
LangGraph 入门指南
langchain
武子康5 天前
调查研究-186 LangChain 和 LangGraph 的区别:从快速构建 Agent 到生产级工作流编排
人工智能·langchain·llm
葫芦和十三8 天前
渐进发现|代码库不是文档库
langchain·agent·ai编程
柒和远方8 天前
LangGraph 深度解析:从增强型 LLM 到生产级 Agent
langchain·llm·agent
星落zx9 天前
Spring Boot 多模型集成:优雅调用全球主流大模型
人工智能·spring boot·chatgpt