前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。
让 LLM 自动选择不同的 Prompt
在上一篇文章中，我们学会了如何让 langchain 来自动选择不同的 LLM Chain，以便回答不同的问题，只需要使用 RouterChain 和 MultiPromptChain 就可以实现这一功能。
但 MultiPromptChain 被设计出来并不只是为了实现不同 LLM Chain 的选择，我们还能用它来实现让 LLM 选择不同的 Prompt，原理跟 RouterChain 差不多，只不过选择的是 Prompt 而不是 LLM Chain。
也就是说，其实另外一种场景是：使用相同的大语言模型，只是让它选择不同的 Prompt 来回答问题。
例子
下面是一个例子，我们使用 MultiPromptChain 来让 LLM 自动选择不同的 Prompt 来回答问题：
- 当我们问关于 Python 编程的问题时，LLM 会选择 Python 的 Prompt 来回答。
- 当我们问关于 Golang 编程的问题时，LLM 会选择 Golang 的 Prompt 来回答。
python
from langchain.chains.router import MultiPromptChain
from langchain_openai import ChatOpenAI
py_template = """
你是一名 Python 工程师，擅长解答关于 Python 编程的问题。
下面是需要你来回答的问题：
{input}
"""
go_template = """
你是一名 Golang 工程师，擅长解答关于 Golang 编程的问题。
下面是需要你来回答的问题：
{input}
"""
prompt_infos = [
{
"name": "python",
"description": "适合回答关于 Python 编程的问题",
"prompt_template": py_template,
},
{
"name": "golang",
"description": "适合回答关于 Golang 编程的问题",
"prompt_template": go_template,
}
]
chain = MultiPromptChain.from_prompts(
llm=ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0),
prompt_infos=prompt_infos,
verbose=True
)
print(chain.invoke({"input": "如何在 Python 中定义一个函数？"}))原理
既然涉及到自动选择不同的 Prompt 的操作，其实底层还是使用了 RouterChain，如果我们去看 from_prompts 代码，发现跟前一篇文章使用的是相同的 Prompt，
也就是 MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE。
- 构建一个
router_prompt，使用MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE模板，将所有Prompt的信息传入。 - 使用
RouterChain构建一个RouterChain，并将router_prompt传入。 - 构建
destination_chains，这一步会为不同的Prompt创建一个LLMChain。 - 创建一个
default_chain，这个链会在没有匹配到任何Prompt时触发。 - 创建一个
MultiPromptChain实例，将RouterChain和default_chain传入。
实际调用 chain.invoke 的时候，会经历如下过程：
- 将
RouterChain的Prompt（格式化之后的，带有我们的Prompt简易描述）传递给 LLM，让 LLM 选择一个LLMChain来处理。 - LLM 会根据输入的
Prompt选择一个LLMChain，然后调用这个LLMChain（对应某个具体的Prompt，也就是上面prompt_infos中的一个）来处理输入。 - 如果没有匹配到任何
Prompt，则会调用default_chain来处理输入。 - 再次调用 LLM，让 LLM 回答用户的问题，最终，我们会得到一个回答。
自动选择 Prompt 的 Prompt
我们可以在 LangSmith 中看到实际发送给 LLM 选择 Prompt 的 Prompt 是怎样的：
Given a raw text input to a language model select the model prompt best suited for the input.
You will be given the names of the available prompts and a description of what the prompt is
best suited for. You may also revise the original input if you think that revising it will
ultimately lead to a better response from the language model.
<< FORMATTING >>
Return a markdown code snippet with a JSON object formatted to look like:
```json
{
"destination": string \ name of the prompt to use or "DEFAULT"
"next_inputs": string \ a potentially modified version of the original input
}
```
REMEMBER: "destination" MUST be one of the candidate prompt names specified below OR it
can be "DEFAULT" if the input is not well suited for any of the candidate prompts.
REMEMBER: "next_inputs" can just be the original input if you don't think any modifications are needed.
<< CANDIDATE PROMPTS >>
python: 适合回答关于 Python 编程的问题
golang: 适合回答关于 Golang 编程的问题
<< INPUT >>
如何在 Python 中定义一个函数？
<< OUTPUT (must include ```json at the start of the response) >>
<< OUTPUT (must end with ```) >>
说明：
- 先是一个简单的引导语句，告诉模型你将给它一个输入，它需要根据这个输入选择最适合的模型。
- 指定输出的格式，告诉模型输出应该是一个 JSON 对象。
- 一些关于输出的额外说明，比如如果没有匹配到任何
Prompt，则应该返回DEFAULT。 - 接着是所有可选的
Prompt，以及它们的描述。 - 最后是用户输入的问题。
LLM 在拿到这个 Prompt 之后会进行分析推理，然后选择一个最适合的 Prompt，然后返回给我们。
当然拿到选择的具体的 Prompt 之后，并不是拿到了最终的答案，接着，使用选中的 Prompt 以及用户的问题再次调用 LLM，最终得到一个回答。
总结
MultiPromptChain 是对 RouterChain 的一个扩展，它可以让 LLM 选择不同的 Prompt 来回答问题，这样我们可以更灵活地使用不同的 Prompt 来回答问题。
而 RouterChain 是可以自动选择不同的大模型来回答问题。也就是说：
- 如果我们只是想让 LLM 选择不同的 Prompt 来回答问题，可以使用
MultiPromptChain。 - 如果我们想让 LLM 选择不同的大模型来回答问题，可以使用
RouterChain结合MultiPromptChain来实现。