FewShotChatMessagePromptTemplate 和 FewShotPromptTemplate 都是 LangChain 框架中用于少样本学习的提示模板(Prompt Template),但它们在设计和用途上存在一些区别。
FewShotChatMessagePromptTemplate
- 用途:主要用于聊天场景中的少样本提示。它旨在生成格式化的聊天消息,以便与聊天模型(如ChatGPT)交互。
- 特点 :
- 消息格式:能够生成包含"人类"和"AI"角色的消息序列,模仿真实对话中的交互模式。
- 动态选择:可以根据输入动态选择示例,并将这些示例格式化到最终的提示中,以指导聊天模型的输出。
- 聊天模型友好:由于其输出是格式化的聊天消息,因此特别适用于与聊天模型进行交互。
FewShotPromptTemplate
- 用途:更为通用,不仅限于聊天场景,可以用于各种需要少样本学习的任务。
- 特点 :
- 灵活性:提供了更大的灵活性,允许用户根据具体任务设计提示模板。
- 示例组织:能够包含示例数据,并允许用户指定如何将这些示例数据格式化为提示。
- 多场景适用:不仅限于聊天消息,还可以用于文本生成、分类、问答等多种任务。
区别总结
FewShotChatMessagePromptTemplate | FewShotPromptTemplate | |
---|---|---|
用途 | 主要用于聊天场景中的少样本提示 | 更为通用,适用于各种少样本学习任务 |
特点 | 生成格式化的聊天消息,模仿真实对话 | 提供更大的灵活性,适用于多种任务 |
消息格式 | 特定于聊天消息,包含"人类"和"AI"角色 | 不限于聊天消息,可根据任务需求设计 |
动态选择 | 支持根据输入动态选择示例 | 支持动态选择,但更多关注于示例的组织和格式化 |
应用场景 | 聊天模型交互 | 文本生成、分类、问答等多种任务 |
综上所述,FewShotChatMessagePromptTemplate 和 FewShotPromptTemplate 的主要区别在于它们的用途和设计特点。前者更专注于聊天场景,后者则提供了更广泛的适用性和灵活性。在实际应用中,用户可以根据具体任务和需求选择合适的提示模板。