FewShotChatMessagePromptTemplate 和 FewShotPromptTemplate区别

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。

相关推荐
工藤学编程21 小时前
零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路
人工智能·langchain·交互
lihuayong1 天前
从“链”到“图”:LangGraph如何终结LangChain的线性智能体
人工智能·langchain·langgraph
大模型铲屎官1 天前
【LangChain 核心组件指南 | Agent篇】从零到精通:深度解析 create_agent 与 ReAct 智能体构建
人工智能·python·深度学习·langchain·大模型·agent·react智能体
玲小珑1 天前
LangChain.js 完全开发手册(十二)高性能 AI 应用优化技术
前端·langchain·ai编程
ObjectX前端实验室2 天前
LLM的生态与能力边界&一个基本对话的实现
前端·langchain·llm
这是谁的博客?2 天前
LangChain第三页【操作指南】_【如何缓存对话模型响应】翻译完成
缓存·langchain
kyle-fang2 天前
langchain-基于agent架构的开发
langchain
大模型教程3 天前
LangGraph实战教程(1)- 从零开始认识LangGraph
langchain·llm·agent
kyle-fang3 天前
langchain概述
langchain
xixixi777773 天前
LangChain(一个用于构建大语言模型(LLM)应用程序的开源框架)
人工智能·深度学习·机器学习·langchain·大模型·大模型框架