LangChain使用Prompt02

1.设置提示

python 复制代码
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "你是一位专业的翻译,能够将{input_language}翻译成{output_language},并且输出文本会根据用户要求的任何语言风格进行调整。请只输出翻译后的文本,不要有任何其它内容。"),
        ("human", "文本:{text}\n语言风格:{style}"),
    ]
)

2.输出提示模板

python 复制代码
prompt_template.input_variables

'input_language', 'output_language', 'style', 'text'

3.提示中输入值

python 复制代码
prompt_value = prompt_template.invoke({"input_language": "英语", "output_language": "汉语", 
                                       "text":"I'm so hungry I could eat a horse", "style": "文言文"})
prompt_value

ChatPromptValue(messages=[SystemMessage(content='你是一位专业的翻译,能够将英语翻译成汉语,并且输出文本会根据用户要求的任何语言风格进行调整。请只输出翻译后的文本,不要有任何其它内容。'), HumanMessage(content="文本:I'm so hungry I could eat a horse\n语言风格:文言文")])

4.取出提示

python 复制代码
prompt_value.messages

SystemMessage(content='你是一位专业的翻译,能够将英语翻译成汉语,并且输出文本会根据用户要求的任何语言风格进行调整。请只输出翻译后的文本,不要有任何其它内容。'), HumanMessage(content="文本:I'm so hungry I could eat a horse\\n语言风格:文言文")

5.输入模型

python 复制代码
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",base_url="https://api.chatanywhere.tech/v1")
response = model.invoke(prompt_value)

6.获得结果

python 复制代码
response

AIMessage(content='吾今飢極,如欲食馬也。', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 17, 'prompt_tokens': 109, 'total_tokens': 126, 'completion_tokens_details': {'reasoning_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo-0125', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-9d752bd9-468e-4fe1-9ff9-e379561c957b-0', usage_metadata={'input_tokens': 109, 'output_tokens': 17, 'total_tokens': 126})

7.取出结果

python 复制代码
response.content

'吾今飢極,如欲食馬也。'

8.多行示例

python 复制代码
input_variables = [
    {
        "input_language": "英语",
        "output_language": "汉语",
        "text": "I'm so hungry I could eat a horse",
        "style": "文言文"
    },
    {
        "input_language": "法语",
        "output_language": "英语",
        "text": "Je suis désolé pour ce que tu as fait",
        "style": "古英语"
    },
    {
        "input_language": "俄语",
        "output_language": "意大利语",
        "text": "Сегодня отличная погода",
        "style": "网络用语"
    },
    {
        "input_language": "韩语",
        "output_language": "日语",
        "text": "너 정말 짜증나",
        "style": "口语"
    }
]

10.输入模型

python 复制代码
for input in input_variables:
    response = model.invoke(prompt_template.invoke({"input_language": input["input_language"], "output_language": input["output_language"], 
                                                    "text":input["text"], "style": input["style"]}))
    print(response.content)

输出:

吾今饥饱难忍,实有食马之心也。

I am sorry for what thou hast done.

Oggi tempo fantastico

お前本当にイライラするな

相关推荐
却尘12 分钟前
Next.js 请求最佳实践 - vercel 2026一月发布指南
前端·react.js·next.js
ccnocare14 分钟前
浅浅看一下设计模式
前端
Lee川17 分钟前
🎬 从标签到屏幕:揭秘现代网页构建与适配之道
前端·面试
Ticnix44 分钟前
ECharts初始化、销毁、resize 适配组件封装(含完整封装代码)
前端·echarts
纯爱掌门人1 小时前
终焉轮回里,藏着 AI 与人类的答案
前端·人工智能·aigc
twl1 小时前
OpenClaw 深度技术解析
前端
崔庆才丨静觅1 小时前
比官方便宜一半以上!Grok API 申请及使用
前端
星光不问赶路人1 小时前
vue3使用jsx语法详解
前端·vue.js
天蓝色的鱼鱼1 小时前
shadcn/ui,给你一个真正可控的UI组件库
前端
布列瑟农的星空1 小时前
前端都能看懂的Rust入门教程(三)——控制流语句
前端·后端·rust