007.用 LangChain 构建 Few-Shot 对话示范

1. 小样本提示（Few-Shot Prompting）回顾

传统做法	模板化做法
手动拼 N 条示例 + 1 条用户提问	模板+变量，示例与用户提问一次生成
复制粘贴易出错、难维护	改一个列表即可增删示例
示例格式固定，仅值不同	用同一模板重复渲染

2. 核心类：FewShotChatMessagePromptTemplate

位置：langchain.prompts.few_shot.FewShotChatMessagePromptTemplate

作用：把示例对话转成消息列表，并可与最终用户提问无缝拼接。

构造参数

• example_prompt：单条示例的模板（ChatPromptTemplate）

• examples：示例数据，列表套字典

3. 动手实战：年龄格式化机器人

3.1 安装 & 环境

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pip install langchain langchain-deepseek
export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxx

3.2 定义单条示例模板

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from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 一条示例 = 用户问 + AI 答
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("human", "我叫{name}，今年{age}岁，来自{city}。"),
    ("ai", "{name}，{age}岁，{city}市{province}人")
])

3.3 准备若干示例数据

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examples = [
    {"name": "张三", "age": 23, "city": "合肥", "province": "安徽"},
    {"name": "李四", "age": 31, "city": "深圳", "province": "广东"},
    {"name": "王五", "age": 19, "city": "成都", "province": "四川"},
]

3.4 创建 Few-Shot 模板

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from langchain.prompts import FewShotChatMessagePromptTemplate

few_shot_tmpl = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples
)

3.5 加入最终用户提问

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final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    few_shot_tmpl,                       # 3 条示例
    ("human", "{input}")                # 真正的用户提问
])

4. 渲染并调用 DeepSeek

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from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

llm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0)

prompt_value = final_prompt.invoke({
    "input": "我叫赵六，今年27岁，来自杭州"
})

messages = prompt_value.messages
print(messages)

response = llm.invoke(messages)
print(response.content)

5. 动态增删示例

只需改 examples 列表即可：

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examples.append(
    {"name": "孙七", "age": 42, "city": "武汉", "province": "湖北"}
)

无需改动模板代码。

6. 完整代码

复制代码

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.prompts import FewShotChatMessagePromptTemplate
from langchain_deepseek import ChatDeepSeek

# 一条示例 = 用户问 + AI 答
example_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("human", "我叫{name}，今年{age}岁，来自{city}。"),
    ("ai", "{name}，{age}岁，{city}市{province}人"),
])

# 准备示例数据
examples = [
    {"name": "张三", "age": 23, "city": "合肥", "province": "安徽"},
    {"name": "李四", "age": 31, "city": "深圳", "province": "广东"},
    {"name": "王五", "age": 19, "city": "成都", "province": "四川"},
]

# Few Shot 模版
few_shot_tmpl = FewShotChatMessagePromptTemplate(
    example_prompt=example_prompt,
    examples=examples
)

# 最终提示词
final_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    few_shot_tmpl,
    ("human", "{input}")
])

# 调用deepseek
llm = ChatDeepSeek(model="deepseek-chat", temperature=0)

prompt_value = final_prompt.invoke({
    "input": "我叫赵六，今年27岁，来自杭州"
})

# 消息列表
messages = prompt_value.messages
print(messages)

response = llm.invoke(messages)
print(response.content)

7. 常见坑 & 小贴士

变量名必须一致：模板里的 {} 与 examples 字典键一一对应。
顺序即对话：示例按列表顺序渲染，确保 human 与 ai 交替出现。
token 开销：示例越多，消耗越长；可在 examples 里做截断或选样。
调试技巧：先打印 prompt_value.messages，确认格式正确再发模型。

8. 速查表

步骤	关键代码
单条示例模板	ChatPromptTemplate.from_messages([...])
组合示例	FewShotChatMessagePromptTemplate(...)
拼接用户提问	ChatPromptTemplate.from_messages([few_shot_tmpl, ("human", "{input}")])
渲染	prompt = chat_tmpl.invoke({"input": "..."})
发模型	ChatDeepSeek().invoke(prompt.messages)