LangChain框架（二）---- 提示词模板

提示词模板

FewShotPromptTemplate/PromptTemplate

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FewShotPromptTemplate(
    examples=None,example_prompt=None,
    prefix=None,
    suffix=None,
    input_variables=None
）

参数:

examples:示例数据，list，内套字典
example_prompt:示例数据的提示词模板
prefix:组装提示词，示例数据前内容
suffix:组装提示词，示例数据后内容
input_variables:列表，注入的变量列表

实例

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from langchain_core.prompts import PromptTemplate,FewShotPromptTemplate
from langchain_community.llms.tongyi import Tongyi

# 示例的模板
example_template = PromptTemplate.from_template("单词:{word}, 反义词: {antonym}")

# 示例的动态数据注入 要求是list内部套字典
examples_data = [
    {"word": "大", "antonym": "小"},
    {"word": "高", "antonym": "低"},
]

FewShot_Prompt = FewShotPromptTemplate(
    example_prompt = example_template,      #示例数据模板
    examples = examples_data,               #示例数据（用于动态注入）
    prefix = "告诉我单词的反义词，我提供如下示例", #示例前缀
    suffix = "基于前面的内容回答我，{input}的反义词",  #示例后缀
    input_variables=['input']
)

prompt_value = FewShot_Prompt.invoke(input={"input": "左"}).to_string()
print(prompt_value)

model = Tongyi(model="qwen-max")
print(model.invoke(input=prompt_value))

程序运行结果

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D:\Programs\Python\Python314\python.exe E:\Python\LLM实例\LangChain简单使用\FewShot提示词模板.py 
D:\Programs\Python\Python314\Lib\site-packages\langchain_core\_api\deprecation.py:25: UserWarning: Core Pydantic V1 functionality isn't compatible with Python 3.14 or greater.
  from pydantic.v1.fields import FieldInfo as FieldInfoV1
告诉我单词的反义词，我提供如下示例

单词:大, 反义词: 小

单词:高, 反义词: 低

基于前面的内容回答我，左的反义词
左的反义词是右。

进程已结束，退出代码为 0

ChatPromptTemplate

支持注入任意数量的历史会话信息

历史会话信息并非静态的，而是随着对话的进行不断的积攒的，动态的

实例如下

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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi

chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system","你是一个诗人，你可以作诗"),
        MessagesPlaceholder("history_message"),
        ("human","很好，再来一首吧"),
    ]
)

history_date = [
    ("human", "你来写一个唐诗"),
    ("ai", "白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼"),
    ("human" , "做的不错，再来一首吧"),
    ("ai", "千山鸟飞绝，万径人踪灭。孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪")
]

# StringPromptValue 类对象
prompt_text_value = chat_prompt_template.invoke({"history_message": history_date}).to_string()
print(prompt_text_value)

model = ChatTongyi(model="qwen2.5-vl-3b-instruct")
res = model.invoke(prompt_text_value)
print(res.content)

实例运行效果