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Prompts开发基础概念与重要性在AI应用开发中Prompts提示词是与大语言模型交互的核心桥梁其质量直接决定了模型输出的准确性和实用性。一个精心设计的Prompt能够引导模型生成符合预期的内容而模糊的Prompt则可能导致无关或低质量的输出。对于开发者而言掌握Prompts开发技术是实现高效AI应用的关键第一步。Prompts不仅仅是简单的问题或指令它包含了角色定义、任务描述、上下文信息、输出格式等多个维度。在LangChain等框架中Prompts通过模板化的方式实现了可复用性和可维护性这使得开发者能够构建更加健壮、高效的LLM应用。2. 基础PromptTemplate示例2.1 PromptTemplate实现让我们从最基础的PromptTemplate开始这是LangChain中最常用的提示构建工具。以下代码展示了如何创建一个可参数化的提示模板from langchain.prompts import PromptTemplate # 创建基础提示模板 prompt PromptTemplate( input_variables[topic, word_count], template请用{word_count}字介绍{topic}的历史背景。 ) # 填充变量生成实际提示 formatted_prompt prompt.format(topic量子计算, word_count300) print(formatted_prompt) # 输出请用300字介绍量子计算的历史背景。这个简单的例子展示了PromptTemplate的核心功能通过定义占位符如{topic}、{word_count}创建可复用的模板然后在运行时用具体值填充这些占位符。这种方式避免了硬编码提示文本提高了代码的可维护性。2.2 包含角色定义实现在实际应用中我们通常需要为AI模型设定明确的角色这有助于模型更好地理解任务背景和期望的输出风格from langchain.prompts import PromptTemplate # 创建包含角色定义的模板 template 你是业务咨询顾问。你给一个销售{product}的电商公司起一个好的名字。 prompt PromptTemplate.from_template(template) print(prompt.format(product手机)) # 或者使用另一种创建方式 prompt2 PromptTemplate( template你是业务咨询顾问。你给一个销售{product}的电商公司起一个好的名字。, input_variables[product] ) print(prompt2.format(product电脑))在这个示例中我们通过你是业务咨询顾问这句话为模型设定了明确的角色这会使模型以专业顾问的身份来思考问题。研究表明明确的角色定义能够显著提升模型输出的专业性和针对性。3. 聊天模型ChatPromptTemplate3.1 多角色消息模板对于聊天模型如GPT-3.5-turbo、GPT-4我们需要使用ChatPromptTemplate来处理多角色的消息序列。以下是一个完整的示例from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage # 创建聊天提示模板 chat_template ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是一个乐于助人的图书馆管理员总是用友好、专业的语气回答问题。), (human, 请为我推荐一些适合{age_group}阅读的{genre}类书籍并简要说明推荐理由。) ]) # 填充模板并生成消息列表 messages chat_template.format_messages( age_group青少年, genre科幻 ) # 打印完整的消息结构 for msg in messages: print(f{msg.type}: {msg.content})这个示例展示了聊天模板的核心特点支持多种消息类型包括系统消息设定AI角色和行为准则、人类用户消息用户输入等。系统消息对于塑造AI的人设至关重要它决定了AI将以什么样的风格和态度回应用户。3.2 实际调用聊天模型将ChatPromptTemplate与实际的聊天模型结合使用from langchain.chat_models import ChatOpenAI from langchain.prompts import ChatPromptTemplate # 初始化聊天模型 chat ChatOpenAI(model_namegpt-3.5-turbo) # 创建模板 template ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, 你是一个乐于助人的图书馆管理员总是用友好、专业的语气回答问题。), (human, 请为我推荐一些适合{age_group}阅读的{genre}类书籍并简要说明推荐理由。) ]) # 生成消息并调用模型 messages template.format_messages(age_group青少年, genre科幻) response chat(messages) print(AI的回答) print(response.content)4. Few-Shot示例模板4.1 基础FewShotPromptTemplateFew-Shot学习是通过提供示例来教模型如何完成特定任务的有效方法。以下是一个完整的示例from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate # 定义示例 examples [ {question: 中国的首都是哪里, answer: 北京}, {question: 法国的首都是哪里, answer: 巴黎} ] # 创建示例格式模板 example_template Question: {question} Answer: {answer} example_prompt PromptTemplate( input_variables[question, answer], templateexample_template ) # 创建Few-Shot提示模板 few_shot_prompt FewShotPromptTemplate( examplesexamples, example_promptexample_prompt, prefix请回答以下问题, suffixQuestion: {input}\nAnswer:, input_variables[input] ) # 生成提示 formatted_prompt few_shot_prompt.format(input美国的首都是哪里) print(formatted_prompt)这个模板会生成包含示例的完整提示帮助模型理解我们期望的问答格式。Few-Shot学习特别适用于需要特定输出格式或风格的任务。4.2 更复杂的Few-Shot示例对于更复杂的任务更详细的示例from langchain.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplate examples [ { input: 蓝色的天空, output: 天空是蓝色的像一块巨大的蓝宝石。 }, { input: 秋天的枫叶, output: 枫叶在秋天变成了红色像一团团燃烧的火焰。 } ] example_template 输入{input} 输出{output} example_prompt PromptTemplate( input_variables[input, output], templateexample_template ) few_shot_prompt FewShotPromptTemplate( examplesexamples, example_promptexample_prompt, prefix请将以下简短的描述扩展成生动的句子, suffix输入{test_input}\n输出, input_variables[test_input], example_separator\n---\n ) result few_shot_prompt.format(test_input宁静的夜晚) print(result)5. 结构化输出与链式调用5.1 结构化输出解析器在实际应用中我们经常需要模型输出特定格式的内容这时可以使用结构化输出解析器from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI # 初始化模型 llm ChatOpenAI( model_namegpt-3.5-turbo, temperature0.5, max_tokens200 ) # 定义输出模式 response_schemas [ ResponseSchema(namecontent, descriptionThe original content), ResponseSchema(namesummary, descriptionThe summary of the content), ] output_parser StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas) format_instructions output_parser.get_format_instructions() # 创建提示模板 summarizing_prompt_template {format_instructions} 总结以下文本为一个20字以内的句子: --- {content} prompt PromptTemplate.from_template( summarizing_prompt_template, partial_variables{format_instructions: format_instructions} ) # 创建链 summarizing_chain prompt | llm | output_parser result summarizing_chain.invoke({content: 这是一个测试。}) print(result)5.2 链式工作流对于复杂任务我们可以将多个Prompt链式组合from langchain.chains import LLMChain from langchain.llms import OpenAI from langchain.prompts import PromptTemplate # 第一个链生成主题概述 overview_prompt PromptTemplate( input_variables[topic], template简要介绍{topic}的核心概念 ) overview_chain LLMChain(llmOpenAI(), promptoverview_prompt) # 第二个链基于概述生成详细提示 detail_prompt PromptTemplate( input_variables[topic, overview], template基于以下概述详细解释{topic}的应用场景\n{overview} ) detail_chain LLMChain(llmOpenAI(), promptdetail_prompt) # 执行链 topic 区块链 overview overview_chain.run(topic) result detail_chain.run(topictopic, overviewoverview) print(概述, overview) print(详细应用, result)6. 最佳实践与优化技巧6.1 Prompt设计原则根据吴恩达和OpenAI的建议有效的Prompt设计应遵循以下原则写出清晰而具体的指示避免模糊表述明确任务要求给模型思考的时间对于复杂任务提供分步指导使用外部工具结合检索、计算等工具增强模型能力反复迭代优化根据输出结果不断调整Prompt6.2 Prompt框架应用阿里云百炼推荐的Prompt框架包含以下要素背景介绍任务相关背景信息目的明确指出期望完成的具体任务风格指定输出内容的写作风格语气定义应有的语气正式、诙谐等受众明确面向的读者群体输出规定输出的具体形式6.3 调试与优化在实际开发中Prompt调试是一个迭代过程持续优化多次尝试和调整不断改进Prompt分析反馈观察模型响应分析优点和不足寻求帮助参考社区经验和最佳实践