掌握LangChain提示模板(Prompt Templates)设计技巧

讲座开场白

大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要一起探讨的是如何掌握LangChain中的提示模板（Prompt Templates）设计技巧。如果你曾经在使用LangChain时遇到过“提示词不给力”或者“模型输出不如预期”的问题，那么你来对地方了！我们将会用轻松诙谐的方式，带你一步步掌握这些技巧，并且通过代码示例和表格让你更加直观地理解。

什么是提示模板？

首先，让我们简单回顾一下什么是提示模板。提示模板是我们在与大语言模型（LLM）交互时使用的结构化文本格式。它可以帮助我们更好地引导模型生成符合我们期望的输出。举个简单的例子：

from langchain.prompts import PromptTemplate

template = "请告诉我 {color} 的 {object} 是什么样子的？"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["color", "object"], template=template)

formatted_prompt = prompt.format(color="红色", object="苹果")
print(formatted_prompt)

输出：

请告诉我 红色 的 苹果 是什么样子的？

在这个例子中，{color} 和 {object} 是输入变量，而 template 是我们定义的提示模板。通过 format 方法，我们可以将具体的值填入模板中，生成最终的提示语句。

提示模板的设计原则

1. 清晰明确

第一条原则是：清晰明确。模型虽然强大，但它并不是心灵感应器，无法读懂你的潜台词。因此，我们在设计提示模板时，一定要确保语句清晰、意图明确。比如，如果你想让模型生成一段关于某个主题的文章，不要只说“写一篇文章”，而是要说清楚文章的长度、风格、重点等内容。

template = "请写一篇大约 300 字的科技趋势文章，重点讨论人工智能的发展及其对社会的影响。文章风格应为正式且客观。"
prompt = PromptTemplate(input_variables=[], template=template)

2. 分步引导

第二条原则是：分步引导。有时候，直接给模型一个复杂的任务可能会让它感到困惑。相反，我们可以将任务分解成多个小步骤，逐步引导模型完成整个任务。例如，如果你想要生成一个故事，可以先让模型创建角色，再描述场景，最后编写情节。

template = (
    "第一步：请为这个故事创建两个主要角色，一个是勇敢的冒险家，另一个是聪明的科学家。n"
    "第二步：请描述他们相遇的场景，地点是一个神秘的古老城堡。n"
    "第三步：请编写一段情节，描述他们如何合作解开城堡的秘密。"
)
prompt = PromptTemplate(input_variables=[], template=template)

3. 提供上下文

第三条原则是：提供上下文。模型在生成内容时，往往需要更多的背景信息来做出合理的推断。因此，在设计提示模板时，尽量提供相关的上下文信息。比如，如果你想让模型回答某个问题，最好告诉它这个问题的背景和相关领域的知识。

template = (
    "根据以下背景信息，回答下面的问题：n"
    "背景：量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算方式，能够解决传统计算机难以处理的问题。n"
    "问题：量子计算的主要优势是什么？"
)
prompt = PromptTemplate(input_variables=[], template=template)

4. 限制输出格式

第四条原则是：限制输出格式。有时候，我们希望模型生成的内容遵循某种特定的格式，比如表格、列表、JSON等。在这种情况下，可以在提示模板中明确指出输出格式的要求，帮助模型生成符合预期的结果。

template = "请以 JSON 格式返回以下信息：n姓名：张三n年龄：25n职业：工程师"
prompt = PromptTemplate(input_variables=[], template=template)

5. 避免歧义

第五条原则是：避免歧义。模型有时会误解我们的意图，尤其是在提示语句模糊不清的情况下。为了避免这种情况，尽量使用精确的语言，避免使用含糊不清的词汇或句子结构。

# 不好的例子
template = "你觉得这个产品怎么样？"

# 好的例子
template = "请从用户体验、功能性和价格三个方面评价这款产品，并给出你的建议。"
prompt = PromptTemplate(input_variables=[], template=template)

提示模板的最佳实践

1. 使用条件语句

在某些情况下，我们可能希望根据不同的条件生成不同的提示。LangChain 提供了条件语句的支持，允许我们在模板中嵌入逻辑判断。例如，我们可以根据用户的选择生成不同的问题。

template = "如果你选择了 {option}，请解释为什么你会选择这个选项。否则，请说明你为什么不选择它。"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["option"], template=template)

formatted_prompt = prompt.format(option="A")
print(formatted_prompt)

输出：

如果你选择了 A，请解释为什么你会选择这个选项。否则，请说明你为什么不选择它。

2. 动态调整提示长度

有时候，我们希望根据用户的输入动态调整提示的长度。例如，如果用户提供的信息较少，我们可以生成更简洁的提示；如果用户提供了更多信息，我们可以生成更详细的提示。

def adjust_prompt_length(user_input):
    if len(user_input) < 50:
        return "请简要回答以下问题：{input}"
    else:
        return "请详细回答以下问题：{input}"

template = adjust_prompt_length("这是一个简短的输入")
prompt = PromptTemplate(input_variables=["input"], template=template)

formatted_prompt = prompt.format(input="这是一个简短的输入")
print(formatted_prompt)

输出：

请简要回答以下问题：这是一个简短的输入

3. 多轮对话支持

在实际应用中，很多场景都需要多轮对话的支持。LangChain 提供了多轮对话的功能，允许我们在每次对话中传递之前的历史记录，从而让模型更好地理解上下文。

template = "根据之前的对话，继续回答以下问题：{question}"
prompt = PromptTemplate(input_variables=["question"], template=template)

history = ["用户：你好，我想了解一下量子计算。", "助手：量子计算是一种基于量子力学的计算方式。"]
formatted_prompt = prompt.format(question="量子计算有哪些应用场景？", history=history)
print(formatted_prompt)

输出：

根据之前的对话，继续回答以下问题：量子计算有哪些应用场景？

4. 使用外部数据源

有时候，我们希望提示模板能够从外部数据源获取信息。LangChain 支持从数据库、API 或其他数据源中动态加载数据，并将其插入到提示模板中。这使得我们可以构建更加灵活和智能的应用程序。

import requests

def get_weather(city):
    response = requests.get(f"https://api.weather.com/v1/{city}")
    return response.json()

template = "当前 {city} 的天气是 {weather}."
prompt = PromptTemplate(input_variables=["city", "weather"], template=template)

city = "北京"
weather_data = get_weather(city)
formatted_prompt = prompt.format(city=city, weather=weather_data["description"])
print(formatted_prompt)

输出：

当前 北京 的天气是 晴朗.

总结

通过今天的讲座，我们学习了如何设计有效的LangChain提示模板。记住，一个好的提示模板应该具备以下特点：清晰明确、分步引导、提供上下文、限制输出格式以及避免歧义。同时，我们还介绍了几种最佳实践，包括使用条件语句、动态调整提示长度、支持多轮对话以及从外部数据源获取信息。

希望这些技巧能够帮助你在未来的项目中更好地利用LangChain！如果有任何问题，欢迎随时提问。谢谢大家！

参考资料：

LangChain 官方文档
OpenAI API 文档
Hugging Face Transformers 文档

祝你编码愉快！