🎤 Langchain的提示工程（Prompt Engineering）技巧与策略讲座

欢迎来到Langchain提示工程的世界！👋

大家好，欢迎来到今天的讲座！今天我们要聊的是 Langchain 中的 提示工程（Prompt Engineering）。如果你对AI语言模型有所了解，那你一定知道，提示工程是让这些模型“听话”的关键。通过精心设计的提示，你可以让模型生成更准确、更有用的回答。而今天，我们就来一起探讨一些实用的技巧和策略，帮助你在Langchain中更好地掌控这些强大的工具。

1. 什么是提示工程？

简单来说，提示工程就是通过设计合理的输入（即“提示”），引导AI模型生成你期望的输出。就像给一个孩子讲故事时，你会根据孩子的反应调整你的讲述方式一样，提示工程也是在“教”模型如何理解你的需求，并给出最合适的回答。

在Langchain中，提示工程尤为重要，因为它不仅仅是简单的文本输入，而是涉及到如何构建复杂的对话链（Dialogue Chain），并确保每个环节都能顺利进行。

2. 提示的基本结构

一个好的提示通常包含以下几个部分：

指令（Instruction）：告诉模型你要它做什么。
上下文（Context）：提供背景信息，帮助模型理解问题的环境。
输入（Input）：具体的输入数据或问题。
输出格式（Output Format）：指定你希望模型以何种格式返回结果。

示例代码：基本提示结构

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义一个简单的提示模板
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["context", "question"],
    template="基于以下上下文：{context}n请回答这个问题：{question}"
)

# 使用提示模板生成实际的提示
formatted_prompt = prompt.format(
    context="Langchain是一个用于构建对话系统的框架。",
    question="Langchain的主要功能是什么？"
)

print(formatted_prompt)

3. 提示的三大原则

在设计提示时，有三个基本原则可以帮助你提高模型的表现：

3.1 简洁明了（Be Clear and Concise）

模型并不是人类，它不会像我们一样理解复杂的语境。因此，提示应该尽量简洁明了，避免冗长的句子和模糊的表达。明确告诉模型你想要什么，这样它才能更好地理解并给出正确的答案。

3.2 提供足够的上下文（Provide Enough Context）

虽然简洁很重要，但也不能过于简略。模型需要足够的上下文来理解问题的背景。例如，如果你问一个关于某个领域的专业问题，最好提供相关的术语或背景信息，帮助模型更好地定位答案。

3.3 指定输出格式（Specify the Output Format）

很多时候，模型可能会给出不符合你预期的回答，原因可能是它不知道你想要什么样的输出格式。通过明确指定输出格式，你可以引导模型按照你期望的方式生成结果。比如，你可以要求模型以表格、JSON、Markdown等格式返回数据。

示例代码：指定输出格式

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义一个带有输出格式的提示模板
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["context", "question"],
    template="基于以下上下文：{context}n请以JSON格式回答这个问题：{question}"
)

# 使用提示模板生成实际的提示
formatted_prompt = prompt.format(
    context="Langchain是一个用于构建对话系统的框架。",
    question="Langchain的主要功能是什么？"
)

print(formatted_prompt)

4. 提示中的常见陷阱

即使掌握了提示工程的基本原则，仍然有一些常见的陷阱需要注意。下面是一些容易出错的地方，以及如何避免它们。

4.1 过度依赖模型的“智能”

虽然现代的语言模型非常强大，但它们并不是万能的。不要指望模型能够自动理解复杂的逻辑或推理。相反，你应该通过明确的提示来引导模型，而不是依赖它的“聪明”。

4.2 忽视上下文的重要性

有些开发者在设计提示时，往往会忽略上下文的作用。实际上，上下文对于模型的理解至关重要。尤其是在处理多轮对话时，保持上下文的一致性可以大大提高模型的表现。

4.3 不考虑输出的可控性

如果你不明确指定输出格式，模型可能会给出不符合你预期的结果。比如，你可能希望模型生成一段简洁的总结，但它却给出了大段的解释。为了避免这种情况，一定要在提示中明确指出你希望的输出形式。

5. 多轮对话的提示设计

在实际应用中，很多场景都需要进行多轮对话。比如，用户可能会提出一个问题，然后根据模型的回答继续追问。在这种情况下，如何设计提示就变得尤为重要。

5.1 保持上下文一致性

在多轮对话中，保持上下文的一致性非常重要。你可以通过将之前的对话内容作为上下文传递给模型，帮助它更好地理解当前的问题。这样，模型就能根据之前的对话历史，给出更加连贯的回答。

5.2 动态调整提示

随着对话的进行，用户的意图可能会发生变化。因此，你需要根据用户的反馈，动态调整提示的内容。比如，如果用户表示某个回答不够详细，你可以通过修改提示，要求模型提供更多的解释。

示例代码：多轮对话的提示设计

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 第一轮对话
prompt_1 = PromptTemplate(
    input_variables=["context", "question"],
    template="基于以下上下文：{context}n请回答这个问题：{question}"
)

formatted_prompt_1 = prompt_1.format(
    context="Langchain是一个用于构建对话系统的框架。",
    question="Langchain的主要功能是什么？"
)

print("第一轮对话：")
print(formatted_prompt_1)

# 用户反馈：需要更多细节
user_feedback = "我需要更多关于Langchain的细节。"

# 第二轮对话，基于用户反馈调整提示
prompt_2 = PromptTemplate(
    input_variables=["context", "question"],
    template="基于以下上下文：{context}n请详细回答这个问题：{question}"
)

formatted_prompt_2 = prompt_2.format(
    context="Langchain是一个用于构建对话系统的框架。",
    question="Langchain的主要功能是什么？"
)

print("n第二轮对话：")
print(formatted_prompt_2)

6. 提示工程的高级技巧

除了基础的提示设计，还有一些高级技巧可以帮助你进一步提升模型的表现。

6.1 使用系统提示（System Prompts）

系统提示是专门为模型提供的背景信息，通常位于对话的开头。通过系统提示，你可以为模型设定一个“角色”或“任务”，帮助它更好地理解对话的背景。例如，你可以告诉模型它是一个专业的技术顾问，或者是一个幽默的聊天机器人。

6.2 引导模型进行多步推理

有时候，你可能希望模型进行多步推理，而不是直接给出答案。通过设计分步骤的提示，你可以引导模型逐步思考，最终得出正确的结论。这在处理复杂问题时非常有用。

6.3 使用负向提示（Negative Prompts）

负向提示是指告诉模型哪些内容不应该出现在输出中。通过这种方式，你可以避免模型生成不符合你期望的结果。例如，你可以告诉模型不要使用某些敏感词汇，或者不要生成过于冗长的回答。

示例代码：使用负向提示

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 定义一个带有负向提示的提示模板
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["context", "question"],
    template="基于以下上下文：{context}n请回答这个问题：{question}n注意：不要使用过于复杂的术语。"
)

# 使用提示模板生成实际的提示
formatted_prompt = prompt.format(
    context="Langchain是一个用于构建对话系统的框架。",
    question="Langchain的主要功能是什么？"
)

print(formatted_prompt)

7. 总结与展望

通过今天的讲座，我们了解了Langchain中提示工程的基本概念、常见技巧以及一些高级策略。提示工程不仅是一门技术，更是一门艺术。通过不断实践和优化，你可以让模型更好地理解你的需求，并生成更加精准的回答。

当然，提示工程还有很多值得探索的地方。未来，随着AI技术的不断发展，我们相信提示工程将会变得更加智能化、自动化。希望大家能够在实践中不断积累经验，成为一名优秀的提示工程师！

Q&A 时间

如果有任何问题，欢迎在评论区提问！😊

希望这篇讲座对你有所帮助，期待你在Langchain的世界里大展拳脚！🌟