测试工程师学LangChain之promptTemplate 实战笔记

---

一、引言：大模型时代的测试自动化革命

2025 年，随着大模型（如 DeepSeek）在自动化测试领域的广泛应用，Prompt 编写已成为测试工程师的核心技能之一。
为什么？

• 大模型输出的质量 90% 取决于输入的 Prompt
• LangChain 的 PromptTemplate 提供了参数化 Prompt 的标准化方案
• OpenAI SDK 为模型调用提供了更简洁、高效的接口

本文将通过真实代码示例（基于 OpenAI SDK 调用 DeepSeek），展示如何用 LangChain 的 PromptTemplate 实现高效的测试自动化，并对比传统手动编写 Prompt 的局限性。

---

二、核心工具：LangChain PromptTemplate vs 传统 Prompt

1. 什么是 PromptTemplate？

LangChain 的 PromptTemplate 是一种参数化 Prompt 的工具，允许测试工程师通过模板和变量动态生成高质量的提示词。

核心优势：

• 标准化：统一管理 Prompt 模板
• 可复用：一套模板适配多种场景
• 易维护：变量修改即可适配新需求

2. 与手动编写 Prompt 的对比

方式	优势	劣势
手动编写 Prompt	灵活、快速上手	易出错、难维护、复用性差
LangChain PromptTemplate	标准化、可复用、易维护	需要额外学习

---

三、使用 OpenAI SDK 调用 DeepSeek 的正确姿势

1. 传统错误方式：手动调用 API

# 安装依赖
!pip install openai

from openai import OpenAI# 初始化 DeepSeek 客户端
client = OpenAI(api_key="your_deepseek_api_key",base_url="https://api.deepseek.com"
)# 调用模型生成响应
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-chat",messages=[{"role": "system",