自然语言处理从入门到应用——LangChain：提示（Prompts）-[提示模板：基础知识]

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语言模型以文本作为输入，这段文本通常被称为提示（Prompt）。通常情况下，这不仅仅是一个硬编码的字符串，而是模板、示例和用户输入的组合。LangChain提供了多个类和函数，以便轻松构建和处理提示。

提示模板的概念

提示模板是指一种可复制的生成提示的方式。它包含一个文本字符串（模板），可以从最终用户处接收一组参数并生成提示。提示模板可能包含以下内容：

• 对语言模型的指令
• 少量示例，以帮助语言模型生成更好的回复
• 对语言模型的问题

以下代码片段是包含了一个提示模板的示例：

from langchain import PromptTemplatetemplate = """
我希望你能充当新公司的命名顾问。
一个生产{product}的公司的好名字是什么？
"""prompt = PromptTemplate(input_variables=["product"],template=template,
)
prompt.format(product="彩色袜子")
# -> 我希望你能充当新公司的命名顾问。
# -> 一个生产彩色袜子的公司的好名字是什么？

创建提示模板

我们可以使用PromptTemplate类创建简单的硬编码提示。提示模板可以接受任意数量的输入变量，并且可以进行格式化以生成提示。

from langchain import PromptTemplate

# 没有输入变量的提示示例
no_input_prompt = PromptTemplate(input_variables=[], template="给我讲个笑话。")
no_input_prompt.format()
# -> "给我讲个笑话。"# 一个输入变量的提示示例
one_input_prompt = PromptTemplate(input_variables=["adjective"], template="给我讲个{adjective}的笑话。")
one_input_prompt.format(adjective="有趣的")
# -> "给我讲个有趣的笑话。"# 多个输入变量的示例提示
multiple_input_prompt = PromptTemplate(input_variables=["adjective", "content"], template="给我讲一个{adjective}的关于{content}的笑话。"
)
multiple_input_prompt.format(adjective="有趣的", content="小鸡")
# -> "给我讲一个有趣的关于小鸡的笑话。"

如果我们不想手动指定input_variables，还可以使用from_template类方法创建PromptTemplate。LangChain将根据传递的template自动推断input_variables。

template = "给我讲一个{adjective}的关于{content}的笑话。"
prompt_template = PromptTemplate.from_template(template)
prompt_template.input_variables
# -> ['adjective', 'content']
prompt_template.format(adjective="有趣的", content="小鸡")
# -> 给我讲一个有趣的关于小鸡的笑话。

我们可以创建自定义的提示模板，以任何您想要的方式格式化提示。

模板格式

默认情况下，PromptTemplate将提供的模板视为Python f-string。我们可以通过template_format参数指定其他模板格式：

# 在运行此代码之前，请确保已安装jinja2jinja2_template = "告诉我一个{{ adjective }}的笑话，关于{{ content }}"
prompt_template = PromptTemplate.from_template(template=jinja2_template, template_format="jinja2")prompt_template.format(adjective="有趣的", content="鸡")
# -> 告诉我一个有趣的笑话，关于鸡

目前，PromptTemplate仅支持jinja2和f-string模板格式。如果您希望使用其他模板格式，我们可以在GitHub页面上提交需求。

验证模板

默认情况下，PromptTemplate将通过检查input_variables是否与模板中定义的变量匹配来验证template字符串。您可以通过将validate_template设置为False来禁用此行为。

template = "我正在学习LangChain，因为{reason}。"prompt_template = PromptTemplate(template=template, input_variables=["reason", "foo"])  # 由于存在额外的变量而引发ValueError
prompt_template = PromptTemplate(template=template, input_variables=["reason", "foo"], validate_template=False)  # 不会引发错误

序列化模板

我们可以将PromptTemplate保存到本地文件系统中的文件中。LangChain将通过文件扩展名自动推断文件格式。目前，LangChain支持将模板保存为YAML和JSON文件。

prompt_template.save("awesome_prompt.json")  # 保存为JSON文件
from langchain.prompts import load_prompt
loaded_prompt = load_prompt("awesome_prompt.json")assert prompt_template == loaded_prompt

LangChain还支持从LangChainHub加载提示模板，其中包含一系列我们可以在项目中使用的有用提示。

from langchain.prompts import load_promptprompt = load_prompt("lc://prompts/conversation/prompt.json")
prompt.format(history="", input="1 + 1等于多少？")

向模板添加Few Shot示例

Few Shot示例是一组可以帮助语言模型生成更好响应的示例。要使用Few Shot示例生成提示，可以使用FewShotPromptTemplate。此类接受PromptTemplate和Few Shot示例列表。然后，它使用Few Shot示例格式化提示模板。

在下面示例中，我们将创建一个生成单词反义词的提示。

from langchain import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate# 首先，创建Few Shot示例列表
examples = [{"word": "happy", "antonym": "sad"},{"word": "tall", "antonym": "short"},
]# 接下来，我们指定用于格式化示例的模板。
# 我们使用`PromptTemplate`类来实现这个目的。
example_formatter_template = """Word: {word}
Antonym: {antonym}
"""example_prompt = PromptTemplate(input_variables=["word", "antonym"],template=example_formatter_template,
)# 最后，创建`FewShotPromptTemplate`对象。
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(# 这些是我们要插入到提示中的示例。examples=examples,# 这是我们在将示例插入到提示中时要使用的格式。example_prompt=example_prompt,# 前缀是出现在提示中示例之前的一些文本。# 通常，这包括一些说明。prefix="Give the antonym of every input\n",# 后缀是出现在提示中示例之后的一些文本。# 通常，这是用户输入的地方。suffix="Word: {input}\nAntonym: ",# 输入变量是整个提示期望的变量。input_variables=["input"],# 示例分隔符是我们将前缀、示例和后缀连接在一起的字符串。example_separator="\n",
)# 现在，我们可以使用`format`方法生成一个提示。
print(few_shot_prompt.format(input="big"))
# -> Give the antonym of every input
# -> 
# -> Word: happy
# -> Antonym: sad
# ->
# -> Word: tall
# -> Antonym: short
# ->
# -> Word: big
# -> Antonym:

选择用于提示模板的示例

如果您有大量示例，可以使用ExampleSelector选择一部分对语言模型来说最具信息量的示例。这将帮助您生成更有可能获得良好回应的提示。下面，我们将使用LengthBasedExampleSelector，它根据输入的长度选择示例。当我们担心构建的提示会超过上下文窗口的长度时，这将非常有用。对于较长的输入，它会选择较少的示例进行包含，而对于较短的输入，它会选择更多的示例。我们将继续使用前面部分的示例，但这次我们将使用LengthBasedExampleSelector来选择示例。

from langchain.prompts.example_selector import LengthBasedExampleSelector# 这里是一些虚构任务的大量示例，该任务是创建反义词。
examples = [{"word": "happy", "antonym": "sad"},{"word": "tall", "antonym": "short"},{"word": "energetic", "antonym": "lethargic"},{"word": "sunny", "antonym": "gloomy"},{"word": "windy", "antonym": "calm"},
]# 我们将使用`LengthBasedExampleSelector`来选择示例。
example_selector = LengthBasedExampleSelector(# 这些是可供选择的示例。examples=examples, # 这是用于格式化示例的PromptTemplate。example_prompt=example_prompt, # 这是格式化示例的最大长度。max_length=25# 这是用于获取字符串长度的函数，用于确定包含哪些示例。在这里被注释掉，因为如果没有指定，默认提供了该函数。# get_text_length: Callable[[str], int] = lambda x: len(re.split("\n| ", x))
)# 现在，我们可以使用`example_selector`创建`FewShotPromptTemplate`。
dynamic_prompt = FewShotPromptTemplate(# 我们提供一个ExampleSelector而不是示例。example_selector=example_selector,example_prompt=example_prompt,prefix="给出每个输入的反义词",suffix="单词：{input}\n反义词：",input_variables=["input"],example_separator="\n\n",
)# 现在，我们可以使用`format`方法生成提示。
print(dynamic_prompt.format(input="big"))
# -> 给出每个输入的反义词
# ->
# -> 单词：happy
# -> 反义词：sad
# ->
# -> 单词：tall
# -> 反义词：short
# ->
# -> 单词：energetic
# -> 反义词：lethargic
# ->
# -> 单词：sunny
# -> 反义词：gloomy
# ->
# -> 单词：windy
# -> 反义词：平静
```python
print(dynamic_prompt.format(input="big"))
# -> 给出每个输入的反义词
# ->
# -> 单词：happy
# -> 反义词：sad
# ->
# -> 单词：tall
# -> 反义词：short
# ->
# -> 单词：energetic
# -> 反义词：lethargic
# ->
# -> 单词：sunny
# -> 反义词：gloomy
# ->
# -> 单词：windy
# -> 反义词：calm
# ->
# -> 单词：big
# -> 反义词：平静
相反，如果我们提供一个非常长的输入，LengthBasedExampleSelector会选择较少的示例包含在提示中。long_string = "big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else"
print(dynamic_prompt.format(input=long_string))
# -> 给出每个输入的反义词
# ->
# -> 单词：happy
# -> 反义词：sad
# ->
# -> 单词：big and huge and massive and large and gigantic and tall and much much much much much bigger than everything else
# -> 反义词：平静

LangChain附带了一些示例选择器供我们使用，有关如何使用示例选择器，可以参考《自然语言处理从入门到应用——LangChain：提示（Prompts）》系列的后续文章。除此之外，我们还可以创建自定义示例选择器，根据我们想要的任何条件选择示例。

参考文献：
[1] LangChain 🦜️🔗 中文网，跟着LangChain一起学LLM/GPT开发：https://www.langchain.com.cn/
[2] LangChain中文网 - LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架：http://www.cnlangchain.com/