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提示模板

提示模板有助于将用户输入和参数转换为语言模型的指令。这可以用于指导模型的响应，帮助其理解上下文并生成相关且连贯的基于语言的输出。

提示模板接收字典作为输入，其中每个键代表提示模板中要填充的变量。

提示模板输出一个 PromptValue。这个 PromptValue 可以传递给 LLM 或 ChatModel，也可以转换为字符串或消息列表。PromptValue 存在的原因是为了方便在字符串和消息之间切换。

提示模板有几种不同类型

字符串提示模板​

这些提示模板用于格式化单个字符串，通常用于更简单的输入。例如，构建和使用 PromptTemplate 的常见方法如下

from langchain_core.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")

prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
API 参考：PromptTemplate

聊天提示模板​

这些提示模板用于格式化消息列表。这些“模板”本身由一个模板列表组成。例如，构建和使用 ChatPromptTemplate 的常见方法如下

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

prompt_template = ChatPromptTemplate([
    ("system", "You are a helpful assistant"),
    ("user", "Tell me a joke about {topic}")
])

prompt_template.invoke({"topic": "cats"})
API 参考：ChatPromptTemplate

在上面的示例中，当调用此 ChatPromptTemplate 时，它将构建两条消息。第一条是系统消息，没有要格式化的变量。第二条是 HumanMessage，它将由用户传入的 topic 变量进行格式化。

消息占位符​

此提示模板负责在特定位置添加消息列表。在上面的 ChatPromptTemplate 中，我们看到了如何格式化两条消息，每条都是一个字符串。但如果我们希望用户传入一个消息列表，并将其放入特定位置，该怎么办？这就是你使用 MessagesPlaceholder 的方式。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.messages import HumanMessage

prompt_template = ChatPromptTemplate([
    ("system", "You are a helpful assistant"),
    MessagesPlaceholder("msgs")
])

prompt_template.invoke({"msgs": [HumanMessage(content="hi!")]})

这将生成一个包含两条消息的列表，第一条是系统消息，第二条是我们传入的 HumanMessage。如果我们传入了 5 条消息，那么它总共会生成 6 条消息（系统消息加上传入的 5 条消息）。这对于将消息列表插入特定位置非常有用。

实现相同目标的另一种方法，不显式使用 MessagesPlaceholder 类，如下所示

prompt_template = ChatPromptTemplate([
    ("system", "You are a helpful assistant"),
    ("placeholder", "{msgs}") # <-- This is the changed part
])

有关如何使用提示模板的详细信息，请参阅此处的相关操作指南。