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PromptTemplate包含以下核心要素：
Langchain的ChatPromptTemplate用于構建聊天模型的提示模板，支持多角色消息的組合和管理，適用于需要模擬對話的場景。
ChatPromptTemplate使用戶能夠輕松構建帶有角色的聊天提示，通過這種方式，可以構建復雜的聊天機器人，支持多角色交互。
在Langchain中，ChatPromptTemplate用于構建聊天模型的提示模板，支持多角色消息的組合和管理。這樣的模板適用于需要模擬對話的場景，可以讓用戶定義不同角色的對話內容。例如，可以定義一個系統角色和一個人類角色，通過這種方式，構建復雜的聊天機器人，實現多角色交互。
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template("您是將 {input_language} 翻譯成 {output_language} 的得力助手。")
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template("{text}")
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_prompt(input_language="English", output_language="French", text="I love programming.").to_messages()通過這種方式，可以輕松定義多角色互動對話。
在定義對話模板時，設置輸入變量和格式化方法是關鍵步驟。ChatPromptTemplate允許用戶通過定義模板字符串和一組輸入變量來生成具體的對話內容。例如，可以在模板中插入占位符，并使用format_prompt方法來填充這些占位符。
這樣做的好處是可以靈活地將用戶輸入轉換為模型的輸入格式，并根據需要調整對話內容。這種方法可以顯著提高模型處理多角色對話的能力和響應質量。
在Langchain中，ChatPromptTemplate用于構建聊天模型的提示模板，支持多角色消息的組合和管理。這種模板適用于需要模擬對話的場景，可以讓用戶定義不同角色的對話內容。例如，可以定義一個系統角色和一個人類角色，通過這種方式，構建復雜的聊天機器人，實現多角色交互。
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template("您是將 {input_language} 翻譯成 {output_language} 的得力助手。")
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template("{text}")
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_prompt(input_language="English", output_language="French", text="I love programming.").to_messages()通過這種方式，可以輕松定義多角色互動對話。
在定義對話模板時，設置輸入變量和格式化方法是關鍵步驟。ChatPromptTemplate允許用戶通過定義模板字符串和一組輸入變量來生成具體的對話內容。例如，可以在模板中插入占位符，并使用format_prompt方法來填充這些占位符。
這樣做的好處是可以靈活地將用戶輸入轉換為模型的輸入格式，并根據需要調整對話內容。這種方法可以顯著提高模型處理多角色對話的能力和響應質量。
Few Shot Examples是一種通過提供示例來幫助模型提高響應準確度的方法。在Langchain中，這一功能可以通過FewShotPromptTemplate來實現。通過提供一組例子，模型能夠更好地理解復雜請求的上下文，從而生成更準確的響應。
from langchain import PromptTemplate, FewShotPromptTemplate
examples = [
{"word": "happy", "antonym": "sad"},
{"word": "tall", "antonym": "short"},
]
example_formatter_template = """
Word: {word}
Antonym: {antonym}
"""
example_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["word", "antonym"],
template=example_formatter_template,
)
few_shot_prompt = FewShotPromptTemplate(
examples=examples,
example_prompt=example_prompt,
prefix="Give the antonym of every input",
suffix="Word: {input}
Antonym:",
input_variables=["input"],
example_separator="
",
)
print(few_shot_prompt.format(input="big"))通過Few Shot Examples，用戶可以大幅提升模型的響應質量，特別是在處理復雜或不常見請求時。
在復雜對話場景中，ChatPromptTemplate的設計可以顯著優化模型的交互能力。通過支持多角色消息的組合和管理，Langchain的ChatPromptTemplate能夠幫助用戶輕松構建復雜的聊天機器人。
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template("您是將 {input_language} 翻譯成 {output_language} 的得力助手。")
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template("{text}")
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_prompt(input_language="English", output_language="French", text="I love programming.").to_messages()通過這種方式，可以輕松定義多角色互動對話，提高對復雜對話場景的適應能力。
在聊天機器人開發中，ChatPromptTemplate 提供了一個強大的工具來設計多角色交互的對話模板。這種模板允許開發者定義系統角色和人類角色的消息格式，從而在復雜的對話場景中模擬真實的交互。通過這種方法，構建的聊天機器人能夠更好地理解和響應用戶輸入。
from langchain.prompts import (
ChatPromptTemplate,
SystemMessagePromptTemplate,
HumanMessagePromptTemplate,
)
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template("您是將 {input_language} 翻譯成 {output_language} 的得力助手。")
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template("{text}")
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])
chat_prompt.format_prompt(input_language="English", output_language="French", text="I love programming.").to_messages()這種多角色對話模板的設計能夠讓開發人員輕松地在聊天機器人中實現復雜的角色互動。
為了提升人機交互體驗，ChatPromptTemplate 的設計提供了一種靈活的方式來調整和格式化用戶輸入。通過定義輸入變量和格式化方法，開發者可以確保對話的內容和情境的適應性，從而改善用戶體驗。
這種靈活性特別適用于需要頻繁調整和更新內容的場景，使得聊天機器人能夠根據用戶的不同輸入迅速做出適當的響應。
通過這種方法，ChatPromptTemplate 不僅提升了對話的質量，還增強了模型在復雜對話場景中的適應能力和交互效果。
