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好的建筑设计网站,有哪些建站的公司,it运维是什么,网站优化外包价格LangChain v1.0提供了丰富的提示词模板工具#xff0c;包括基础的PromptTemplate、面向聊天模型的ChatPromptTemplate、动态消息占位符MessagesPlaceholder#xff0c;以及高级的PipelinePromptTemplate和FewShotPromptTemplate等。这些工具支持变量管理、消息序列构建和少样…LangChain v1.0提供了丰富的提示词模板工具包括基础的PromptTemplate、面向聊天模型的ChatPromptTemplate、动态消息占位符MessagesPlaceholder以及高级的PipelinePromptTemplate和FewShotPromptTemplate等。这些工具支持变量管理、消息序列构建和少样本学习极大简化了大模型应用开发。文章还介绍了LangChain Hub社区平台开发者可以复用预构建模板助力构建更智能的AI系统。引言LangChain 是一个开源框架简化大型语言模型 (LLM) 的应用开发帮助开发者构建复杂的 AI 系统如检索增强生成 (RAG)、代理 (Agent) 和链式工作流。进入 v1.0 版本后LangChain 进一步优化了核心组件的稳定性和可扩展性特别是通过 Runnable 接口支持异步操作、流式处理和更好的模块化设计。这使得框架更适合生产环境部署。在 LangChain 中prompts提示词是连接开发者意图与 LLM 的桥梁。prompts 模板模块允许我们创建可复用的、参数化的指令结构避免每次手动拼凑提示词从而提高效率和一致性。LangChain v1.0 的 prompts 模块位于 langchain_core.prompts提供了从基础字符串模板到高级聊天序列的多种工具支持变量注入、部分填充和动态消息管理。本文将逐步介绍 LangChain v1.0 prompts 模板的核心组件帮助读者从基础到高级应用掌握其用法。内容基于官方文档并结合实际示例代码Python。通过这些工具你可以轻松构建高效的 AI 交互系统。PromptTemplate基础字符串提示模板PromptTemplate 是 LangChain 中最基本的提示模板工具用于创建可参数化的字符串提示。它允许开发者定义一个包含占位符的模板字符串然后通过变量替换生成最终的提示词。这特别适合非聊天模型的简单场景如生成式任务或基本查询。关键特征input_variables用户必须提供的动态变量通常在格式化时传入。partial_variables固定或预填的变量可以在模板定义时设置或通过 .partial() 方法覆盖。这使得模板更简洁尤其适用于锁定系统设定、角色或不变的提示词。支持覆盖操作即使预填了变量用户仍可在格式化时覆盖它们。支持动态函数变量partial_variables 可以是函数实现实时计算如当前日期。适用场景RAG 或 Agent 中的系统指令管理避免重复填写固定部分。如果所有变量都在 .format() 中传入会显得啰嗦且易出错。以下表格比较 input_variables 和 partial_variables项目input_variablespartial_variables是不是用户必须提供是否何时填入.format() 时Template 定义时 / .partial() 覆盖是否可覆盖是是是否支持函数否支持动态变量适合场景用户输入内容prompt 预设、系统指令代码示例以下是一个简单示例展示如何创建 PromptTemplate、使用 partial_variables 预填固定角色并格式化输出。from langchain_core.prompts import PromptTemplate# 定义模板包含 input_variables 和 partial_variablestemplate PromptTemplate( input_variables[user_query], partial_variables{role: helpful assistant}, templateYou are a {role}. Answer the following question: {user_query})# 使用 .partial() 覆盖或添加动态变量这里用函数获取当前日期from datetime import datetimetemplate_with_date template.partial(current_datelambda: datetime.now().strftime(%Y-%m-%d))# 格式化提示词prompt template_with_date.format(user_queryWhat is the capital of France?)print(prompt)# 输出示例: You are a helpful assistant. Answer the following question: What is the capital of France? (Date: 2025-11-21)这个示例中role 被预填为固定值而 current_date 是动态函数确保提示词始终包含最新信息。在 RAG 系统中你可以用 partial_variables 锁定检索上下文的格式。ChatPromptTemplate针对聊天模型的提示模板ChatPromptTemplate 是 PromptTemplate 的扩展专为聊天模型设计。它支持构建多消息序列包括系统消息、用户消息和 AI 消息便于模拟对话流。这使得模板更适合交互式应用如聊天机器人或多轮对话代理。关键特征支持多种消息类型SystemMessage系统指令、HumanMessage用户输入、AIMessageAI 响应、ToolMessage工具调用结果等。单变量自动注入如果模板只有一个变量可以直接传入字符串。partial 填充类似于 PromptTemplate支持预填固定消息或变量。append/extend 方法动态添加消息序列。Runnable 接口集成支持链式调用如与模型或输出解析器组合。格式化输出生成 BaseMessage 列表便于直接传递给聊天模型。代码示例以下示例展示如何使用 from_messages 创建聊天模板包含系统角色、用户输入和 few-shot 示例然后格式化消息并模拟模型调用。from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplatefrom langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage# 使用消息列表创建模板chat_template ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, You are a professional Python code reviewer. Check for style, bugs, and performance.), (human, Review this code: \n\n{code_snippet}), (ai, Issues found: 1. No type hints. 2. Global variable usage.), # Few-shot 示例 (human, {follow_up})])# 格式化消息messages chat_template.format_messages( code_snippetdef add(x, y):\n return x y, follow_upSuggest optimizations.)print(Generated messages:)for idx, msg in enumerate(messages): print(fMessage {idx 1}: Type{type(msg).__name__}, Content{msg.content})# 模拟传递给模型假设 model 是 LLM 实例# response model.invoke(messages)# print(response.content)这个模板通过 few-shot 示例引导模型输出结构化审查结果。在实际应用中你可以将其与 LangChain 的 Chain 结合实现自动化代码审计。MessagesPlaceholder动态消息占位符MessagesPlaceholder 是 ChatPromptTemplate 的辅助工具用于在模板中预留位置动态注入消息列表如对话历史。这使得模板能处理不确定长度的序列非常适合构建对话代理或支持上下文的 AI 系统。关键特征支持 optional 参数如果未提供消息默认跳过optionalTrue。常用于注入历史对话、工具结果或 few-shot 示例。与 ChatPromptTemplate 无缝集成通过占位符名称引用。适用场景多轮聊天、RAG 中的上下文注入或代理的内存管理。代码示例以下示例在 ChatPromptTemplate 中嵌入 MessagesPlaceholder注入模拟对话历史。from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholderfrom langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage# 创建包含占位符的模板template ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, You are a friendly chatbot.), MessagesPlaceholder(variable_namehistory, optionalTrue), (human, {user_input})])# 注入历史消息history [ HumanMessage(contentWhats your name?), AIMessage(contentIm Grok!)]messages template.format_messages(historyhistory, user_inputTell me a joke.)print(Generated messages:)for msg in messages: print(fType{type(msg).__name__}, Content{msg.content})这个占位符允许模板灵活扩展历史而不需每次重定义整个序列。在代理系统中它常用于内存组件的集成。其他高级 Prompts 模板LangChain v1.0 提供了更多高级模板用于复杂 prompt 工程。下面介绍两个关键子模块。1PipelinePromptTemplate管道式模板组合PipelinePromptTemplate 允许将多个子模板组合成一个复杂的管道式提示支持嵌套和顺序执行。这适合构建模块化的 prompt如系统 示例 用户输入的组合。关键特征支持多个 PromptTemplate 或 ChatPromptTemplate 的嵌套。顺序执行每个子模板的输出成为下一个的输入。适用场景复杂任务分解如报告生成或多步推理。代码示例from langchain_core.prompts import PipelinePromptTemplate, PromptTemplate# 定义子模板intro_template PromptTemplate.from_template(Introduce the topic: {topic})body_template PromptTemplate.from_template(Explain in detail: {details})# 组合成管道pipeline PipelinePromptTemplate( final_templatePromptTemplate.from_template({intro}\n{body}), pipeline_prompts[ (intro, intro_template), (body, body_template) ])prompt pipeline.format(topicAI ethics, detailsDiscuss privacy concerns.)print(prompt)这个管道确保提示词的结构化构建便于维护大型模板。2FewShotPromptTemplate 和 FewShotChatMessagePromptTemplate少样本学习模板FewShotPromptTemplate 用于字符串模板的少样本学习通过注入示例引导模型行为。FewShotChatMessagePromptTemplate 是其聊天版支持消息对示例。关键特征examples 列表提供输入-输出对作为上下文。支持动态格式化示例前缀/后缀自定义。适用场景in-context learning提升模型在特定任务的表现。代码示例FewShotPromptTemplatefrom langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplateexamples [ {input: happy, output: sad}, {input: tall, output: short}]example_template PromptTemplate.from_template(Input: {input}\nOutput: {output})few_shot FewShotPromptTemplate( examplesexamples, example_promptexample_template, prefixGive antonyms:, suffixInput: {word}\nOutput:, input_variables[word])prompt few_shot.format(wordbig)print(prompt)代码示例FewShotChatMessagePromptTemplatefrom langchain_core.prompts import FewShotChatMessagePromptTemplate, ChatPromptTemplateexamples [ {input: France, output: Paris}, {input: Japan, output: Tokyo}]example_prompt ChatPromptTemplate.from_messages([ (human, {input}), (ai, {output})])few_shot_chat FewShotChatMessagePromptTemplate( examplesexamples, example_promptexample_prompt)template ChatPromptTemplate.from_messages([ (system, You are a geography expert.), few_shot_chat, (human, {country})])messages template.format_messages(countryItaly)这些模板通过示例实现零样本到少样本的过渡提升 LLM 的泛化能力。LangChain Hub提示词模板库LangChain Hub 是一个社区驱动的提示词模板共享平台允许开发者上传、下载和复用预构建模板。使用前需在 LangSmith 官网https://smith.langchain.com/申请 API Key然后通过 hub.pull() 加载模板。Hub 地址https://smith.langchain.com/hub/。关键特征社区模板覆盖各种场景如总结、翻译或代码生成。版本控制支持指定版本加载。集成简单加载后可直接格式化或 partial。代码示例from langchain import hub# 假设已设置 LANGCHAIN_API_KEY 环境变量prompt hub.pull(hwchase17/openai-functions-agent) # 示例模板名messages prompt.format_messages(user_inputHello!)# 继续传递给模型Hub 加速了开发避免从零构建常见模板。实际应用与最佳实践在实际项目中这些模板常用于RAG用 PromptTemplate 格式化检索上下文ChatPromptTemplate 处理用户查询。AgentMessagesPlaceholder 注入工具结果FewShot 引导决策。Chain通过 Runnable 接口链式组合模板 模型 输出解析器。常见问题变量管理确保所有 input_variables 被提供避免 KeyError。Prompt 长度监控 token 消耗使用 partial 简化。模型兼容聊天模板适合 OpenAI/Claude字符串模板更通用。优化建议优先用 partial 预填固定部分测试异步方法 (aformat) 以提升性能在生产中结合 LangSmith 追踪 prompt 效果。结论LangChain v1.0 的 prompts 模板提供了从基础到高级的工具链极大提升了 prompt 工程的效率和灵活性。通过变量管理、消息序列和少样本学习你可以构建更智能的 AI 系统。实践是关键——建议从简单模板入手逐步集成到你的项目中。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​