提示词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。
提示词模板的输入是一个字典，其中每个键表示要填充的提示词模板中的变量。
①.from_template--变量占位符
作用：通过单个字符串模板（支持变量占位符，比如{question}）来构建对话提示。
适用场景：简单的单轮提示（比如只需要给大模型发一条指令）。
prompt_template=ChatPromptTemplate.from_template( "请回答这个问题{question}" ) chain=prompt_template | llm resp=chain.invoke({"question":"什么是深度学习？"}) print(resp.content)②.from_messages--变量占位符
作用：通过消息列表（每个消息包含role（角色，比如user/assistant/system）和content（内容））来构建对话提示。
适用场景：多轮对话、需要明确角色（比如设置system指令 + user问题）的复杂提示。
prompt_template=ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", '你是个百科小助手'), ("human", "请用{language}简要回答这个问题{question}") ]) chain=prompt_template | llm resp=chain.invoke({"language":"英语","question":"什么是深度学习？"}) print(resp.content)③.消息占位符
如果我们希望用户传入一个消息列表（历史消息），并将其插入到特定位置呢？ 这就是需要使用 MessagesPlaceholder。
prompt_template=ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system", '你是个百科小助手'), MessagesPlaceholder('msg') ]) chain=prompt_template | llm #resp=chain.invoke({"msg":[HumanMessage(content="请简要回答什么是深度学习")]}) resp=chain.invoke({"msg":["human","请简要回答什么是深度学习"]}) print(resp.content)④.少量样本提示词模板
是通过 Few-Shot（少样本）学习，给大模型提供 3 个「复杂问题→分步推理→最终答案」的示例，让模型学会 “先拆解问题→提后续子问题→查中间答案→汇总最终答案” 的推理范式，最终让模型用同样的逻辑回答 “唐朝和宋朝哪个持续时间更长” 的问题。
#步骤一：提供实例 examples=[ { 'question':'穆罕默德·阿里和艾伦·图灵谁活得更久?', 'answer':''' 是否需要后续问题：是 后续问题：穆罕默德·阿里去世时多大？ 中间答案：穆罕默德·阿里去世时74岁。 后续问题：艾伦·图灵去世时多大？ 中间答案：艾伦·图灵去世时74岁。 所以最终答案是：穆罕默德·阿里 ''', }, { 'question':'乔治·华盛顿的外祖父是谁?', 'answer':''' 是否需要后续问题：是 后续问题：乔治·华盛顿的母亲是谁？ 中间答案：乔治·华盛顿的母亲是玛丽·鲍尔·华盛顿。 后续问题：玛丽·鲍尔·华盛顿的父亲是谁？ 中间答案：玛丽·鲍尔·华盛顿的父亲是约瑟夫·鲍尔。 所以最终答案是：约瑟夫·鲍尔 ''', }, { 'question': '《大白鲨》和《007：大战皇家赌场》的导演是否来自同一个国家?', 'answer': ''' 是否需要后续问题：是 后续问题：《大白鲨》的导演是谁？ 中间答案：《大白鲨》的导演是史蒂文·斯皮尔伯格。 后续问题：史蒂文·斯皮尔伯格来自哪里？ 中间答案：美国。 后续问题：《007：大战皇家赌场》的导演是谁？ 中间答案：《007：大战皇家赌场》的导演是马丁·坎贝尔。 后续问题：马丁·坎贝尔来自哪里？ 中间答案：新西兰。 所以最终答案是：否 ''', }, ] base_template=PromptTemplate.from_template("问题：{question}\n{answer}") prompt_template=FewShotPromptTemplate( examples=examples, example_prompt=base_template, suffix='问题：{input}', # 示例后拼接“待回答的问题”（input是最终要传的参数） input_variables=['input'], # 指定最终要传入的变量名（对应后续invoke的input参数） ) chain=prompt_template | llm resp=chain.invoke({"input":"中国历史上，唐朝和宋朝哪个朝代持续时间更长？"}) print(resp.content) 运行结果： 我们需要先查询两个朝代的具体起止年份，然后计算持续时间进行比较。 **是否需要后续问题：是** **后续问题：唐朝的起止年份是什么？** **中间答案：唐朝（618年—907年），持续289年。** **后续问题：宋朝的起止年份是什么？** **中间答案：宋朝（960年—1279年），持续319年。** **所以最终答案是：宋朝**⑤.少量对话样本提示词模板
跟第四种类似
examples=[ {"input":"2@3","output":"6"}, {"input":"2@2","output":"4"}, {"input":"3@3","output":"9"}, ] base_prompt=ChatPromptTemplate.from_messages( [ ('human','{input}'), ('ai','{output}'), ] ) few_shot_template=FewShotChatMessagePromptTemplate( examples=examples, example_prompt=base_prompt, ) final_template=ChatPromptTemplate.from_messages([ ("system","你是智能机器人AI助手！"), few_shot_template, MessagesPlaceholder("msgs") ] ) chain=final_template | llm resp=chain.invoke({"msgs":[HumanMessage(content="2@5的结果是多少")]}) print(resp.content) 输出结果： 你使用的 `@` 符号看起来像是一个自定义运算符。 根据前面的例子： - 2@3 = 6 - 2@2 = 4 - 3@3 = 9 可以推测 `a@b` 表示 **a × b**（乘法）。 所以： 2@5 = 2 × 5 = **10**
