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LangChain框架-PromptTemplate 详解

news 来源：原创 2025/8/12 16:12:34

摘要

        本文聚焦于 LangChain 框架中PromptTemplate提示词模板模块的深度解析，主要参考langchain_core.prompts源码模块与官方文档。系统梳理 LangChain 对提示词模板的封装逻辑与设计思路，旨在帮助读者构建全面、深入的知识体系，为高效运用LangChain 框架的提示词模板开发应用奠定坚实基础。

PromptTemplete 模块静态类图

BasePromptTemplate 继承树

BaseMessagePromptTemplate 继承树

        上面的类图展示了 LangChain 中 Prompt Template 相关类的继承体系 。主要分为BasePromptTemplate 继承树和BaseMessagePromptTemplate 继承树。

BasePromptTemplate

        BasePromptTemplate作为根类，定义了提示模板的基本属性和方法，它还提供了格式化提示、异步格式化提示、部分填充等方法。

相关子类

  • PipelinePromptTemplate：允许将多个提示模板组合在一起，构建复杂的提示。不过，该类已被弃用，从 0.3.22 版本开始不推荐使用，计划在 1.0 版本移除。

  • StringPromptTemplate：用于处理字符串类型的提示模板，它继承了 BasePromptTemplate 的基本功能，并提供了同步和异步格式化提示的方法，支持使用不同的字符串格式化语法，如 f - 字符串、Jinja2、Mustache 等。

StringPromptTemplate 的子类

  • PromptTemplate：最常用的提示模板类，它接受一个字符串模板和一组输入变量，通过格式化方法生成最终的提示字符串。支持 f - 字符串、Jinja2 和 Mustache 三种模板格式，但使用 Jinja2 时需要注意安全问题。

  • FewShotPromptTemplate：用于基于少量示例生成提示，通常用于需要提供示例来引导模型生成结果的场景。

  • FewShotPromptWithTemplates：与 FewShotPromptTemplate 类似，但支持使用模板来格式化示例。

BaseChatPromptTemplate

        聊天提示模板的基类，派生出多个具体的聊天提示模板类。

  • AutoGPTPrompt：用于 AutoGPT 场景的特定提示模板。

  • FewShotChatMessagePromptTemplate：基于少样本学习的聊天提示模板类

  • ChatPromptTemplate：通用的聊天提示模板类，可用于构建多轮对话的提示。

    • AgentScratchPadChatPromptTemplate：用于代理 scratch pad 场景的聊天提示模板。

BaseMessagePromptTemplate

        消息提示模板的基类，定义了格式化消息的抽象方法。

  • MessagesPlaceholder：用于占位符的消息提示模板。

  • BaseStringMessagePromptTemplate：使用字符串提示模板的消息提示模板基类。

  • ChatMessagePromptTemplate：通用的聊天消息提示模板。

  • HumanMessagePromptTemplate：用于人类消息的提示模板。

  • AIMessagePromptTemplate：用于 AI 消息的提示模板。

  • SystemMessagePromptTemplate：用于系统消息的提示模板。

专用模板/工具

  • ImagePromptTemplate：专门用于处理图片，适配多模态大模型的Prompt。

  • load_prompt:从文件中读取模板

  • DictPromptTemplate:将模板组装成dict ，方便后续的取用

重点Template介绍

BasePromptTemplate

简介

        BasePromptTemplate 是 LangChain 中用于所有提示模板的基类，它定义了提示模板的基本结构和行为，为创建和格式化提示提供了统一的接口。

主要属性

  • input_variables：一个字符串列表，包含了提示模板所需输入变量的名称。这些变量的值是格式化提示所必需的。

  • optional_variables：一个字符串列表，包含了可选的变量名称，用于占位符或 MessagePlaceholder。这些变量会自动从提示中推断出来，用户不需要提供。

  • input_types：一个字典，指定了提示模板期望的变量类型。如果未提供，则所有变量都被假定为字符串类型。

  • output_parser：一个可选的 BaseOutputParser 对象，用于解析调用大语言模型（LLM）对格式化提示的输出。

  • partial_variables：一个字典，包含了提示模板携带的部分变量。这些部分变量会填充模板，使得用户在每次调用提示时不需要传递它们。

  • metadata：一个可选的字典，用于追踪提示的元数据。

  • tags：一个可选的字符串列表，用于追踪提示的标签。

 主要方法

  • 验证方法

    • validate_variable_names：验证变量名不包含受限名称，如 "stop"，并检查输入变量和部分变量是否有重叠。

  • 命名空间与序列化方法

    • get_lc_namespace：返回 LangChain 对象的命名空间，即 ["langchain", "schema", "prompt_template"]。

    • is_lc_serializable：返回该类是否可序列化，返回值为 True。

  • 输入模式方法

    • get_input_schema：获取提示的输入模式，根据输入变量和可选变量创建一个 BaseModel 类型的输入模式。

  • 输入验证与格式化方法

    • _validate_input：验证输入是否为字典类型，并检查是否缺少必需的输入变量。

    • _format_prompt_with_error_ha

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