提示

Chat模型的提示是围绕消息而建立的，而不仅仅是纯文本。

您可以使用MessagePromptTemplate进行模板化。您可以从一个或多个MessagePromptTemplates构建一个ChatPromptTemplate。您可以使用ChatPromptTemplate的format_prompt方法，它返回一个PromptValue，您可以将其转换为字符串或消息对象，具体取决于您是否希望将格式化的值用作llm或chat模型的输入。

为了方便起见，模板上暴露了一个from_template方法。如果您要使用此模板，它将如下所示：

from langchain import PromptTemplate  
from langchain.prompts.chat import (  
    ChatPromptTemplate,  
    SystemMessagePromptTemplate,  
    AIMessagePromptTemplate,  
    HumanMessagePromptTemplate,  
)  

template="You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}."  
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate.from_template(template)  
human_template="{text}"  
human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate.from_template(human_template)  

chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([system_message_prompt, human_message_prompt])  

# 从格式化的消息中获取聊天完成
chat(chat_prompt.format_prompt(input_language="English", output_language="French", text="I love programming.").to_messages())  

AIMessage(content="J'adore la programmation.", additional_kwargs={})  

如果您想更直接地构建MessagePromptTemplate，可以在外部创建一个PromptTemplate，然后将其传递进去，例如：

prompt=PromptTemplate(  
    template="You are a helpful assistant that translates {input_language} to {output_language}.",  
    input_variables=["input_language", "output_language"],  
)  
system_message_prompt = SystemMessagePromptTemplate(prompt=prompt)