一起学习大模型 - 大模型的交互工具 prompt简介与运用

---

前言

按我们前面一节langchain表达式 LCEL来看，chain = prompt | model | output_parser，可以大概看出大模型的应用主要分三部分，prompt 提示词、model模型计算 、output_parser输出格式化。
今天我们讲 prompt。在深入了解langchain这一块的源码前，我们先简单看看它的概念和简单的运用

---

一、prompt的概念

在大模型的运用中，“prompt”（提示词）是用户与模型进行互动的主要方式。Prompt 是一段文字或指令，用来告诉模型你想要得到什么样的输出。它可以包括问题、命令、描述或任何能够引导模型生成期望响应的内容。

以下是 prompt 在大模型运用中的几个主要功能：

1. 引导生成内容：prompt 提供上下文或具体问题，引导模型生成相关的回答或内容。例如，输入一个问题“什么是黑洞？”模型会根据提示生成有关黑洞的解释。

2. 设置场景和角色：prompt 可以用来设定对话的背景和角色。例如，输入“假装你是一位医生，解释一下感冒的症状”，模型会根据提示生成相关内容。

3. 控制输出风格：prompt 可以影响模型输出的风格和语气。例如，输入“用幽默的方式解释光合作用”，模型会尝试用幽默的语言来解释这个科学概念。

4. 解决特定任务：prompt 可以用于特定任务，如编程辅助、文本翻译、文本总结等。输入相应的指令，模型会根据提示执行相应的任务。

5. 调整输出长度：prompt 的设计可以影响生成内容的长度。详细的提示可能会得到更长和更详细的回答，而简短的提示可能会得到较简短的响应。

总之，prompt 是用户与大模型之间沟通的桥梁，通过精心设计 prompt，可以引导模型生成更加符合需求的内容。

二、prompt设计的技巧

设计有效的 prompt 是利用大模型生成高质量输出的关键。以下是一些设计 prompt 的技巧：

1. 明确和具体：提示词应当清晰明确，避免模糊和歧义。具体的问题或指令能帮助模型生成更相关和准确的回答。例如，与其问“讲讲物理”，不如问“什么是量子力学的基本原理？”

2. 提供上下文：为模型提供足够的背景信息，使其更好地理解你需要的内容。例如，“作为一位老师，解释一下牛顿第三定律。”

3. 逐步指示：如果任务复杂，可以将其分解为几个小步骤，每个步骤都有明确的提示。例如，“首先解释牛顿第一定律，然后举个例子说明。”

4. 使用示例：通过给出示例来引导模型。例如，“解释一下什么是代数，例如：2x + 3 = 7 的解是多少？”

5. 控制语气和风格：如果需要特定的语气或风格，可以在提示中明确说明。例如，“用简单的语言解释一下什么是区块链技术。”

6. 限制输出范围：通过提示限制生成内容的范围。例如，“在100字以内解释一下光合作用。”

7. 开放式 vs. 封闭式：根据需求选择开放式问题（如“谈谈人工智能的未来发展”）或封闭式问题（如“人工智能的三个主要应用领域是什么？”）。

8. 迭代和优化：在初次尝试后，根据生成的内容进行调整和优化。逐步修改和改进提示，直到得到满意的结果。

9. 鼓励细节：如果需要详细的回答，可以在提示中要求。例如，“详细描述一下19世纪工业革命的主要影响。”

10. 使用模板：为常见问题或任务创建模板，可以提高一致性和效率。例如，“假设你是一名[角色]，解释一下[主题]。”

通过应用这些技巧，可以更有效地设计 prompt，使大模型生成的内容更符合预期和需求。

三、prompt template 及其应用

对于普通用户来说，他无法很好的掌握上面的技巧，导致无法有效的和大模型交互，获取需要的资源。
我们可以通过 LangChain 库来创建和应用 prompt template。LangChain 是一个用于构建语言模型应用程序的框架，支持创建复杂的提示模板，并与大模型进行交互。

以下是一个使用 LangChain 创建和应用 prompt template 的示例。

1. 安装 LangChain

首先，确保你已经安装了 LangChain：

pip install langchain

2. 创建 Prompt Template

1） 定义 Prompt Template：首先，我们定义一个 prompt template。例如，我们要创建一个模板来生成关于特定主题的简短介绍。

from langchain.prompts import PromptTemplate# 定义 prompt 模板
template = "请用简明的语言介绍一下{topic}。"# 创建 PromptTemplate 对象
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["topic"],template=template
)

2） 填充 Prompt Template：使用具体的输入变量来填充模板。

# 定义输入变量
input_variables = {"topic": "人工智能"}# 生成最终的 prompt
prompt = prompt_template.format(**input_variables)
print(prompt)

此时，输出的 prompt 会是：“请用简明的语言介绍一下人工智能。”

3. 应用 Prompt Template

接下来，我们将这个 prompt 应用于大模型。假设我们使用 OpenAI 的 GPT-4 模型，代码如下：

import openai# 设定 API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key'# 生成 prompt
prompt = prompt_template.format(**input_variables)# 调用 OpenAI API
response = openai.Completion.create(engine="davinci-codex",  # 或者使用 "gpt-4" 模型prompt=prompt,max_tokens=150  # 设置生成内容的长度
)# 打印模型的响应
print(response.choices[0].text.strip())

4. 完整代码示例

结合上述步骤，以下是完整的代码示例：

import openai
from langchain.prompts import PromptTemplate# 安装并导入 LangChain 和 OpenAI 库# 定义和创建 PromptTemplate 对象
template = "请用简明的语言介绍一下{topic}。"
prompt_template = PromptTemplate(input_variables=["topic"],template=template
)# 填充模板
input_variables = {"topic": "人工智能"}
prompt = prompt_template.format(**input_variables)
print("生成的 prompt:", prompt)# 设定 OpenAI API 密钥
openai.api_key = 'your-api-key'# 调用 OpenAI API 生成内容
response = openai.Completion.create(engine="davinci-codex",  # 或者使用 "gpt-4" 模型prompt=prompt,max_tokens=150  # 设置生成内容的长度
)# 打印模型的响应
print("模型的响应:", response.choices[0].text.strip())

总结

通过上述步骤，我们使用 LangChain 创建了一个 prompt template，并通过填充模板生成了一个具体的 prompt，最后将其应用于 OpenAI 的大模型生成内容。这种方法可以使 prompt 的创建更加灵活和高效，尤其适用于需要生成多个类似内容的场景。这样用户就可以很轻松的和大模型交互了