Prompt templates（提示词模板）
语言模型以文本作为输入 - 这个文本通常被称为提示词(prompt)。在开发过程中，对于提示词通常不能直接硬编码，不利于提示词管理，而是通过提示词模板进行维护，类似开发过程中遇到的短信模板、邮件模板等等。
什么是提示词模板？
提示词模板本质上跟平时大家使用的邮件模板、短信模板没什么区别，就是一个字符串模板，模板可以包含一组模板参数，通过模板参数值可以替换模板对应的参数。
一个提示词模板可以包含下面内容：
- 发给大语言模型（LLM）的指令。
- 一组问答示例，以提醒AI以什么格式返回请求。
- 发给语言模型的问题。
创建一个提示词模板(prompt template)
可以使用 PromptTemplate 类创建简单的提示词。提示词模板可以内嵌任意数量的模板参数，然后通过参数值格式化模板内容。
from langchain.prompts import PromptTemplate
# 定义一个提示模板，包含adjective和content两个模板变量，模板变量使用{}包括起来
prompt_template = PromptTemplate.from_template(
"Tell me a {adjective} joke about {content}."
)
# 通过模板参数格式化提示模板
prompt_template.format(adjective="funny", content="chickens")
模板输出结果：
'Tell me a funny joke about chickens.'
聊天消息提示词模板(chat prompt template)
聊天模型（Chat Model）以聊天消息列表作为输入，这个聊天消息列表的消息内容也可以通过提示词模板进行管理。这些聊天消息与原始字符串不同，因为每个消息都与“角色(role)”相关联。
例如，在OpenAI的Chat Completion API中，Openai的聊天模型，给不同的聊天消息定义了三种角色类型分别是助手(assistant)、人类（human）或系统（system）角色：
- 助手(Assistant) 消息指的是当前消息是AI回答的内容
- 人类（user）消息指的是你发给AI的内容
- 系统（system）消息通常是用来给AI身份进行描述。
创建聊天消息模板例子
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 通过一个消息数组创建聊天消息模板
# 数组每一个元素代表一条消息，每个消息元组，第一个元素代表消息角色（也成为消息类型），第二个元素代表消息内容。
# 消息角色：system代表系统消息、human代表人类消息，ai代表LLM返回的消息内容
# 下面消息定义了2个模板参数name和user_input
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system", "You are a helpful AI bot. Your name is {name}."),
("human", "Hello, how are you doing?"),
("ai", "I'm doing well, thanks!"),
("human", "{user_input}"),
]
)
# 通过模板参数格式化模板内容
messages = chat_template.format_messages(name="Bob", user_input="What is your name?")
另外一种消息格式例子：
from langchain.prompts import HumanMessagePromptTemplate
from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用langchain定义的SystemMessage、HumanMessagePromptTemplate等工具类定义消息，跟前面的例子类似，下面定义了两条消息
chat_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
SystemMessage(
content=(
"You are a helpful assistant that re-writes the user's text to "
"sound more upbeat."
)
),
HumanMessagePromptTemplate.from_template("{text}"),
]
)
# 使用模板参数格式化模板
messages = chat_template.format_messages(text="I don't like eating tasty things")
print(messages)
通常我们不会直接使用format_messages函数格式化提示模板(prompt templae)内容, 而是交给Langchain框架自动处理。