要自定义 LangChain 的 prompt 生成，您可以修改 prompt 模板，调整输入处理，或扩展核心类。LangChain 提供了内置工具，如 PromptTemplate 和 Chain 类，让您定义 prompt 的结构和逻辑。自定义通常涉及创建带有特定占位符的模板，注入动态数据，或覆盖方法来控制 prompt 的组装方式。例如，您可以调整模板的措辞，添加特定于上下文的说明，或将外部数据源集成到 prompt 逻辑中。
一个实用的起点是使用 PromptTemplate 来定义可重用的模板。假设您希望一个聊天机器人回答关于文档库的问题。您可以创建一个如下的模板：
from langchain.prompts import PromptTemplate
template = """
Answer the user's question using ONLY the provided context:
Context: {context}
Question: {question}
Answer in 3 sentences or fewer.
"""
prompt = PromptTemplate(input_variables=["context", "question"], template=template)
此模板强制执行特定的响应格式并限制答案长度。您可以根据您的用例调整说明、输入变量或格式（如 markdown）。对于动态场景，使用 FewShotPromptTemplate 来包含基于用户输入而调整的示例，或者使用 partial 来预填充变量，如系统角色。
对于高级控制，可以继承 BasePromptTemplate 来创建自定义 prompt 逻辑。例如，您可以构建一个模板，该模板根据用户的查询类型选择不同的指令集。覆盖 format 方法以添加条件逻辑：
class CustomPrompt(BasePromptTemplate):
def format(self, **kwargs) -> str:
if kwargs.get("tone") == "formal":
base = "Respond formally to: {query}"
else:
base = "Respond casually to: {query}"
return base.format(**kwargs)
要将其与 LangChain 工作流程集成，请将您的自定义 prompt 传递给 LLMChain 等链，或通过覆盖它们的 from_chain_type 方法来修改现有链（如 RetrievalQA），以注入您的模板。这种方法保持了与 LangChain 生态系统的兼容性，同时让您能够强制执行特定领域的规则或工作流程。