在 LangChain 中，提示词充当结构化指令，引导大型语言模型 (LLM) 执行特定任务。 它们定义了输入格式、上下文和所需的输出样式，使开发人员能够控制模型处理和响应查询的方式。 与简单的文本输入不同，LangChain 中的提示词通常被设计为可重用的模板，允许动态插入变量（如用户数据或上下文）以定制交互。 这确保了集成 LLM 到应用程序时的一致性并减少了重复代码。
LangChain 提供了创建和管理提示词模板的工具，从而标准化了与模型的交互。 例如，构建客户支持聊天机器人的开发人员可能会创建一个模板，其中包括用户的消息、过去的对话历史记录以及模型礼貌回复的说明。 该模板可能如下所示：“根据以下历史记录回答用户的问题：{history}。 用户：{input}。 助理：”。 通过将提示词结构与可变数据分开，开发人员可以轻松地在不同的用例中调整相同的模板，例如总结文本、提取数据或生成代码。 模板还有助于强制执行输出格式（如 JSON 或 markdown），方法是明确指示模型的结构。
提示词还通过链接多个步骤来实现复杂的工作流程。 例如，文档分析应用程序可能首先使用提示词从文本中提取关键日期，然后将这些日期传递到第二个提示词以生成时间线摘要。 LangChain 的灵活性允许提示词集成外部数据（例如，数据库查询）或条件逻辑（例如，根据用户角色调整说明）。 这使得提示词成为将开发人员意图转化为模型行为的中心机制，确保 LLM 在更大的系统中可预测地运行。 通过优化提示词，开发人员可以迭代地提高准确性和相关性，而无需重新训练模型，这使其成为优化 LLM 驱动功能的实用工具。