Prompt 在 LangChain 中的作用 LangChain 中的 Prompt 定义了给语言模型 (LLM) 的指令或上下文，以引导其输出。它们是开发者与模型之间的主要接口，确保 LLM 理解所需的任务、格式或约束。例如，一个 Prompt 可能指示模型“将此文本总结为三个要点”或“根据用户的提问生成 SQL 查询”。Prompt 可以包含动态变量（如用户输入或数据库模式）和示例，以提高准确性。如果没有结构良好的 Prompt，模型可能会产生不相关或不一致的结果，因此 Prompt 对于可靠的应用行为至关重要。
如何管理 Prompt LangChain 通过可重用的模板和结构化类（如 PromptTemplate）来管理 Prompt。模板允许开发者将 Prompt 逻辑与应用代码分离，从而更容易维护和更新 Prompt。例如，一个客户支持机器人可能会使用一个模板，将用户消息和支持指南注入到预定义的 Prompt 结构中。模板还可以处理变量（例如 {input} 或 {context}），以便动态适应不同的场景。此外，LangChain 支持版本控制和特定于环境的 Prompt（例如测试环境与生产环境），以避免硬编码。像 ExampleSelectors 这样的工具可以帮助在 Prompt 中动态包含相关示例（如过去的用户交互），从而改善上下文。
集成与工作流程 Prompt 通常被集成到 chain（链）或 agent（代理）中，以处理复杂任务。例如，一个 chain 可能首先使用 Prompt 总结文档，然后将摘要传递给另一个 Prompt 生成响应。LangChain 的 LLMChain 将 Prompt 与模型和记忆结合起来，实现多步骤工作流程。开发者还可以使用像 FewShotPromptTemplate 这样的库，将基于示例的学习直接包含在 Prompt 中，提高模型性能。通过集中管理 Prompt，LangChain 确保了应用之间的一致性——例如为多个数据源维护一个单一的 SQL 生成 Prompt。这种方法减少了冗余并简化了调试，因为 Prompt 在大型系统中被视为模块化、可测试的组件。