Prompt Template

时间: 2024-06-18 14:04:14 浏览: 259
Prompt Template是OpenAI GPT-3模型中的一种输入方式,可以帮助用户更方便地生成自然语言文本。使用Prompt Template,用户可以输入一个模板,然后在模板中填入关键信息,模型就会自动生成相应的文本。下面是一个使用Prompt Template的例子: 假设我们想让模型自动生成一篇介绍某个城市的文本,我们可以输入以下的模板: ``` 【城市名】是一个位于【位置】的城市,以【特色1】、【特色2】和【特色3】而闻名。它有着【历史事件1】和【历史事件2】等丰富的历史背景。如果你去【城市名】,一定不能错过【景点1】、【景点2】和【景点3】。 ``` 然后,我们可以用具体的信息来填充这个模板,比如: ``` 【城市名】是一个位于美国加利福尼亚州的城市,以奢华、摩登和美丽而闻名。它有着世界上最著名的好莱坞和比佛利山庄等丰富的历史背景。如果你去【城市名】,一定不能错过环球影城好莱坞、罗迪欧大道和比佛利山庄等景点。 ``` 最终,模型会根据这个模板和关键信息自动生成一篇文本,类似于: ``` 洛杉矶是一个位于美国加利福尼亚州的城市,以奢华、摩登和美丽而闻名。它有着世界上最著名的好莱坞和比佛利山庄等丰富的历史背景。如果你去洛杉矶,一定不能错过环球影城好莱坞、罗迪欧大道和比佛利山庄等景点。 ``` 以上就是Prompt Template的基本介绍。如果您需要更深入的了解,可以参考OpenAI官网的相关文档。
相关问题

prompt template

Sure! Here's a prompt template you can use: ``` User: [User's message] C知道: [C知道's response] ``` Feel free to replace [User's message] with your question or statement, and [C知道's response] will be the response generated by C知道.

llama factory 的Prompt template

### LLaMA-Factory Prompt Template 示例与使用指南 在处理特定任务时,LLaMA-Factory 提供了灵活的支持来定义不同的提示模板。对于想要尝试不同模型的用户来说,这无疑是一个重要的特性。通过 `template` 参数可以方便地指定提示的模板[^1]。 #### 定义Prompt Template 为了更好地理解如何创建和应用这些模板,在代码补全或其他自然语言处理任务中,通常会涉及到一些特殊的标记(tokens)。下面给出一个简单的 Python 代码片段作为例子: ```python from llm_factory import Model, get_template model = Model("path/to/model") # 初始化模型实例 template = get_template("code_completion") # 获取预设的代码补全模板 ``` 这里展示的是获取名为 `"code_completion"` 的模板的过程。实际操作中可以根据具体需求调整模板名称或自定义模板字符串。 #### 自定义Template参数 当需要为某个具体的 NLP 应用场景设计独特的输入格式时,则可以通过传递字典形式的数据给 `template` 参数来自定义提示结构。例如: ```json { "prefix": "<|bos|>user:", "suffix": "\n<|eos|>", "instruction": "Write a function that calculates the factorial of an integer." } ``` 上述 JSON 对象描述了一个用于指令跟随的任务模板,其中包含了前缀 (`prefix`) 和后缀 (`suffix`) 特殊token以及一条指示语句(`instruction`)。这种灵活性使得能够适应各种下游任务的要求。 #### 实际应用场景中的实现方式 考虑到可能存在的多个可靠的候选模型及其各自的标准输入模式,LLaMA-Factory 设计上充分考虑到了这一点,并允许使用者轻松切换不同的配置方案以满足多样化的研究目的。 此外,在源码文件路径 `LLaMA-Factory/src/llmtuner/data/loader.py` 中计划加入新的数据集加载函数 `get_dataset_question()` 来进一步增强系统的易用性和功能性[^2]。
阅读全文

相关推荐

# 导入 langchain 相关的依赖包 from langchain.chat_models import ChatOpenAI # 导入向量数据库(向量存储、查询) from langchain_community.vectorstores import Chroma # 导入 langchain 输出函数(格式化输出) from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 导入 langchain Prompt 模板, prompt 管理 from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel # 导入 langchain 的 LCEL 解释器包 from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnablePassthrough # 导入langchain 文本拆分器 from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter # 导入 langchain 的文件加载器 (WebBaseLoader的功能是拉取网页数据,解析为 langchain Document 结构) from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint import os def embedQianfan(): os.environ["QIANFAN_AK"] = "" # 这里需要修改为自己的实际值 os.environ["QIANFAN_SK"] = "" # 这里需要修改为自己的实际值 embed = QianfanEmbeddingsEndpoint() return embed # 加载网页 https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/readme 的数据 raw_documents = WebBaseLoader("https://docs.dify.ai/v/zh-hans/getting-started/readme").load() # raw_documents = WebBaseLoader("https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/knowledge-base").load() # 将网页数据拆分为 chunk 的大小 text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=50) all_splits = text_splitter.split_documents(raw_documents) # 将文本编码为向量,并保存为向量 vectorstore = Chroma.from_documents( documents=all_splits, collection_name="RAG-chroma", embedding=embedQianfan(), ) retriever = vectorstore.as_retriever() # 构建 RAG prompt template = """Answer the question with chinese and based only on the following context: {context} Question: {question} """ prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template) # 初始化LLM model = ChatOpenAI(openai_api_base="http://10.66.253.126:11434/v1", # model="deepseek-r1:7b", model="qwen2.5:latest", openai_api_key="ollama") # model = openaiLLM () # 使用 LCEL 表达式构建 RAG chain chain = ( RunnableParallel({"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}) | prompt | model | StrOutputParser() ) # Add typing for input class Question(BaseModel): __root__: str chain = chain.with_types(input_type=Question) # print(chain.invoke("dify 是什么")) print(chain.invoke("dify 能干什么?请用列表形式回答")) print(chain.invoke("dify 可以导入哪些数据?")) print(chain.invoke("dify如何导入 nation 数据?")) 其中千帆的嵌入模型有没有本地化的方式替代

from langchain_ollama.llms import OllamaLLM from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain, ConversationChain from langchain.chains.router.multi_prompt_prompt import MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE from langchain.chains.router.llm_router import RouterOutputParser from langchain.chains.router import LLMRouterChain, MultiPromptChain # 专家模型(提示词),链 llm = OllamaLLM(model="qwen2:7b") # 数 math_template = """ 你是一位伟大的数学家,知道所有的数学问题,你超越了高斯和莱布尼茨,我向你提问,问题如下: {input} """ math_prompt = PromptTemplate.format_prompt(math_template) math_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=math_prompt,output_key="text") # 理 physics_template = """ 你是一位伟大的物理学家,知道所有的物理问题,你得过诺贝尔物理学奖,我向你提问,问题如下: {input} """ physics_prompt = PromptTemplate.format_prompt(physics_template) physics_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=physics_prompt,output_key="text") # 化 chemistry_template = """ 你是一位伟大的化学家,知道所有的化学问题,你得过诺贝尔化学奖,我向你提问,问题如下: {input} """ chemistry_prompt = PromptTemplate.format_prompt(chemistry_template) chemistry_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=chemistry_prompt,output_key="text") # 输入问题分析清楚有哪些可能和目的,目的链 destination_chain = {"math":math_chain,"physics":physics_chain,"chemistry":chemistry_chain} # 默认链 default_chain = ConversationChain(llm=llm, output_key="text") default_template = """ math:擅长回答数学问题 physics:擅长回答物理问题 chemistry:擅长回答化学问题 """ # 路由构建 router_template = MULTI_PROMPT_ROUTER_TEMPLATE.format( destinations=default_template ) router_promt = PromptTemplate( template=router_template, input_variables=["input"], output_parser=RouterOutputParser() ) # 路由链 router_chain = LLMRouterChain.from_llm(llm=llm,prompt=router_promt) # 最终选择(链) multi_prompt_chain = MultiPromptChain( router_chain=router_chain, default_chain=default_chain, destination_chains=destination_chain, verbose=False ) res = multi_prompt_chain.invoke({"input":"介绍一下高斯"}) print(res) 上面是源代码 KeyError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_16272

最新推荐

recommend-type

§1.1-MATLAB操作界面.ppt

§1.1-MATLAB操作界面.ppt
recommend-type

全面解析SOAP库包功能与应用

从给定的文件信息中,我们可以提取到的核心知识点主要集中在“SOAP”这一项技术上,由于提供的信息量有限,这里将尽可能详细地解释SOAP相关的知识。 首先,SOAP代表简单对象访问协议(Simple Object Access Protocol),是一种基于XML的消息传递协议。它主要用于在网络上不同应用程序之间的通信。SOAP定义了如何通过HTTP和XML格式来构造消息,并规定了消息的格式应遵循XML模式。这种消息格式使得两个不同平台或不同编程语言的应用程序之间能够进行松耦合的服务交互。 在分布式计算环境中,SOAP作为一种中间件技术,可以被看作是应用程序之间的一种远程过程调用(RPC)机制。它通常与Web服务结合使用,Web服务是使用特定标准实现的软件系统,它公开了可以通过网络(通常是互联网)访问的API。当客户端与服务端通过SOAP进行通信时,客户端可以调用服务端上特定的方法,而不需要关心该服务是如何实现的,或者是运行在什么类型的服务器上。 SOAP协议的特点主要包括: 1. **平台无关性**:SOAP基于XML,XML是一种跨平台的标准化数据格式,因此SOAP能够跨越不同的操作系统和编程语言平台进行通信。 2. **HTTP协议绑定**:虽然SOAP协议本身独立于传输协议,但是它通常与HTTP协议绑定,这使得SOAP能够利用HTTP的普及性和无需额外配置的优势。 3. **消息模型**:SOAP消息是交换信息的载体,遵循严格的结构,包含三个主要部分:信封(Envelope)、标题(Header)和正文(Body)。信封是消息的外壳,定义了消息的开始和结束;标题可以包含各种可选属性,如安全性信息;正文则是实际的消息内容。 4. **错误处理**:SOAP提供了详细的错误处理机制,可以通过错误码和错误信息来描述消息处理过程中的错误情况。 5. **安全性和事务支持**:SOAP协议可以集成各种安全性标准,如WS-Security,以确保消息传输过程中的安全性和完整性。同时,SOAP消息可以包含事务信息,以便于服务端处理事务性的业务逻辑。 在描述中提到的“所有库包”,这可能意味着包含了SOAP协议的实现、相关工具集或库等。由于信息不足,这里的“库包”具体指的是什么并不清楚,但可以理解为与SOAP相关的软件开发工具包(SDK)或框架,它们使得开发者可以更加方便地创建SOAP消息,处理SOAP请求和响应,以及实现Web服务。 至于“压缩包子文件的文件名称列表”中只有一个单词“soap”,这可能表明实际文件内容仅有一个与SOAP相关的文件,或者是一个压缩包文件的名称为“soap”。由于缺乏更详尽的文件列表,无法进一步分析其可能的内容。 综上所述,SOAP作为一种实现Web服务的技术标准,通过HTTP和XML实现系统间的通信。它支持跨平台、跨语言的服务调用,并具备强大的安全性和错误处理机制。在具体应用中,开发者可能需要用到与之相关的库包或工具集来开发和部署Web服务。
recommend-type

编程语言选择指南:为不同项目量身定制的编程语言策略

# 摘要 选择合适的编程语言对于软件项目的成功至关重要。本文首先探讨了编程语言选择的重要性,并对不同分类和特点的编程语言进行了详尽分析,重点介绍了静态与动态类型、解释型与编译型、面向对象与函数式编程语言的区别和应用场景。接着,文章根据项目需求详细讨论了如何选择适合的编程语言,包括功能需求、性能考量、开发效率和团队技能等关键因素。通过实践案例分析,本文进一步探讨了不同
recommend-type

手写vue2的插件vue-router

<think>我们正在手写一个简化版的vue-router插件,用于Vue2。主要步骤:1.定义一个类VueRouter,包含路由映射、当前路由状态等。2.实现install方法,用于Vue.use()安装插件,在install方法中:-混入beforeCreate生命周期钩子,在组件创建时初始化router。-全局注册router-view和router-link组件。3.实现路由映射:将路由配置转换为路径与组件的映射表。4.监听hashchange事件(或者使用history模式,这里以hash模式为例)来响应路由变化。5.实现router-view组件,根据当前路由渲染对应组件。6.实现
recommend-type

《软件工程:实践者的方法》第6版课件解析

根据提供的文件信息,我们可以推断出以下知识点: 1. 课程名称:“SOFTWARE ENGINEERING A practitioner's approach 6e”,表明这是关于软件工程的课程教材,第6版,针对实践者的教学方法。 2. 版本信息:由于标题中明确指出是第6版(6e),我们知道这是一系列教科书或课件的最新版本,这意味着内容已经根据最新的软件工程理论和实践进行了更新和改进。 3. 课程类型:课程是针对“practitioner”,即实践者的,这表明教材旨在教授学生如何将理论知识应用于实际工作中,注重解决实际问题和案例学习,可能包含大量的项目管理、需求分析、系统设计和测试等方面的内容。 4. 适用范围:文件描述中提到了“仅供校园内使用”,说明这个教材是专为教育机构内部学习而设计的,可能含有某些版权保护的内容,不允许未经授权的外部使用。 5. 标签:“SOFTWARE ENGINEERING A practitioner's approach 6e 软件工程”提供了关于这门课程的直接标签信息。标签不仅重复了课程名称,还强化了这是关于软件工程的知识。软件工程作为一门学科,涉及软件开发的整个生命周期,从需求收集、设计、编码、测试到维护和退役,因此课程内容可能涵盖了这些方面。 6. 文件命名:压缩包文件名“SftEng”是“SOFTWARE ENGINEERING”的缩写,表明该压缩包包含的是软件工程相关的教材或资料。 7. 关键知识点:根据标题和描述,我们可以推测课件中可能包含的知识点有: - 软件工程基础理论:包括软件工程的定义、目标、原则和软件开发生命周期的模型。 - 需求分析:学习如何获取、分析、记录和管理软件需求。 - 系统设计:涉及软件架构设计、数据库设计、界面设计等,以及如何将需求转化为设计文档。 - 实现与编码:包括编程语言的选择、代码编写规范、版本控制等。 - 测试:软件测试的原则、方法和测试用例的设计。 - 项目管理:时间管理、团队协作、风险管理、成本估算等与软件项目成功相关的管理活动。 - 质量保证:软件质量模型、质量度量和质量控制措施。 - 维护和演化:软件部署后如何进行持续维护、升级和系统退役。 - 软件工程的新兴领域:包括敏捷开发方法、DevOps、用户体验设计等现代软件开发趋势。 8. 版权和使用限制:由于是专供校园内使用的教材,课件可能包含版权声明和使用限制,要求用户在没有授权的情况下不得对外传播和用于商业用途。 综上所述,这门课程的课件是为校园内的学生和教职员工设计的,关于软件工程的全面教育材料,覆盖了理论知识和实践技巧,并且在版权方面有所限制。由于是最新版的教材,它很可能包含了最新的软件工程技术和方法论。
recommend-type

QUARTUS II 13.0全攻略:新手到专家的10个必备技能

# 摘要 本文旨在详细介绍QUARTUS II 13.0软件的使用,包括其安装、FPGA基础、项目设置、设计流程、高级功能应用
recommend-type

IllegalArgumentException.class

<think>首先,用户的问题是:“我想查找与Java中IllegalArgumentException类相关的信息请问Java IllegalArgumentExceptionclass usageand examples”。这翻译成英文是:“Iwant tofind informationrelated tothe IllegalArgumentExceptionclass inJava.Please provideusage andexamples ofJavaIllegalArgumentException class.” 根据系统级指令:-所有行内数学表达式必须使用$...$格式,
recommend-type

高效进程监控工具的探索与应用

根据提供的文件信息,我们可以推断出一系列与“监控进程东东”相关的知识点。这些信息暗示了该工具可能是一个用来监控操作系统中运行的进程的应用程序。以下是对这些知识点的详细说明: ### 标题知识点: 1. **监控进程的意义**:在IT行业中,监控进程是指持续跟踪系统中运行的进程状态和行为。进程监控对于系统管理员和开发人员来说至关重要,它可以帮助他们理解系统在特定时刻的行为,以及在出现问题时快速定位问题所在。 2. **“超级好用”的含义**:这通常意味着该监控工具具有用户友好的界面、高效的性能、详细的进程信息展示以及可能具备自动化问题检测与报告的功能。超级好用还可能意味着它易于安装、配置和使用,即使是对于非技术用户。 ### 描述知识点: 1. **重复强调“超级好用”**:这种表述强调该工具的易用性和高效性,暗示它可能采用了直观的用户界面设计,以及优化过的性能,能够减少系统负载,同时提供快速且精准的进程信息。 2. **监控进程工具的常见功能**:通常包括实时进程列表显示、进程资源使用情况监控(CPU、内存、磁盘I/O、网络活动等)、进程启动和结束的跟踪、进程关联性分析(例如父子关系)、以及可能的进程安全监控。 ### 标签知识点: 1. **“监控”标签**:这个标签明确指出了工具的主要用途,即监控。在IT领域,监控是指使用特定的软件或硬件工具来持续检测和记录系统、网络或应用的性能和可用性。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点: 1. **procexp.chm**:这很可能是一个帮助文件(CHM是Microsoft Compiled HTML Help文件的扩展名),提供了监控进程工具的详细用户指南、使用说明、常见问题解答和功能介绍。CHM文件是将HTML页面、索引和其他资源编译成单一文件的格式,方便用户查阅。 2. **procexp.exe**:这指的是实际的监控进程应用程序的可执行文件。EXE文件是Windows操作系统下的可执行程序文件,用户通过双击它可以启动应用程序。该程序可能包含了用于监控进程的核心功能,比如列出所有运行中的进程,显示它们的详细信息,进行性能分析等。 3. **Eula.txt**:这是一个文本文件,通常包含了最终用户许可协议(End-User License Agreement,EULA)。EULA是供应商和用户之间的法律协议,规定了软件的合法使用条件,包括用户能做什么和不能做什么,以及版权和担保声明。 ### 综合知识点: - **监控进程工具选择标准**:一个优质的监控进程工具应当包括实时更新、多层次的系统信息(如进程树、模块、句柄等)、过滤和搜索功能、安全性高以及对用户行为影响小等特点。 - **监控进程工具在不同场景下的应用**:例如,在开发过程中,开发者可以使用进程监控工具来分析应用程序运行状况,进行性能调优;在安全领域,安全专家可以利用这些工具来发现可疑进程,防止恶意软件的运行。 - **监控进程工具的未来发展**:随着技术的不断进步,监控进程工具也在不断演化,可能会集成更多的智能分析技术,如机器学习算法来预测系统问题,或者提供云平台支持,使得跨区域的进程监控成为可能。 总体来说,上述文件信息所暗示的“超级好用的监控进程东东”可能是一个集多种功能于一身的进程监控工具,它能够帮助用户有效地管理和维护计算机系统,保障其稳定性和安全性。通过提供的文件列表,我们可以得知该工具附带详细的帮助文档,以及用户可能需要的许可协议,这体现了其对用户友好性和专业性的重视。
recommend-type

【Catalyst 9800无线控制器实战手册】:从故障排查到网络优化的必备技能

# 1. Catalyst 9800无线控制器概述 Catalyst 9800无线控制器是思科公司推出的针对企业级无线网络的管理设备,它负责管理和优化无线网络环境。作为一款无线局域网控制器,9800系列在设计上集成了先进的网络功
recommend-type

qcustemplot

<think>我们正在处理关于Qt QCustomPlot的使用问题。根据引用内容,QCustomPlot是一个用于Qt的图表库,支持多种图表类型和交互功能。用户询问的是使用问题,可能涉及安装、集成或基本用法。根据引用[1]和[2],安装QCustomPlot通常需要将头文件和源文件(qcustomplot.h和qcustomplot.cpp)复制到项目目录中,并在项目中包含它们。引用[4]提到,如果是代码方式添加,可以直接声明QCustomPlot对象,并且需要添加printsupport模块(因为QCustomPlot依赖于Qt的打印支持模块)。根据引用[3],用户可以通过在QtDesig