使用LangChain構(gòu)建問答聊天機(jī)器人案例實(shí)戰(zhàn)文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-619430.html
LangChain開發(fā)全流程剖析
接下來，我們再回到“get_prompt()”方法。在這個(gè)方法中，有系統(tǒng)提示詞（system prompts）和用戶提示詞（user prompts），這是從相應(yīng)的文件中讀取的，從“system.prompt”文件中讀取系統(tǒng)提示詞（system_template），從“user.prompt”文件中讀取用戶提示詞（human_template）。在第7行中，我們定義了兩個(gè)輸入變量：“query”和“df_info”。然后，將這些提示詞信息和輸入變量封裝在一個(gè)“ChatPromptTemplate”對象中，會(huì)調(diào)用“SystemMessagePromptTemplate.from_template()”方法和“HumanMessagePromptTemplate.from_template()”方法，并返回該對象。
其中，from_template方法是BaseStringMessagePromptTemplate的一個(gè)類方法，這個(gè)方法接受一個(gè)字符串模板“template”和一個(gè)字符串“template_format”，還有其他的關(guān)鍵字參數(shù)。這個(gè)方法返回一個(gè)“MessagePromptTemplateT”類型的對象。我們使用“PromptTemplate.from_template()”方法從字符串模板中創(chuàng)建一個(gè)PromptTemplate對象。然后，使用這個(gè)對象作為參數(shù)來創(chuàng)建一個(gè)“MessagePromptTemplateT”類型的對象。這個(gè)對象將包含從模板中解析出來的內(nèi)容，這個(gè)源碼本身非常簡單。Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space
chat.py的from_template方法的代碼實(shí)現(xiàn)：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-619430.html
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