因为最近在学习使用大模型，所以本文借助了大模型，有些答案直接是大模型给出的，个人感觉理解起来比较容易，所以将大模型的输出结合自己的理解重新编排了，在这里记录并分享给大家。

在 LangChain 4j 中，Prompt和 ChatMessage 是两个核心概念，它们在处理自然语言对话和生成任务时起到关键作用。

一.Promt

Prompt 在自然语言处理领域中通常指的是用于引导模型生成特定输出的文本。在 LangChain 4J 的上下文中，Prompt 通常用于为模型提供一个初始的文本输入，以便模型能够根据这个输入生成相应的响应或输出。Prompt 可以是一个简单的文本字符串，也可以是一个包含多种信息（如对话历史、任务描述等）的复杂结构。

在 LangChain 4J 的架构中，Prompt 常常作为工具链（Chain）的一部分，用于指导模型如何生成用户期望的回复。例如，当用户向一个基于 LangChain 4J 的聊天机器人提问时，机器人的内部处理流程可能会包括构建一个适当的 Prompt，然后将其传递给一个自然语言生成模型，以产生回应。

1.prompt

prompt 通常是一个静态的字符串，用于指导模型生成输出。它不需要包含特殊的占位符或模板语法，直接提供给模型即可。

prompt 的灵活性较低，一旦定义，通常无法轻易改变其结构或内容。

prompt 适用于那些不需要太多变化或个性化的任务，它提供了一个固定的、简单明了的指导信息。

2.PromptTemplate

PromptTemplate 是一个结构化的模板，它包含可以动态替换的占位符。这些占位符在生成实际提示时会被具体的值替换。因此，PromptTemplate 提供了一种更灵活的方式来创建个性化的提示。

PromptTemplate 允许用户根据任务需求和上下文信息，动态地填充和修改提示内容。

PromptTemplate 更适合需要高度定制化和动态生成提示的场景，例如在交互式对话系统或需要动态数据填充的任务中。

3.PromptTemplate和Prompt转换

某些情况下，一个简单的 prompt 可以被视为一个特殊的 PromptTemplate，其中没有包含任何占位符或动态元素。反过来，一个 PromptTemplate 在提供了所有必要参数并填充了所有占位符后，也可以被转换为一个具体的 prompt 字符串。

二.ChatMessage

ChatMessage 在 LangChain 4J 中通常指的是一次对话中的一个消息或发言。它包含了在对话中由用户或系统产生的一个具体的文本信息。ChatMessage 通常包含了文本内容本身以及可能的附加信息，比如发送者的身份、发送时间等。

在连续对话的场景下，ChatMessage 是 ChatMemory 的基本存储单位。对话历史通常会被表示为一系列 ChatMessage 的集合，这样模型在生成回复时就可以考虑到整个对话的上下文信息。

1.UserMessage

UserMessage 代表用户发送的消息。它是用户与系统交互的直接体现，通常包含用户输入的文本、语音或其他形式的内容。UserMessage 通常会被系统接收并解析，以便进行后续的处理，如自然语言理解、意图识别等。

2.SystemMessage

SystemMessage 通常表示由系统生成并发送给用户的消息。与 UserMessage 不同，SystemMessage 不是由用户输入的，而是由系统根据某些逻辑或事件自动生成的。这些消息可能包括系统状态更新、操作结果反馈、提示信息、错误消息等。

3.AiMessage

AiMessage 是由人工智能系统（如聊天机器人、智能助手等）生成并发送给用户的消息。它通常基于自然语言生成技术，根据用户的输入和系统的内部逻辑生成回复。AiMessage 的目的是与用户进行交互，提供有用的信息、回答问题、执行任务等。

二.Prompt和 ChatMessage区别与理解

Prompt 和 ChatMessage 的主要区别在于它们的作用和用途：

• Prompt 主要用于为模型提供生成文本的初始引导信息，通常是一个静态的或预定义的文本输入。
• ChatMessage 则是对话中的一个具体发言，代表了对话中的一个动态元素，包含了实际的文本内容和可能的上下文信息。

理解这两个概念时，可以将 Prompt 看作是启动或指导模型生成过程的种子信息，而 ChatMessage 则是构成连续对话流的基础元素。在 LangChain 4J 的对话系统中，Prompt 可能会被用来初始化一个对话任务，而 ChatMessage 则会被用来记录和传递对话中用户的输入和系统的回应。

总的来说，Prompt 和 ChatMessage 在 LangChain 4J 的对话系统中各自扮演着不同的角色，共同协作以实现高级的自然语言对话功能。通过理解它们的作用和用途，可以更好地利用 LangChain 4J 构建功能强大的聊天机器人和自然语言处理应用。

三.Prompt和 ChatMessage协同工作

1.初始化对话

当开始一个新的对话时，Prompt 通常首先被创建来定义对话的初始状态和任务。这个 Prompt 可以是一个简单的字符串，描述了用户希望执行的任务（如“推荐一部好看的电影”），也可以是一个更复杂的数据结构，包含了对话的历史信息、用户偏好或其他背景数据。

2.对话流转

一旦对话开始，用户的输入（ChatMessage）会被系统接收并处理。这个 ChatMessage 包含了用户的具体请求或问题，它是对话流转中的关键部分。

3.构建新的 Prompt

在接收到 ChatMessage 后，LangChain 4J 的逻辑可能会基于这个输入和对话的历史来构建一个更新的 Prompt。这个新的 Prompt 会包含先前的对话内容，以及用户的最新请求，从而为模型提供一个完整的上下文，使其能够生成更加准确和相关的回应。

4.生成回复

基于这个新的 Prompt，LangChain 4J 会使用适当的自然语言生成模型来生成系统的回复。这个回复本身也是一个 ChatMessage，它会被添加到对话历史中，并可能作为构建下一个 Prompt 的基础。

5.对话持续进行

这个过程会持续进行，每次用户发送一个新的 ChatMessage，系统都会更新 Prompt，生成新的回复，并更新对话历史。这样，通过 Prompt 和 ChatMessage 的协同工作，LangChain 4J 能够实现流畅、连贯的自然语言对话。

6.总结

在 LangChain 4J 中，Prompt 和 ChatMessage 的协同工作使得系统能够理解和处理连续的对话流。Prompt 提供了生成回复所需的初始和引导信息，而 ChatMessage 则代表了对话中的具体发言和用户的输入。通过不断地更新 Prompt 和生成新的 ChatMessage，LangChain 4J 能够保持对话的连贯性，并提供响应式的、自然的交互体验。

四.注解

1.@SystemMessage

@SystemMessage 是一个注解，用于标记或处理与系统消息相关的代码部分。这个注解可能用于指示系统如何生成或处理特定的系统消息，或者用于触发某些与系统消息相关的功能。

与SystemMessage区别

您可以将 SystemMessage 理解为系统向用户传递的通信，用于告知用户有关系统的状态、操作结果或其他重要信息。而 @SystemMessage 则是一种指示或工具，用于控制或处理这些系统消息在代码中的行为。

2.@UserMessage

@UserMessage 是一个注解，它用于标记或处理与用户消息相关的代码部分。这个注解可能用于告诉框架或库如何处理特定的用户消息，例如触发某个特定的功能、应用某种转换或格式化，或者在日志中记录特定的信息。

与UserMessage区别

你可以将 UserMessage 理解为用户与系统交互的实体，它代表了用户的实际输入。而 @UserMessage 可以看作是一个工具或指示符，用于指导系统如何处理这些用户消息。

3.@StructuredPrompt

@StructuredPrompt 是一个注解，用于将结构化的数据转换为自然语言形式的提示，简化了从结构化数据到模型输入的转换过程。

它通常用于将结构化的数据（如 JSON、字典等）转换为适合模型的输入格式。

@StructuredPrompt 注解的数据对象会被转换成自然语言形式的提示，这有助于模型更好地理解任务要求。

与PromptTemplate / prompt区别

PromptTemplate 和 prompt 可以视为不同层次的提示创建机制。PromptTemplate 提供了更高级别的灵活性，而 prompt 则是一种更简单、更直接的方式。

@StructuredPrompt 则是在更高层次上对提示的抽象，它允许用户直接使用结构化的数据作为提示，而无需手动编写自然语言形式的提示。