引言

提示工程已成为利用大型语言模型（LLMs）进行各种应用的关键。众所周知，基本的提示工程涵盖了基本技术。然而，进一步发展到更复杂的方法可以让我们创建高效、上下文感知和稳健的语言模型。本文将深入探讨使用 LangChain 的多种高级提示工程技术。我已添加了开发者的代码示例和实用见解。

在高级提示工程中，我们设计复杂的提示，并利用 LangChain 的能力构建智能的、上下文感知的应用。这包括动态提示、上下文感知提示、元提示以及使用记忆来在交互中保持状态。这些技术可以显著提升LLM 动力应用的性能和可靠性。

学习目标

• • 学习创建多步提示，引导模型进行复杂推理和工作流程。

• • 探索高级提示工程技术，根据实时上下文和用户交互调整提示，实现自适应应用。

• • 开发随着对话或任务而演变以保持相关性和连贯性的提示。

• • 使用模型的内部状态和反馈机制自主生成和完善提示。

• • 实现记忆机制，以在交互中保持上下文和信息，实现连贯的应用。

• • 在教育、支持、创意写作和研究等实际应用中使用高级提示工程。

目录

设置 LangChain

确保正确设置 LangChain。对于高级应用，强大的设置和对框架的熟悉至关重要。希望大家都知道如何在 Python 中设置 LangChain。

安装

首先，使用 pip 安装 LangChain：

pip install langchain

基本设置

高级提示结构化

高级提示结构化是一个进阶版本，超越了简单的指令或上下文提示。它涉及创建多步提示，引导模型经过逻辑步骤。这种技术对于需要详细解释、逐步推理或复杂工作流程的任务至关重要。通过将任务分解为更小、可管理的组件，高级提示结构化可以帮助增强模型生成连贯、准确和与上下文相关的响应的能力。

高级提示结构化的应用

• • 教育工具：高级提示工程工具可以创建详细的教育内容，如逐步教程、复杂主题的全面解释和互动学习模块。
• • 技术支持：它可以帮助提供详细的技术支持、故障排除步骤和各种系统和应用程序的诊断程序。
• • 创意写作：在创意领域，高级提示工程可以通过引导模型经历一系列叙事构建步骤，帮助生成复杂的故事情节、角色发展和主题探索。
• • 研究辅助：对于研究目的，结构化提示可以协助进行文献综述、数据分析和从多个来源综合信息，确保系统地进行。

高级提示结构化的关键组成部分

以下是高级提示工程结构化的关键组成部分：

• • 逐步说明：通过为模型提供清晰的步骤序列，我们可以显著提高其输出的质量。这对于解决问题、程序解释和详细描述特别有用。每个步骤应在前一个步骤的基础上逻辑构建，引导模型进行结构化思考过程。
• • 中间目标：为了确保模型保持在正确的轨道上，我们可以在提示中设定中间目标或检查点。这些目标作为主提示中的迷你提示，允许模型一次专注于任务的一个方面。这种方法在涉及多个阶段或需要整合各种信息片段的任务中特别有效。
• • 上下文提示和线索：在提示中加入上下文提示和线索可以帮助模型理解任务的更广泛背景。例如，提供背景信息、定义关键术语或概述响应的预期格式。上下文线索确保模型的输出与用户的期望和任务的具体要求保持一致。
• • 角色规范：为模型定义特定角色可以增强其性能。例如，要求模型扮演特定领域的专家（如数学家、历史学家、医生）可以帮助定制其响应到期望的专业水平和风格。角色规范可以提高模型采用不同人设并相应调整语言的能力。
• • 迭代改进：高级提示结构化通常涉及一个迭代过程，根据模型的响应对初始提示进行改进。这种反馈循环允许开发人员微调提示，进行调整以改善清晰度、连贯性和准确性。迭代改进对于优化复杂提示和实现期望的输出至关重要。

示例：多步推理

动态提示

在动态提示中，我们根据上下文或先前的交互调整提示，实现与语言模型更具适应性和响应性的交互。与保持固定的静态提示不同，动态提示可以根据不断发展的对话或手头任务的特定要求而发展。动态提示的灵活性使开发人员能够为与语言模型交互的用户创建更具吸引力、与上下文相关和个性化的体验。

动态提示的应用

• • 对话代理：动态提示对于构建能够与用户进行自然、具有上下文相关性的对话、提供个性化协助和信息检索的对话代理至关重要。
• • 交互式学习环境：在教育领域，动态提示可以通过根据学习者的进展和偏好调整教学内容，提供定制反馈和支持，从而增强交互式学习环境。
• • 信息检索系统：动态提示可以通过根据用户的上下文和偏好动态调整和更新搜索查询，提高信息检索系统的效果，从而产生更准确和相关的搜索结果。
• • 个性化推荐：动态提示可以为个性化推荐系统提供动力，根据用户偏好和浏览历史动态生成提示。该系统根据用户的兴趣和过往互动向用户推荐相关内容和产品。

动态提示技术

• • 上下文查询扩展：这涉及使用正在进行的对话或用户输入中收集的额外上下文来扩展初始提示。这种扩展的提示使模型更好地理解当前上下文，从而产生更具见识和相关性的回应。
• • 用户意图识别：通过分析用户意图并从其查询中提取关键信息，开发人员可以动态生成满足用户特定需求和要求的提示。这将确保模型的回应符合用户意图，从而实现更令人满意的互动。
• • 自适应提示生成：动态提示还可以根据模型的内部状态和当前对话历史即时生成提示。这些动态生成的提示可以引导模型生成与正在进行的对话和用户期望一致的连贯回应。
• • 通过反馈改进提示：通过在提示过程中添加反馈机制，开发人员可以根据模型的回应和用户的反馈改进提示。这种迭代反馈循环实现持续改进和适应，从而使互动随着时间变得更加准确和有效。

示例：动态常见问题解答生成器

上下文感知提示

上下文感知提示代表了与语言模型互动的复杂方法。它涉及提示根据对话或正在进行任务的上下文动态调整。与保持固定的静态提示不同，上下文感知提示会实时演变和适应，从而实现更细致和相关的模型互动。该技术利用互动过程中的上下文信息来引导模型的回应。它有助于生成连贯、准确且符合用户期望的输出。

上下文感知提示的应用

• • 对话助手：上下文感知提示对于构建对话助手以进行自然、具有上下文相关性的对话、提供个性化协助和信息检索至关重要。
• • 面向任务的对话系统：在面向任务的对话系统中，上下文感知提示使模型能够理解并回应用户查询，指导对话朝着实现期望目标的方向发展。
• • 交互式叙事：上下文感知提示可以通过根据用户的选择和行为调整叙事来增强交互式叙事体验，确保个性化和沉浸式叙事体验。
• • 客户支持系统：上下文感知提示可以通过将回应调整为用户查询和历史互动，提供相关和有用的协助，从而提高客户支持系统的效果。

上下文感知提示技术

• • 上下文信息整合：上下文感知提示从正在进行的对话中获取上下文信息，包括先前的消息、用户意图和相关的外部数据源。这些上下文信息丰富了提示，使模型更深入地理解对话的背景，并能够给出更具见地的回应。
• • 上下文提示扩展：上下文感知提示会根据不断发展的对话动态扩展和调整，添加新信息并根据需要调整提示的结构。这种灵活性使得提示能够在互动过程中保持相关和响应，并引导模型生成连贯且与上下文相符的回应。
• • 上下文提示细化：随着对话的进行，上下文感知提示可能会根据模型的回应和用户的输入进行迭代细化。这一迭代过程使开发人员能够不断调整和优化提示，以确保准确捕捉对话演变的上下文。
• • 多轮上下文保留：上下文感知提示保留先前互动的记忆，并将这些历史上下文添加到提示中。这使得模型能够生成与正在进行的对话相关的连贯回应，并提供比单条消息更为更新和连贯的对话。

示例：上下文对话

元提示

元提示用于增强语言模型的复杂性和适应性。与提供明确指令或查询给模型的传统提示不同，元提示在更高的抽象层次上操作，自主指导模型生成或细化提示。这种元级别的指导使模型能够根据任务要求、用户互动和内部状态动态调整其提示策略。这导致了更灵活和响应迅速的对话。

元提示的应用

• • 自适应提示工程：元提示使模型能够根据任务要求和用户输入动态调整其提示策略，从而实现更具适应性和与上下文相关的互动。
• • 创造性提示生成：元提示探索提示空间，使模型能够生成多样化和创新性的提示，激发新的思想和表达高度。
• • 特定任务的提示生成：元提示使得能够生成针对特定任务或领域的提示，确保模型的回应与用户意图和任务要求一致。
• • 自主提示细化：元提示允许模型根据反馈和经验自主细化提示。这有助于模型不断改进和完善其提示策略。

元提示的技术

• • 示例生成提示：元提示可以涉及根据用户从任务上下文中提供的示例生成提示。通过分析这些示例，模型识别相似的模式和结构，从而生成符合任务特定要求的新提示。
• • 通过反馈细化提示：元提示允许模型根据自身回应和用户输入迭代地细化提示。这种反馈循环使模型能够从错误中学习，并调整其提示策略以随着时间提高输出的质量。
• • 基于任务描述生成提示：元提示可以提供自然语言理解技术，从任务描述或用户查询中提取关键信息，并使用这些信息生成符合当前任务的提示。这确保生成的提示与用户意图和任务的具体要求一致。
• • 基于模型状态生成提示：元提示通过考虑模型的内部状态，包括其知识库、记忆和推理能力，生成提示。通过利用模型的现有知识和推理能力，模型能够生成与上下文相关的提示，并与其当前的理解状态一致。

示例：为任务生成提示

利用记忆和状态

在语言模型中利用记忆和状态使模型能够在交互中保持上下文和信息，从而帮助语言模型展现出更接近人类的行为，例如保持对话上下文、跟踪对话历史以及根据先前的交互调整回复。通过在提示过程中添加记忆和状态机制，开发人员可以创建更连贯、上下文感知和响应灵活的语言模型交互。

利用记忆和状态的应用

• • 上下文感知对话代理：记忆和状态机制使语言模型能够作为上下文感知的对话代理，保持对话中的上下文并生成与正在进行的对话一致的回复。
• • 个性化推荐：在这方面，语言模型可以根据用户的偏好和过去的交互提供个性化推荐，提高推荐系统的相关性和有效性。
• • 自适应学习环境：它可以通过跟踪学习者的进展并根据其需求和学习轨迹调整教学内容，增强交互式学习环境。
• • 动态任务执行：语言模型可以在多次交互中执行复杂任务，协调其行动并根据任务不断变化的上下文调整其回复。

利用记忆和状态的技术

• • 对话历史跟踪：语言模型可以保持对话中交换的先前消息的记忆，从而使其保持上下文并跟踪对话历史。通过引用这段对话历史，模型可以生成更连贯和上下文相关的回复，建立在先前的交互基础上。
• • 上下文记忆整合：记忆机制可以整合到提示过程中，为模型提供访问相关上下文信息的能力。这有助于开发人员根据模型的过去经验和交互引导模型的回复。
• • 有状态的提示生成：状态管理技术允许语言模型维护一个随着交互而不断演变的内部状态。开发人员可以根据模型的内部上下文调整提示策略，以确保生成的提示与其当前知识和理解相一致。
• • 动态状态更新：语言模型可以根据交互中接收到的新信息动态更新其内部状态。在这里，模型不断根据用户输入和模型输出更新其状态，实时调整其行为，提高其生成上下文相关回复的能力。

示例：在对话中保持状态

实际示例

示例 1：高级文本摘要

利用动态和上下文感知的提示来总结复杂文档。

示例 2：复杂问答

结合多步推理和上下文感知提示进行详细问答。

结论

使用 LangChain 进行高级提示工程，有助于开发人员构建健壮的、具有上下文感知能力的应用程序，充分利用大型语言模型的潜力。持续实验和完善提示对于实现最佳结果至关重要。

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主要要点

• • 高级提示工程结构化：通过上下文提示引导模型进行多步推理。
• • 动态提示：根据实时上下文和用户交互调整提示。
• • 上下文感知提示：演变提示以保持与对话上下文的相关性和连贯性。
• • 元提示：自主生成和完善提示，利用模型的能力。
• • 利用记忆和状态：在交互中保持上下文和信息，以产生连贯的回应。

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