提示工程101第三课：提示模板和变量

随着 AI 语言模型的不断进步，设计有效的提示对于获取期望的输出至关重要。提示模板（Prompt Template）和变量具有以下优势：

• 可复用性：模板可在不同场景下重复使用，节省时间并确保一致性。

• 灵活性：变量支持动态内容插入，使提示能够适应各种情况。

• 复杂性管理：模板可以处理复杂结构，包括条件逻辑和循环，使 AI 交互更加智能化。

• 可扩展性：随着应用规模扩大，结构良好的模板有助于管理和维护大量提示内容。

本教程旨在帮助学习者掌握创建强大且灵活的提示模板的技能，从而提升他们在 AI 语言模型中的应用能力。

本教程全面介绍了在 AI 语言模型中创建和使用带变量的提示模板的方法。重点讲解如何利用 Python 在 LangChain 和 JinJa2 中的提示模板引擎构建灵活、可复用的提示结构，以便动态插入内容。教程还演示了如何使用这些高级提示技巧与阿里的 Qwen 模型交互。

LangChain 中的 PromptTemplate 将字典作为输入，其中每个键代表提示模板中要填写的变量。最终输出是一个字符串。

字典的键理论上可以任意多：

Jinja2 是 Python 中的一个强大模板引擎，常用于动态生成文本，包括 HTML、配置文件，以及在 AI 领域中的提示模板。

在 LLM（大语言模型）应用中，Jinja2 允许动态插入变量、使用条件语句和循环，从而构建灵活、可复用的提示模板。

首先我们写一个 Jinja2PromptTemplate 类：

然后便可以像使用 LangChain 的 PromptTemplate 那样使用了，不过这里变量要放到两个花括号中，即 {{ var }}

接下来我们学习一下 Jinja2 的高级功能，这些功能目前 LangChain 的 PromptTemplate 是不具备的。

动态插入变量

在提示模板中使用列表

下面是在 LangChain 中使用列表的案例，现在你可能看不到有什么特殊：

但是 Jinja2 支持在提示模板中使用循环：