ChatGPT | 使用自己Prompt替换LangChain默认Prompt

**使用自定义 Prompt 替换 LangChain 默认 Prompt**

在前面的文章中，我们已经介绍了如何使用 LangChain 来构建一个简单的问答系统。然而，LangChain 的默认 Prompt 并不是最优选择。在这个文档中，我们将展示如何使用自定义 Prompt 来替换 LangChain 默认 Prompt。

**为什么需要自定义 Prompt?**

LangChain 的默认 Prompt 是一个通用的 Prompt 模板，它适用于大多数问答场景。但是，在某些特定场景下，使用自定义 Prompt 可能会更好。例如：

* 当我们需要提供更多的上下文信息时。
* 当我们需要改变 Prompt 的语气或风格时。

**如何创建自定义 Prompt?**

创建自定义 Prompt 很简单，我们只需根据我们的需求编写一个新的 Prompt 模板即可。例如，如果我们想要提供更多的上下文信息，我们可以这样做：

# 自定义 Promptprompt = """
你好，我是 AI机器人。我可以帮助你回答任何关于 [主题] 的问题。
请问你想知道什么？
"""

# 使用自定义 Prompt 替换 LangChain 默认 Promptmodel = LangChain(prompt=prompt)

# 使用自定义 Prompt 来回答问题def ask_question(question):
 # 将问题传递给 LangChain response = model.answer(question)
 return response# 测试自定义 Promptquestion = "你好，我想知道关于 [主题] 的信息。"
response = ask_question(question)

print(response)

# 自定义 Promptprompt = """
你好，我是 AI机器人。我可以帮助你回答任何关于 [主题] 的问题。
请问你想知道什么？
"""

# 使用自定义 Prompt 替换 LangChain 默认 Promptmodel = LangChain(prompt=prompt)

# 使用自定义 Prompt 来回答问题def ask_question(question):
 # 将问题传递给 LangChain response = model.answer(question)
 return response# 测试自定义 Promptquestion = "你好，我想知道关于 [主题] 的信息。"
response = ask_question(question)

print(response)