整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程：Models,Prompts and Parsers（源码可见）

模型，提示词和解析器（Models, Prompts and Parsers）

• 模型：大语言模型
• 提示词：构建传递给模型的输入的方式
• 解析器：获取模型输入，转换为更为结构化的形式以在下游任务中使用

为什么使用提示词模板

• 提示词会非常长且具体
• 在可以的时候能直接复用提示词
• LangChain也为常用操作提供了提示词（模板）

LangChain输出解析可用于提示词模板

LangChian库函数以假定输出包含某些关键字的方式解析大语言模型的输出

上图示例使用Thought,Action,Observation作为思维链推理（Chain-of-Thought Reasoning.(ReAct框架)）的关键词

下面是一个使用提示词模板的例子：

调用LangChain使用review_template创建一个提示词模板：


response.content结果是字符串类型，无法直接提取其中的信息，使用LangChain提供的解析器可以解析其中的变量。


35-38之间，原视频没有这部分，参见原课程：


使用review_template_2创建一个新提示词：

提示词结果：

调用gpt结果：

使用LangChain解析器解析：


这个例子举得其实不好，json.loads也能直接实现目的，应该是在更复杂的场景使用的。