摘要
本文聚焦于 LangChain 框架中PromptTemplate提示詞模板模塊的深度解析，主要參考langchain_core.prompts源碼模塊與官方文檔。系統梳理 LangChain 對提示詞模板的封裝邏輯與設計思路，旨在幫助讀者構建全面、深入的知識體系，為高效運用LangChain 框架的提示詞模板開發應用奠定堅實基礎。
PromptTemplete 模塊靜態類圖
BasePromptTemplate 繼承樹
BaseMessagePromptTemplate 繼承樹
上面的類圖展示了 LangChain 中 Prompt Template 相關類的繼承體系 。主要分為BasePromptTemplate 繼承樹和BaseMessagePromptTemplate 繼承樹。
BasePromptTemplate
BasePromptTemplate作為根類，定義了提示模板的基本屬性和方法，它還提供了格式化提示、異步格式化提示、部分填充等方法。
相關子類
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PipelinePromptTemplate：允許將多個提示模板組合在一起，構建復雜的提示。不過，該類已被棄用，從 0.3.22 版本開始不推薦使用，計劃在 1.0 版本移除。 -
StringPromptTemplate：用于處理字符串類型的提示模板，它繼承了BasePromptTemplate的基本功能，并提供了同步和異步格式化提示的方法，支持使用不同的字符串格式化語法，如 f - 字符串、Jinja2、Mustache 等。
StringPromptTemplate 的子類
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PromptTemplate：最常用的提示模板類，它接受一個字符串模板和一組輸入變量，通過格式化方法生成最終的提示字符串。支持 f - 字符串、Jinja2 和 Mustache 三種模板格式，但使用 Jinja2 時需要注意安全問題。 -
FewShotPromptTemplate：用于基于少量示例生成提示，通常用于需要提供示例來引導模型生成結果的場景。 -
FewShotPromptWithTemplates：與FewShotPromptTemplate類似，但支持使用模板來格式化示例。
BaseChatPromptTemplate
聊天提示模板的基類，派生出多個具體的聊天提示模板類。
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AutoGPTPrompt：用于 AutoGPT 場景的特定提示模板。 -
FewShotChatMessagePromptTemplate：基于少樣本學習的聊天提示模板類
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ChatPromptTemplate：通用的聊天提示模板類，可用于構建多輪對話的提示。-
AgentScratchPadChatPromptTemplate：用于代理 scratch pad 場景的聊天提示模板。
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BaseMessagePromptTemplate
消息提示模板的基類，定義了格式化消息的抽象方法。
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MessagesPlaceholder：用于占位符的消息提示模板。 -
BaseStringMessagePromptTemplate：使用字符串提示模板的消息提示模板基類。 -
ChatMessagePromptTemplate：通用的聊天消息提示模板。 -
HumanMessagePromptTemplate：用于人類消息的提示模板。 -
AIMessagePromptTemplate：用于 AI 消息的提示模板。 -
SystemMessagePromptTemplate：用于系統消息的提示模板。
專用模板/工具
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ImagePromptTemplate：專門用于處理圖片，適配多模態大模型的Prompt。
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load_prompt:從文件中讀取模板
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DictPromptTemplate:將模板組裝成dict ，方便后續的取用
重點Template介紹
BasePromptTemplate
簡介
BasePromptTemplate 是 LangChain 中用于所有提示模板的基類，它定義了提示模板的基本結構和行為，為創建和格式化提示提供了統一的接口。
主要屬性
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input_variables：一個字符串列表，包含了提示模板所需輸入變量的名稱。這些變量的值是格式化提示所必需的。 -
optional_variables：一個字符串列表，包含了可選的變量名稱，用于占位符或MessagePlaceholder。這些變量會自動從提示中推斷出來，用戶不需要提供。 -
input_types：一個字典，指定了提示模板期望的變量類型。如果未提供，則所有變量都被假定為字符串類型。 -
output_parser：一個可選的BaseOutputParser對象，用于解析調用大語言模型（LLM）對格式化提示的輸出。 -
partial_variables：一個字典，包含了提示模板攜帶的部分變量。這些部分變量會填充模板，使得用戶在每次調用提示時不需要傳遞它們。 -
metadata：一個可選的字典，用于追蹤提示的元數據。 -
tags：一個可選的字符串列表，用于追蹤提示的標簽。
主要方法
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驗證方法
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validate_variable_names：驗證變量名不包含受限名稱，如"stop"，并檢查輸入變量和部分變量是否有重疊。
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命名空間與序列化方法
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get_lc_namespace：返回 LangChain 對象的命名空間，即["langchain", "schema", "prompt_template"]。 -
is_lc_serializable：返回該類是否可序列化，返回值為True。
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輸入模式方法
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get_input_schema：獲取提示的輸入模式，根據輸入變量和可選變量創建一個BaseModel類型的輸入模式。
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輸入驗證與格式化方法
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_validate_input：驗證輸入是否為字典類型，并檢查是否缺少必需的輸入變量。 -
_format_prompt_with_error_ha
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