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介绍

提示词是一种与大模型交互的对话格式,它以 JSON 格式定义了一个消息列表(messages),包含了系统消息和用户消息。

我们向AI提问时,其实发给AI的都是提示词,别看我们只是简单输入了一句话,但大模型内部其实自动帮我们把这句话转换为提示词的形式了。

但是我们现在如何手动来设置提示词呢?请看下文

设置提示词

总的流程就是:声明 chatTemplate 表示提示词模板,声明 input 用于填充 chatTemplate 模板中的占位符,最终二者结合得到prompt。

package mainimport ("context""fmt""github.com/tmc/langchaingo/llms""github.com/tmc/langchaingo/llms/openai""github.com/tmc/langchaingo/prompts"
)func main() {// 初始化大模型llmllm, _ := openai.New(openai.WithModel("deepseek-reasoner"),openai.WithToken("sk-2c4e9ad917cf48d8ad834dc5b98e7e01"),openai.WithBaseURL("https://api.deepseek.com"),)// 什么提示词模板chatTemplate := prompts.NewChatPromptTemplate([]prompts.MessageFormatter{prompts.NewSystemMessagePromptTemplate("你是一个有帮助的助手,擅长回答天气相关问题。", nil),prompts.NewHumanMessagePromptTemplate("{{.greeting}}!今天{{.city}}的天气怎么样?", []string{"greeting", "city"}),})// input 用于填充 chatTemplate 模板中的占位符变量input := map[string]interface{}{"greeting": "早上好","city":     "北京",}// 根据模板和变量生成为最终的提示词prompt, _ := chatTemplate.Format(input)// 通过大模型llm调用APIctx := context.Background()completion, _ := llms.GenerateFromSinglePrompt(ctx,llm,prompt,)// 输出大模型生成的答复fmt.Println(completion)
}

使用提示词的好处

好处1. 支持对话上下文

messages 数组允许你提供多轮对话的历史记录,模型可以根据之前的消息生成更符合上下文的回复。

"messages": [{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, // 开启对话时生成的{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}, // 用户生成的{"role": "assistant", "content": "The capital of France is Paris."}, // ai生成的{"role": "user", "content": "What about Spain?"}    // 用户生成的
]

在这个例子中,模型知道用户之前问了法国的首都,现在问西班牙的首都,可以直接回答:“The capital of Spain is Madrid.”,而不需要重复澄清。

好处2. 区分角色

通过 role 字段,模型可以区分不同身份(系统、用户、AI)发送消息,从而采取不同的处理方式。

  • role: "system":设置模型的全局行为或角色,通常只在对话开始时提供一次。
  • role: "user":表示用户的输入,模型会直接回应。
  • role: "assistant":表示模型的回复,通常由模型生成,但也可以手动添加以模拟对话历史。

好处3. 兼容性和标准化

这种 messages 格式是 OpenAI 的 Chat API 标准格式(Chat Completions API),被广泛采用。

许多 LLM 提供商(如 DeepSeek、Anthropic)都兼容这种格式,因为它已经成为行业标准。

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