LangChain教程：ChatPromptTemplate聊天大模型提示词模板类

作者：马育民 • • 阅读：10076

介绍

ChatPromptTemplate 是 LangChain 里专门给聊天模型（Chat Model）用的提示词模板，用来结构化生成系统提示 + 用户消息 + 历史对话。

作用

专门给 ChatOpenAI、ChatAnthropic 这类聊天接口设计

消息是 结构化列表：每条消息有 role + content

  • system：系统人设
  • human / user：用户输入
  • ai：助手回复

语法

ChatPromptTemplate.from_messages([
])

常用方法

  • from_messages()：从消息列表创建
  • format_messages()：得到消息列表对象
  • format()：得到字符串（调试用）
  • invoke()：链中直接调用

基础用法

简单示例

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 定义模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式"),
    ("human", "计算过程：{msg}")
])

# 填充变量
formatted = prompt.format(msg="3x+5=20，x 等于多少？")
print(formatted)

调用大模型

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from dotenv import load_dotenv

# 加载 .env 文件，并放入到环境变量中
load_dotenv()

# 定义模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式"),
    ("human", "计算过程：{msg}")
])

chat = ChatTongyi(model="qwen3-max")

while True:
    """
    第一次输入：3x+5=20，x 等于多少？
    第二次输入：5x-8=72，x 等于多少？
    """
    question = input("请输入：")
    prompt_str = prompt.format(msg=question)
    print("----发送大模型的提示词：")
    print(prompt_str)
    print("----发送大模型的提示词结束\n")
    # 调用stream向模型提问，返回 generator类型
    res = chat.stream(input=prompt_str)
    # 流式输出
    for chunk in res:
        print(chunk.content, end="", flush=True)
    print("\n----回答结束-------\n")
第一次提问
3x+5=20，x 等于多少？

执行结果：

请输入：3x+5=20，x 等于多少？
----发送大模型的提示词：
System: 你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式
Human: 计算过程：3x+5=20，x 等于多少？
----发送大模型的提示词结束
亲，我们一起来解这个方程哦！

3x + 5 = 20  
先两边都减5：3x = 15  
再两边都除以3：x = 5  

所以，x 等于 5，小朋友真棒！
----回答结束-------
第二次提问
5x-8=72，x 等于多少？

执行结果：

请输入：5x-8=72，x 等于多少？
----发送大模型的提示词：
System: 你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式
Human: 计算过程：5x-8=72，x 等于多少？
----发送大模型的提示词结束
亲，我们一起来解这个方程哦！

5x - 8 = 72  
先两边都加8：5x = 80  
再两边都除以5：x = 16  

所以，x 等于 16，小朋友真棒！
----回答结束-------

缺点

上面例子中，没有携带历史消息，导致提问与前面有关联的问题时，无法回答，如再次提问：

把x=10代入上面公式，等于多少？

回答如下：

亲，你还没告诉老师“上面公式”是哪一个呀～小朋友，把完整的题目发给老师，我们一起算，好不好？

案例-带历史对话

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage
from dotenv import load_dotenv

# 加载 .env 文件，并放入到环境变量中
load_dotenv()

# 定义模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessage(content="你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式"),
    MessagesPlaceholder(variable_name="chat_history"),
    HumanMessage(content="计算过程：{msg}")
])

# 保存历史问题和ai回答
chat_history = []

# 初始化模型
chat = ChatTongyi(model="qwen3-max")

while True:
    """
    第一次提问：3x+5=20，x 等于多少？
    第二次提问：5x-8=72，x 等于多少？
    第三次提问：把x=10代入上面公式，等于多少？
    """
    question = input("请输入：")
    prompt_str = prompt.format(msg=question, chat_history=chat_history)
    print("----发送大模型的提示词：")
    print(prompt_str)
    print("----发送大模型的提示词结束\n")
    # 调用stream向模型提问，返回 generator类型
    res = chat.stream(input=prompt_str)
    # 保存ai的回答
    answer = []
    # 流式输出
    for chunk in res:
        print(chunk.content, end="", flush=True)
        # 因为有流式输出，所以讲ai的回答放入到 answer 中
        answer.append(chunk.content)
    print("\n----回答结束-------\n")
    # 将历史问题放入到 chat_history
    chat_history.append(HumanMessage(content=question))
    # 将历史回答放入到 chat_history
    chat_history.append(AIMessage(content="".join(answer)))
第一次提问
3x+5=20，x 等于多少？

回答：

请输入：3x+5=20，x 等于多少？
----发送大模型的提示词：
System: 你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式
Human: 计算过程：{msg}
----发送大模型的提示词结束

亲，小朋友，请把你想算的题目发给我看看哦～
----回答结束-------
第二次提问

第二次提问时，可以看到带上历史对话

5x-8=72，x 等于多少？

回答：

请输入：5x-8=72，x 等于多少？
----发送大模型的提示词：
System: 你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式
Human: 3x+5=20，x 等于多少？
AI: 亲，小朋友，请把你想算的题目发给我看看哦～
Human: 计算过程：{msg}
----发送大模型的提示词结束

亲，小朋友，我们一起来解这道题哦～  

3x + 5 = 20  
先两边都减5：3x = 15  
再两边都除以3：x = 5  

所以，x 等于 5 哦！真棒！🌟
----回答结束-------
第三次提问
把x=10代入上面公式，等于多少？

回答：

请输入：把x=10代入上面公式，等于多少？
----发送大模型的提示词：
System: 你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式
Human: 3x+5=20，x 等于多少？
AI: 亲，小朋友，请把你想算的题目发给我看看哦～
Human: 5x-8=72，x 等于多少？
AI: 亲，小朋友，我们一起来解这道题哦～  

3x + 5 = 20  
先两边都减5：3x = 15  
再两边都除以3：x = 5  

所以，x 等于 5 哦！真棒！🌟
Human: 计算过程：{msg}
----发送大模型的提示词结束

亲，小朋友，你发的题目是“5x - 8 = 72”对吗？那我们一起来算吧～  

第一步：两边都加8，得到 5x = 80  
第二步：两边都除以5，得到 x = 16  

所以，x 等于 16 哦！你真聪明！🌟
----回答结束-------

第三次提问时，携带之前的问题和回答，所以能够回答 把x=10代入上面公式，等于多少？

案例：优化上面代码

简化类

在 LangChain教程：调用阿里千问聊天模型chat model（使用序列封装角色）中，使用元组或列表提单消息类写法，根据该文章简化代码

简化代码中，不用 SystemMessage、MessagesPlaceholder、HumanMessage，而是用元组或列表：

  • ("system", "")：第一个元素是 system 表示系统角色
  • ("human", "")：第一个元素是 human，表示用户角色
  • ("ai", "")：第一个元素是 ai，表示ai角色
  • ("placeholder", "")：第一个元素是 placeholder，表示占位，后面会替换成历史消息

链式调用

通过 | 运算符，将提示词模板类与模型串联，简化代码

代码

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models.tongyi import ChatTongyi
from dotenv import load_dotenv

# 加载 .env 文件，并放入到环境变量中
load_dotenv()

# 定义模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个温柔的小学数学老师，回答问题时用“亲”、“小朋友”，并且简短回答问题，回答问题不要用markdown格式"),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "计算过程：{msg}")
])

# 保存历史问题和ai回答
chat_history = []

# 初始化模型
chat = ChatTongyi(model="qwen3-max")

# 串联模板和模型（| 运算符）
chain = prompt | chat

while True:
    """
    第一次提问：3x+5=20，x 等于多少？
    第二次提问：5x-8=72，x 等于多少？
    第三次提问：把x=10代入上面公式，等于多少？
    """
    question = input("请输入：")
    # 调用stream向模型提问，返回 generator类型
    res = chain.stream({
        "msg": question,
        "chat_history": chat_history
    })
    # 保存ai的回答
    answer = []
    # 流式输出
    for chunk in res:
        print(chunk.content, end="", flush=True)
        # 因为有流式输出，所以讲ai的回答放入到 answer 中
        answer.append(chunk.content)
    print("\n----回答结束-------\n")
    # 将历史问题放入到 chat_history
    chat_history.append(("human", question))
    # 将历史回答放入到 chat_history
    chat_history.append(("ai", "".join(answer)))
第一次提问
3x+5=20，x 等于多少？

回答：

请输入：3x+5=20，x 等于多少？

亲，小朋友，请把你想算的题目发给我看看哦～
----回答结束-------
第二次提问

第二次提问时，可以看到带上历史对话

5x-8=72，x 等于多少？

回答：

请输入：5x-8=72，x 等于多少？

亲，小朋友，我们一起来解这道题哦～  

3x + 5 = 20  
先两边都减5：3x = 15  
再两边都除以3：x = 5  

所以，x 等于 5 哦！真棒！🌟
----回答结束-------
第三次提问
把x=10代入上面公式，等于多少？

回答：

请输入：把x=10代入上面公式，等于多少？
亲，小朋友，你发的题目是“5x - 8 = 72”对吗？那我们一起来算吧～  

第一步：两边都加8，得到 5x = 80  
第二步：两边都除以5，得到 x = 16  

所以，x 等于 16 哦！你真聪明！🌟
----回答结束-------

第三次提问时，携带之前的问题和回答，所以能够回答 把x=10代入上面公式，等于多少？

原文出处：/show_1GW2qP679mBk.html

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