山西省委组织部网站两学一做香蕉和忘忧草对焦虑的影响

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一、关于 Prompts

1、概念

提示是赋予LLM 表达能力的基本输入。
LlamaIndex 使用提示来构建索引、执行插入、在查询期间执行遍历并合成最终答案。

LlamaIndex 使用一组开箱即用的默认提示模板。

此外，还有一些专门为聊天模型编写和使用的提示，如下gpt-3.5-turbo 所示。

用户还可以提供自己的提示模板来进一步定制框架的行为。
自定义的最佳方法是从上面的链接 复制默认提示，并将其用作任何修改的基础。

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2、使用模式概览

使用提示很简单。

from llama_index.core import PromptTemplatetemplate = ("We have provided context information below. \n""---------------------\n""{context_str}""\n---------------------\n""Given this information, please answer the question: {query_str}\n"
)
qa_template = PromptTemplate(template)# you can create text prompt (for completion API)
prompt = qa_template.format(context_str=..., query_str=...)# or easily convert to message prompts (for chat API)
messages = qa_template.format_messages(context_str=..., query_str=...)

有关更多详细信息，请参阅下方的 使用模式指南。

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3、示例指南

简单的自定义示例

• 完成提示
• 聊天提示
• 提示混合

Prompt 工程指南

• 高级提示
• RAG 提示

实验性的

• 及时优化
• 情绪提示

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二、使用模式

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1、定义自定义提示

定义自定义提示就像 创建格式字符串 一样简单

from llama_index.core import PromptTemplatetemplate = ("We have provided context information below. \n""---------------------\n""{context_str}""\n---------------------\n""Given this information, please answer the question: {query_str}\n"
)
qa_template = PromptTemplate(template)# you can create text prompt (for completion API)
prompt = qa_template.format(context_str=..., query_str=...)# or easily convert to message prompts (for chat API)
messages = qa_template.format_messages(context_str=..., query_str=...)

注意：您可能会看到对旧提示子类的引用，例如QuestionAnswerPrompt、RefinePrompt。
这些已被弃用（现在是 的类型别名PromptTemplate）。
现在您可以直接指定PromptTemplate(template)构建自定义提示。
但在替换默认问题答案提示时，您仍然必须确保模板字符串包含预期的参数（例如{context_str}和）。
{query_str}

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您还可以根据聊天消息定义模板

from llama_index.core import ChatPromptTemplate
from llama_index.core.llms import ChatMessage, MessageRolemessage_templates = [ChatMessage(content="You are an expert system.", role=MessageRole.SYSTEM),ChatMessage(content="Generate a short story about {topic}",role=MessageRole.USER,),
]
chat_template = ChatPromptTemplate(message_templates=message_templates)# you can create message prompts (for chat API)
messages = chat_template.format_messages(topic=...)# or easily convert to text prompt (for completion API)
prompt = chat_template.format(topic=...)

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2、获取和设置自定义提示

由于 LlamaIndex 是一个多步骤管道，因此确定要修改的操作并在正确的位置传递自定义提示非常重要。

例如，提示用于响应合成器、检索器、索引构建等；其中一些模块嵌套在其他模块中（合成器嵌套在查询引擎中）。

有关访问/自定义提示的完整详细信息，请参阅本指南 。

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2.1 常用提示

最常用的提示是text_qa_template和refine_template。

• text_qa_template- 用于使用检索到的节点获取查询的初始答案
• refine_template- 当检索到的文本不适合使用response_mode="compact"（默认）的单个 LLM 调用时，或者使用 检索多个节点时使用response_mode="refine"。
  第一个查询的答案作为 插入existing_answer，LLM 必须根据新上下文更新或重复现有答案。

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2.2 访问提示

您可以调用get_promptsLlamaIndex 中的许多模块来获取模块和嵌套子模块中使用的提示的平面列表。

例如，看一下下面的代码片段。

query_engine = index.as_query_engine(response_mode="compact")
prompts_dict = query_engine.get_prompts()
print(list(prompts_dict.keys()))

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您可能会取回以下密钥：

['response_synthesizer:text_qa_template', 'response_synthesizer:refine_template']

请注意，提示的子模块前缀为“命名空间”。

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2.3 更新提示

您可以在任何实现get_prompts该update_prompts功能的模块上自定义提示。
只需传入参数值，其键等于您在通过 获得的提示字典中看到的键get_prompts。

例如，对于上面的示例，我们可以执行以下操作

# shakespeare!
qa_prompt_tmpl_str = ("Context information is below.\n""---------------------\n""{context_str}\n""---------------------\n""Given the context information and not prior knowledge, ""answer the query in the style of a Shakespeare play.\n""Query: {query_str}\n""Answer: "
)
qa_prompt_tmpl = PromptTemplate(qa_prompt_tmpl_str)query_engine.update_prompts({"response_synthesizer:text_qa_template": qa_prompt_tmpl}
)

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2.4 修改查询引擎中使用的提示

对于查询引擎，您还可以在查询期间直接传入自定义提示（即针对索引执行查询并合成最终响应）。

还有两种等效方法可以覆盖提示：

方式一：通过高级 API

query_engine = index.as_query_engine(text_qa_template=custom_qa_prompt, refine_template=custom_refine_prompt
)

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方式二：通过低级组合 API

retriever = index.as_retriever()
synth = get_response_synthesizer(text_qa_template=custom_qa_prompt, refine_template=custom_refine_prompt
)
query_engine = RetrieverQueryEngine(retriever, response_synthesizer)

上面的两种方法是等效的，其中 1 本质上是 2 的语法糖，并隐藏了潜在的复杂性。
您可能希望使用 1 快速修改一些常用参数，并使用 2 进行更精细的控制。

有关哪些类使用哪些提示的更多详细信息，请访问 查询类参考。

查看参考文档以获取完整的所有提示。

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2.5 修改索引构建中使用的提示

某些索引在构建过程中使用不同类型的提示（注意：最常见的提示，VectorStoreIndex并且SummaryIndex不要使用任何提示）。

例如，TreeIndex使用汇总提示对节点进行分层汇总，KeywordTableIndex使用关键字提取提示来提取关键字。

有两种等效的方法可以覆盖提示：

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方式1：通过默认的节点构造函数

index = TreeIndex(nodes, summary_template=custom_prompt)

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方式2 ：通过文档构造函数。

index = TreeIndex.from_documents(docs, summary_template=custom_prompt)

有关哪个索引使用哪个提示的更多详细信息，请访问 Index 类参考。

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3、[高级]高级提示功能

在本节中，我们将展示 LlamaIndex 中的一些高级提示功能。

相关指南：

• 高级提示
• RAG 快速工程

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3.1 部分格式化

部分格式化提示，填写一些变量，同时留下其他变量稍后填写。

from llama_index.core import PromptTemplateprompt_tmpl_str = "{foo} {bar}"
prompt_tmpl = PromptTemplate(prompt_tmpl_str)
partial_prompt_tmpl = prompt_tmpl.partial_format(foo="abc")fmt_str = partial_prompt_tmpl.format(bar="def")

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3.2 模板变量映射

LlamaIndex 提示抽象通常需要某些键。
例如，我们对上下文和用户查询的text_qa_prompt期望。
context_str``query_str

但是，如果您尝试调整字符串模板以与 LlamaIndex 一起使用，则更改模板变量可能会很烦人。

相反，定义template_var_mappings：

template_var_mappings = {"context_str": "my_context", "query_str": "my_query"}prompt_tmpl = PromptTemplate(qa_prompt_tmpl_str, template_var_mappings=template_var_mappings
)

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3.3 函数映射

将函数作为模板变量而不是固定值传递。

这是相当先进和强大的；允许您进行动态几次提示等。

这是重新格式化context_str.

def format_context_fn(**kwargs):# format context with bullet pointscontext_list = kwargs["context_str"].split("\n\n")fmtted_context = "\n\n".join([f"- {c}" for c in context_list])return fmtted_contextprompt_tmpl = PromptTemplate(qa_prompt_tmpl_str, function_mappings={"context_str": format_context_fn}
)prompt_tmpl.format(context_str="context", query_str="query")

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2024-04-15（一）