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🎯 课程主题

ChatPromptTemplate 初始化时支持 6 种参数类型，涵盖从字符串到嵌套模板的全部使用场景。

📝 核心知识点

1. 字符串列表

概念说明：在 from_messages 的列表中直接传入字符串。
关键细节：
- LangChain 会自动将字符串当作 用户消息（HumanMessage） 处理。
- 字符串中可以使用 {变量名} 方式进行变量占位。

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    "你好，我是{name}"
])
result = template.invoke({"name": "小明"})

2. 元组列表（(role, content)）

概念说明：使用二元组明确指定消息角色和内容。
关键细节：
- 格式为 (role, content)，role 可以是 "system"、"human"、"ai" 等。
- 等价于上一种写法，但角色更明确。

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个友好的AI助手"),
    ("human", "你好，我是{name}")
])

3. 字典列表（{"role": ..., "content": ...}）

概念说明：使用字典格式声明消息。
关键细节：结构与 invoke 时的字典格式一致，适合程序化生成。

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    {"role": "system", "content": "你是一个友好的AI助手"},
    {"role": "human", "content": "你好，我是{name}"}
])

4. 消息对象列表

概念说明：直接传入 SystemMessage、HumanMessage 等消息对象。
关键细节：
- 消息对象中不能声明变量：变量不会被解析，会原样输出。
- 若需变量，应使用元组列表、字典列表或 BaseMessagePromptTemplate。

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessage(content="你是一个友好的AI助手"),
    HumanMessage(content="你好，我是小明")
])
# invoke 时传入空字典或不需要的变量
result = template.invoke({})

5. BaseMessagePromptTemplate 列表

概念说明：使用 SystemMessagePromptTemplate、HumanMessagePromptTemplate 等子类。
关键细节：
- 通过 from_template 方法创建，内部可声明变量。
- 是解决"消息对象不能放变量"问题的方案之一。

from langchain_core.prompts import (
    SystemMessagePromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate
)

system_tpl = SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是一个{role}")
human_tpl = HumanMessagePromptTemplate.from_template("你好，我是{name}")

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    system_tpl,
    human_tpl
])
result = template.invoke({"role": "AI助手", "name": "小明"})

6. ChatPromptTemplate 嵌套（BaseChatPromptTemplate 列表）

概念说明：在 from_messages 列表中再嵌套一个 ChatPromptTemplate 对象。
关键细节：支持模板的灵活组合与复用。

inner_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个{role}")
])

outer_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    inner_template,
    ("human", "你好，我是{name}")
])
result = outer_template.invoke({"role": "AI助手", "name": "小明"})

7. 综合使用示例

概念说明：在实际项目中，可将以上多种类型混合使用。
关键细节：不同参数类型可并存于同一个 from_messages 列表中。

from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate

human_tpl = HumanMessagePromptTemplate.from_template("我是{name}")
inner = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个{role}")
])

template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    SystemMessage(content="系统启动"),
    human_tpl,
    inner
])
result = template.invoke({"name": "小明", "role": "翻译助手"})

🏗️ 架构与工作流

from_messages 与 __init__ 方法的参数类型完全相同。底层均接受 Sequence[MessageLikeRepresentation] 类型的参数，其中 MessageLikeRepresentation 是一个联合类型，涵盖了上述 6 种表示形式。

💻 代码实战

见上方各知识点的代码示例。

⚠️ 常见问题与避坑指南

消息对象不能声明变量：HumanMessage(content="你好{name}") 中的 {name} 不会被解析为变量，会原样输出。如需变量，改用元组、字典或 MessagePromptTemplate。
不要混淆各种表示形式的写法：字典用 {"role": ..., "content": ...}，元组用 ("role", "content")。

💡 个人总结与延伸

6 种参数类型提供了从简单到复杂的灵活度。日常开发中元组和字典列表最常用；当模板需要复用或嵌套时，使用 MessagePromptTemplate 和 ChatPromptTemplate 的组合是推荐做法。