一、ChatPromptTemplate简介

ChatPromptTemplate是LangChain中用于构建对话式提示词的专用模板。相比普通的PromptTemplate，它能更好地处理多角色对话场景，支持System、Human、AI等多种消息类型。

二、创建ChatPromptTemplate的两种方式

2.1 构造方法实例化

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 方式一：使用构造方法
chat_prompt = ChatPromptTemplate(
    messages=[
        ("system", "你是一个AI助手,你的名字叫{name}"),
        ("human", "我的问题是{question}")
    ],
    input_variables=["name", "question"],  # 明确指定输入变量
)

# 简洁写法
chat_prompt = ChatPromptTemplate([
    ("system", "你是一个AI助手,你的名字叫{name}"),
    ("human", "我的问题是{question}")
])

2.2 from_messages()方法

# 方式二：使用from_messages()方法（推荐）
chat_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个AI助手,你的名字叫{name}"),
    ("human", "我的问题是{question}")
])

两种方式对比：

• 构造方法更灵活，可指定input_variables
• from_messages()更简洁，自动推断变量

三、调用模板的四种方法

3.1 invoke()方法

# invoke(): 传入字典，返回ChatPromptValue对象
response = chat_prompt.invoke(
    input={"name": "小智", "question": "1 + 2 + 3 = ?"}
)
print(f"返回类型: {type(response)}")
print(f"内容: {response}")

输出：

返回类型: <class 'langchain_core.prompt_values.ChatPromptValue'>
内容: messages=[
    SystemMessage(content='你是一个AI助手,你的名字叫小智'),
    HumanMessage(content='我的问题是1 + 2 + 3 = ?')
]

3.2 format()方法

# format(): 传入变量值，返回格式化字符串
formatted_text = chat_prompt.format(
    name="小智", 
    question="1 + 2 + 3 = ?"
)
print(f"返回类型: {type(formatted_text)}")
print(f"内容:\n{formatted_text}")

输出：

返回类型: <class 'str'>
内容:
System: 你是一个AI助手,你的名字叫小智
Human: 我的问题是1 + 2 + 3 = ?

3.3 format_messages()方法

# format_messages(): 传入变量值，返回消息列表
messages_list = chat_prompt.format_messages(
    name="小智",
    question="1 + 2 + 3 = ?"
)
print(f"返回类型: {type(messages_list)}")
print(f"内容: {messages_list}")

输出：

返回类型: <class 'list'>
内容: [
    SystemMessage(content='你是一个AI助手,你的名字叫小智'),
    HumanMessage(content='我的问题是1 + 2 + 3 = ?')
]

3.4 format_prompt()方法

# format_prompt(): 传入变量值，返回ChatPromptValue
prompt_value = chat_prompt.format_prompt(
    name="小智",
    question="1 + 2 + 3 = ?"
)
print(f"返回类型: {type(prompt_value)}")
print(f"内容: {prompt_value}")

输出：

返回类型: <class 'langchain_core.prompt_values.ChatPromptValue'>
内容: messages=[
    SystemMessage(content='你是一个AI助手,你的名字叫小智'),
    HumanMessage(content='我的问题是1 + 2 + 3 = ?')
]

四、四种方法对比总结

方法	输入类型	输出类型	适用场景
invoke()	字典	ChatPromptValue	链式调用，需要结构化响应
format()	关键字参数	字符串	需要人类可读的文本
format_messages()	关键字参数	消息列表	需要直接传递给聊天模型
format_prompt()	关键字参数	ChatPromptValue	需要中间格式进行后续处理

五、完整版调用模型

import os
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from dotenv import load_dotenv

# 加载env环境变量
load_dotenv()

# 获取对话模型
chat_model = ChatOpenAI(
    # 1.设置模型名称
    model="deepseek-chat",
    # 2.模型接口地址
    base_url= os.getenv('OPENAI_BASE_URL'),
    # 3.模型调用key
    api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'),
)


# 实例化模版
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个AI助手,你的名字叫{name}"),
    ("human", "我的问题是{question}"),
])

# 填充模版参数
prompt = chat_prompt_template.invoke(input={"name": "小智", "question": "1 + 2 + 3 = ? "})

# 通过大模型调用提示词,得到响应数据
response = chat_model.invoke(prompt)
print(response)