首页
/ Ragbits项目中的Prompt使用指南:从基础到高级技巧

Ragbits项目中的Prompt使用指南:从基础到高级技巧

2025-06-05 12:44:50作者:侯霆垣

引言

在现代AI应用开发中,Prompt(提示词)的设计与使用是构建高效AI系统的关键环节。Ragbits项目提供了一套完善的Prompt管理框架,使开发者能够轻松定义、配置和使用Prompt。本文将全面介绍如何在Ragbits项目中高效使用Prompt功能。

基础Prompt定义

静态Prompt创建

静态Prompt是最简单的Prompt形式,不需要输入数据模型。在Ragbits中,我们可以通过继承Prompt基类来定义静态Prompt:

from ragbits.core.prompt import Prompt

class JokePrompt(Prompt):
    """
    用于生成笑话的Prompt
    """
    system_prompt = "你是一个笑话生成器,生成的笑话应该有趣且不具冒犯性"
    user_prompt = "给我讲个笑话"

使用这个Prompt非常简单:

from ragbits.core.llms.litellm import LiteLLM

llm = LiteLLM("gpt-4")
joke = await llm.generate(JokePrompt())
print(joke)

带输入模型的Prompt

更常见的情况是,我们需要根据不同的输入生成响应。Ragbits支持使用Pydantic模型定义输入数据结构:

from pydantic import BaseModel

class QueryWithContext(BaseModel):
    query: str
    context: list[str]

class RAGPrompt(Prompt[QueryWithContext]):
    system_prompt = "你是一个有帮助的助手,根据提供的上下文回答问题"
    user_prompt = """
    问题:{{ query }}
    
    上下文:
    {% for item in context %}
    {{ item }}
    {% endfor %}
    """

使用时传入符合模型的数据:

query = "最近两届世界杯冠军是谁?"
context = ["今天是2017年11月", "德国赢得了2014年世界杯", "西班牙赢得了2010年世界杯"]
prompt = RAGPrompt(QueryWithContext(query=query, context=context))
response = await llm.generate(prompt)

高级Prompt配置

结构化输出配置

Ragbits支持定义输出数据结构,这对于构建需要严格输出格式的应用非常有用:

class WorldCupWinners(BaseModel):
    last: str
    previous: str

class StructuredRAGPrompt(Prompt[QueryWithContext, WorldCupWinners]):
    # ...其他定义与之前相同...

使用时需要确保LLM支持结构化输出:

llm = LiteLLM(use_structured_output=True)
response = await llm.generate(prompt)  # 返回WorldCupWinners实例

简单类型输出

对于简单的输出类型(如布尔值、整数等),Ragbits提供了内置解析器:

class BooleanPrompt(Prompt[RoleInput, bool]):
    user_prompt = "你是{{ role }}吗?只回答'是'或'否'"

自定义输出解析器

当内置解析器不能满足需求时,可以自定义解析逻辑:

class CustomIntPrompt(Prompt[ItemInput, int]):
    @staticmethod
    def response_parser(response: str) -> int:
        numbers = re.findall(r"\d+", response)
        return int(numbers[0]) if numbers else 0

最佳实践

  1. Prompt设计原则

    • 明确系统角色(system_prompt)
    • 清晰表达用户需求(user_prompt)
    • 使用模板语法动态插入变量
  2. 错误处理

    • 捕获ResponseParsingError处理解析失败
    • 为关键操作添加类型检查
  3. 性能优化

    • 复用Prompt实例
    • 批量处理相似请求

总结

Ragbits的Prompt系统提供了从简单到复杂的全方位支持。通过本文介绍的技术,开发者可以:

  • 创建静态或动态Prompt
  • 定义严格的输入输出数据结构
  • 实现自定义解析逻辑
  • 构建健壮的AI应用

掌握这些Prompt技术将大大提升你在Ragbits项目中开发AI应用的能力和效率。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
144
1.93 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
553
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
423
392
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
511