在LlamaIndex中设置系统提示的技术指南

LlamaIndex作为一个强大的LLM应用开发框架，提供了灵活的提示模板功能。本文将详细介绍如何在LlamaIndex中设置系统提示，帮助开发者更好地控制语言模型的行为。

系统提示的重要性

系统提示是指导语言模型行为的关键元素，它定义了模型在对话中的角色和响应风格。在LlamaIndex中，系统提示可以显著影响模型输出的质量和一致性。

使用RichPromptTemplate设置系统提示

LlamaIndex提供了RichPromptTemplate类，这是一种强大的方式来构建包含系统提示的复杂提示模板。以下是一个典型的使用示例：

from llama_index.core.prompts import RichPromptTemplate

_EXTRACTION_PROMPT_NEW = RichPromptTemplate(
"""
{% chat role='system' %}
你是一个专业的数据提取助手，负责从文本中提取结构化信息。
请确保提取的信息准确无误，格式规范。
{% endchat %}

{% chat role='user' %}
请从以下文本中提取关键信息：{{ LH_chunk }}
{% endchat %}
"""
)

在这个例子中，我们定义了一个包含系统提示和用户提示的模板。系统提示明确了模型的角色和任务要求，而用户提示则包含了具体的操作指令和变量。

在Ollama包装器中使用系统提示

当使用Ollama包装器初始化模型时，可以通过提示模板来设置系统提示。虽然Ollama包装器本身没有直接的"system_prompt"参数，但可以通过构建适当的提示模板来实现相同的效果。

from llama_index.llms.ollama import Ollama

llm = Ollama(model="gemma3:12b-it-fp16", 
            context_window=24000, 
            request_timeout=1000.0)

最佳实践建议

1. 明确角色定义：在系统提示中清晰地定义模型的角色和职责范围
2. 任务说明：详细说明模型需要完成的具体任务
3. 输出格式：如果需要特定格式的输出，应在系统提示中明确说明
4. 风格指导：指定期望的回答风格，如正式、简洁或详细等
5. 变量使用：确保用户提示中的变量与代码中的变量名一致

通过合理设置系统提示，开发者可以更精确地控制语言模型的行为，获得更符合预期的输出结果。LlamaIndex的RichPromptTemplate为此提供了强大而灵活的支持。