langfuse 提示词

### Langfuse 提示词及其用法 Langfuse 是一种用于优化和管理大型语言模型 (LLM) 输出的服务平台，它通过提供结构化的方式来定义提示词（prompts），从而帮助开发者更好地控制 LLM 的行为。以下是关于 Langfuse 中提示词的使用方法以及一些实际的例子。 #### 定义提示词 在 LangFuse 中，提示词可以通过 JSON 或 YAML 格式的配置文件来定义[^1]。这些提示词通常包括以下几个部分： - **Prompt Template**: 这是一个字符串模板，其中可以嵌入变量以便动态生成不同的提示内容。 - **Parameters**: 参数列表允许传递外部数据到 Prompt Template 中，使得每次调用都能生成个性化的输入。 下面展示了一个简单的 Python 脚本如何利用 Langfuse 来构建并发送请求给某个支持 OpenAI API 的服务: ```python import langfuse from langfuse.client import Langfuse # 初始化 Langfuse 客户端 lf = Langfuse(public_key="your_public_api_key", secret_key="your_secret_api_key") def generate_response(user_input, context): # 创建一个新的追踪事件 trace = lf.trace({"name": "Generate Response"}) # 设置提示语句模板 prompt_template = f""" Given the following conversation history and a new question from the user, rephrase the question to be more formal. Conversation History: {context} User Input: "{user_input}" Rephrased Question:""" # 将参数传入模板中 formatted_prompt = {"prompt": prompt_template.format(context=context)} # 使用 Langfuse 发送请求至目标大模型接口 response_data = lf.generation(formatted_prompt).create() return response_data['response'], trace.id if __name__ == "__main__": user_question = input("Enter your query here:") historical_context = ["User asked about weather.", "Bot replied with current temperature."] answer, tracking_id = generate_response(user_question, historical_context) print(f"Generated Answer is '{answer}' under track ID:{tracking_id}") ``` 上述脚本展示了如何创建一个基本的任务流程——接收用户的查询、基于上下文重新表述该问题，并记录整个交互过程以供后续分析[^2]。 #### 实际应用案例 假设我们正在开发一款客服聊天机器人，希望它可以理解客户的意图并将他们的自然语言转化为更正式的语言形式提交给后台处理人员审阅。我们可以设计如下所示的一个提示模式： ```json { "template": "Rewrite '{{input}}' as an official complaint letter.", "parameters": [ { "key": "input", "description": "The original message written by customer." } ] } ``` 在这个例子中，“{{input}}”会被替换成具体客户的消息内容；而其他固定的部分则保持不变作为指导方针的一部分[^3]。 ---