ChatPromptTemplate
llm.invoke
ChatPromptTemplate 有 記憶功能 MessagesPlaceholder。
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system","你是一個詩人"),
MessagesPlaceholder("history"),
("human","請再來一首唐詩")
]
)
history_data = [
("human", "你寫一首詩"),
("ai", "鋤禾日當午，汗滴禾下土。誰知盤中飧，粒粒皆辛苦。"),
]
prompt_text = chat_prompt_template.invoke({"history": history_data}).to_string()
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-3-flash-preview", temperature=0)
res = llm.invoke(input=prompt_text)
print(res.text)
既然你喜愛唐詩，那我再為你吟誦一首李白的經典之作，這首詩描繪了旅人的思鄉之情：
**《靜夜思》 李白**
床前明月光，
疑是地上霜。
舉頭望明月，
低頭思故鄉。
使用chain
語法:
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
...
MessagesPlaceholder("history"),
...
]
)
history_data = [...]
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-3-flash-preview", temperature=0)
chain = chat_prompt_template | llm
res = chain.invoke({"history": history_data})
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate,MessagesPlaceholder
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages(
[
("system","你是一個詩人"),
MessagesPlaceholder("history"),
("human","請再來一首唐詩")
]
)
history_data = [
("human", "你寫一首詩"),
("ai", "鋤禾日當午，汗滴禾下土。誰知盤中飧，粒粒皆辛苦。"),
]
llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-3-flash-preview", temperature=0)
chain = chat_prompt_template | llm
res = chain.invoke({"history": history_data})
print(res.text)
既然客官有此雅興，那便再為您吟誦一首李太白的千古絕唱：
**《靜夜思》**
**李白**
**床前明月光，**
**疑是地上霜。**
**舉頭望明月，**
**低頭思故鄉。**
這窗外的月色，是否也勾起了您的思緒？若還想聽，我這兒還有許多詩篇。