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Python
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import os, dotenv
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from loguru import logger
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from utils.Constant import Constant
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from langchain_core.prompts import PromptTemplate
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from langchain_core.messages import HumanMessage
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# 加载环境变量
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dotenv.load_dotenv()
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os.environ["OPENAI_API_KEY"] = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
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os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = os.getenv("OPENAI_BASE_URL")
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class LLM_Model_Base(object):
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语言模型基类
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所有语言模型类的基类，定义了语言模型的基本属性和方法。
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- 语言模型名称， 缺省为"gpt-4o-mini"
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- 温度，缺省为0.7
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- 语言模型实例， 由子类实现
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- 语言模型模式， 由子类实现
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- 语言模型名称， 用于描述语言模型， 在人机界面中显示
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author: DrGraph
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date: 2025-11-20
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'''
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def __init__(self, model_name: str = "gpt-4o-mini", temperature: float = 0.7):
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self.model_name = model_name # 0.15 0.6
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self.temperature = temperature
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self.llmModel = None
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self.mode = Constant.LLM_MODE_NONE
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self.name = '未知模型'
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def buildPromptTemplateValue(self, prompt: str, methodType: str, valueType: str):
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.1 用户输入: {type(prompt)}")
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prompt_template = PromptTemplate.from_template(
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template="请回答以下问题: {question}",
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)
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prompt_template_value = None
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if methodType == "format":
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# 方式1 - 使用format方法，取得字符串
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prompt_str = prompt_template.format(question=prompt) # prompt 为 字符串
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.2 通过PromptTemplate实例 format 方法，取得字符串prompt_str, 然后再处理 - {type(prompt_str)} - {prompt_str}")
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if valueType == "str":
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# 1.1 直接用字符串进行调用LLM的invoke
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prompt_template_value = prompt_str
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.2.1 直接使用字符串")
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elif valueType == "messages":
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# 1.2 由字符串，创建HumanMessage对象列表
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prompt_template_value = [HumanMessage(content=prompt)]
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.2.2 创建HumanMessage对象列表")
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elif methodType == "invoke":
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# 方式2 - 使用invoke方法，取得PromptValue
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prompt_value = prompt_template.invoke(input={"question" : prompt}) # prompt 为 langchain_core.prompt_values.StringPromptValue
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.2 通过PromptTemplate实例 invoke 方法，取得PromptValue, 然后再处理 - {type(prompt_value)} - {prompt_value}")
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if valueType == "str":
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# 2.1 再倒回字符串方式
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prompt_template_value = prompt_value.to_string()
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.2.1 由 PromptValue 转换为字符串")
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elif valueType == "promptValue":
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# 2.2 直接使用 prompt_value 作为 prompt_template_value
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prompt_template_value = prompt_value
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.2.2 直接使用 PromptValue 作为 prompt_template_value")
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elif valueType == "messages":
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# 2.3 使用 prompt_value.to_messages() 方法，将 PromptValue 转换为 HumanMessage 对象列表
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prompt_template_value = prompt_value.to_messages()
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.2.3 使用 PromptValue.to_messages() 方法，将 PromptValue 转换为 HumanMessage 对象列表")
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logger.info(f"{self.name} >>> 1.3 用户输入 最终包装为(PromptValue/str/list of BaseMessages): {type(prompt_template_value)}\n{prompt_template_value}")
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return prompt_template_value |