修改llama index的prompte template（提示词模板）的解决方案

已于 2025-12-17 15:35:41 修改
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分类专栏： Python基础课程 文章标签： python llama index prompt template 提示词模板 解决方案
于 2025-11-07 07:30:00 首次发布
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  大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。

  本文主要介绍了修改llama index的prompte template（提示词模板）的解决方案，希望能对使用llama index的同学们有所帮助。

文章目录

1. 问题描述

  今天查看llama index的默认提示词模板时，发现其是英文版本且内容比较简单，具体如下所示：
在这里插入图片描述

  但在部分实际场景中，需要对其进行定制化修改，从而达到更好的效果。在经过了亲身的实践后，终于找到了解决问题的方案，最终将逐步的操作过程总结如下。希望能对遇到同样需求的同学们有所帮助。
在这里插入图片描述
  在开始正文之前，我想对关注本专栏的朋友们说几句。技术写作是一场孤独的修行，但读者的反馈是我持续输出的最大动力。本专栏的文章，都是我基于实际项目经验，剥离了繁杂的业务逻辑，提炼出的核心技术内容。我希望通过

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### LLaMA-Factory Prompt Template 示例与使用指南 在处理特定任务时，LLaMA-Factory 提供了灵活的支持来定义不同的提示模板。对于想要尝试不同模型的用户来说，这无疑是一个重要的特性。通过 `template` 参数可以方便地指定提示的模板[^1]。 #### 定义Prompt Template 为了更好地理解如何创建和应用这些模板，在代码补全或其他自然语言处理任务中，通常会涉及到一些特殊的标记（tokens）。下面给出一个简单的 Python 代码片段作为例子： ```python from llm_factory import Model, get_template model = Model("path/to/model") # 初始化模型实例 template = get_template("code_completion") # 获取预设的代码补全模板 ``` 这里展示的是获取名为 `"code_completion"` 的模板的过程。实际操作中可以根据具体需求调整模板名称或自定义模板字符串。 #### 自定义Template参数 当需要为某个具体的 NLP 应用场景设计独特的输入格式时，则可以通过传递字典形式的数据给 `template` 参数来自定义提示结构。例如： ```json { "prefix": "<|bos|>user:", "suffix": "\n<|eos|>", "instruction": "Write a function that calculates the factorial of an integer." } ``` 上述 JSON 对象描述了一个用于指令跟随的任务模板，其中包含了前缀 (`prefix`) 和后缀 (`suffix`) 特殊token以及一条指示语句(`instruction`)。这种灵活性使得能够适应各种下游任务的要求。 #### 实际应用场景中的实现方式 考虑到可能存在的多个可靠的候选模型及其各自的标准输入模式，LLaMA-Factory 设计上充分考虑到了这一点，并允许使用者轻松切换不同的配置方案以满足多样化的研究目的。 此外，在源码文件路径 `LLaMA-Factory/src/llmtuner/data/loader.py` 中计划加入新的数据集加载函数 `get_dataset_question()` 来进一步增强系统的易用性和功能性[^2]。
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