python中轻量级 LLM 应用开发框架 Promptic 如何有效进行对话管理？

使用 Promptic 进行对话管理是一个高效且灵活的过程，它通过装饰器模式、动态提示生成、状态管理等功能，帮助开发者快速构建基于 LLM 的对话系统。以下是详细的全过程分析：

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1. 安装 Promptic

首先，需要通过 pip 安装 Promptic：

bash复制

pip install promptic

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2. 基本用法

Promptic 使用 @llm 装饰器将普通函数转换为由 LLM 驱动的函数。函数的文档字符串将作为提示模板，与函数参数结合生成提示并发送给 LLM。

示例：基本翻译功能

Python复制

from promptic import llm

@llm
def translate(text, language="Chinese"):
    """Translate '{text}' to {language}"""

print(translate("Hello world!"))  # 输出：您好，世界！
print(translate("Hello world!", language="Spanish"))  # 输出：¡Hola, mundo!

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3. 对话记忆与状态管理

默认情况下，每次函数调用是独立且无状态的。通过设置 memory=True，可以启用内置的对话记忆功能，让 LLM 在多次交互中保持上下文。

示例：启用对话记忆

Python复制

from promptic import llm

@llm(memory=True)
def assistant(message):
    """{message}"""

response1 = assistant("Tell me about AI.")
response2 = assistant("What are the latest advancements?")