提示工程101第十九课：多语言与跨语言提示

随着 AI 语言模型日益强大，我们越来越需要在不同语言之间发挥其能力。多语言与跨语言提示技术能够帮助我们打造更加包容、面向全球的 AI 应用，打破语言壁垒，实现不同语言用户之间的无缝沟通。

本教程将探讨在大语言模型背景下的多语言和跨语言提示的概念与技术。我们将重点介绍如何设计在多种语言中都能有效运行的提示词，以及如何实现语言翻译任务的相关技术。

具体来说，我们将使用 Qwen3 模型，并结合 LangChain 库，演示多语言与跨语言提示技术。主要学习：

• 多语言提示设计：创建适用于多种语言的提示策略。

• 语言识别与适应：识别输入语言并调整模型响应的技术。

• 跨语言翻译：使用语言模型在不同语言之间执行翻译任务的方法。

• 提示模板多语言支持：使用 LangChain 的 PromptTemplate 创建灵活、支持多语言的提示结构。

• 非拉丁文字处理：处理使用非拉丁字母语言时的注意事项与技巧。

在本教程结束后，你将掌握：

✅ 如何设计和实现多语言与跨语言提示。

✅ 如何用大语言模型打造更具包容性、可全球访问的 AI 应用。

这些技能将帮助你构建具备语言感知能力的智能系统，为全球用户消除沟通障碍，迈向真正的多语言 AI 时代。

我们从创建一个多语言问候提示（greeting prompt）开始，该提示会根据不同的语言进行适配。

现在，让我们创建一个提示词，用于识别输入语言并用相同语言作出回应。

现在，我们来实现一个用于跨语言翻译任务的提示模板。

我们来创建一个提示词，用于处理非拉丁字母的文字，并提供拉丁字母音译（transliteration）。