开发 LLM 应用的时候，我们一般不会直接把用户写的提示文本发给模型，而是需要在应用里组织一下，再把组织好的提示文本发给模型去处理，LangChain 提供了一些工具可以在应用里管理这些提示文本。下面我们先试一下提示模板。

在这个文件的顶部，导入一样东西，要导入的是 PromptTemplate，它来自 langchain/prompts 。

在程序里声明一个 promptTemplate 表示提示模板，新建一个 PromptTemplate，提供一个对象，里面添加一个 template 属性，它的值是提示模板文本，比如 “写一首描写{subject}的诗歌”，这行文本里的大括号里面的东西就是这个模板里的参数。再添加一个 inputVariables ，它是一个数组，里面可以列出模板里的输入变量，这里需要添加一个 subject。

要使用这个提示模板写一段提示，可以这样，先声明一个 prompt 表示提示文本，等于 await，用一下 promptTemplate 上面的 format 这个方法，提供一个对象，里面设置一下 subject 这个属性，值可以是“春天”。

下面在控制台上输出这个组织好的提示文本，这里就是这个 prompt。然后可以修改一下调用模型的时候提供的这个提示文本，换成 prompt。

在终端，执行一下 node index.mjs ，你会发现在控制台上会输出使用了提示模板组织好的一行提示文本。“写一首描写春天的诗歌”，这里的“春天”就是提示模板里的 subject 参数的值。

假设我们做的是一个可以根据用户输入生成指定主题的诗歌的应用，在用户界面那里可以直接问用户想要写的主题就行了，比如春天，秋天，大海等等。