使用 Chat 类型的模型的时候，需要提供特定格式的提示文本，比如可以提供系统信息，用户信息还有人工智能的信息。在 LangChain 应用里，使用 ChatPromptTemplate 可以定义适用于 Chat 模型使用的提示文本。

在这个 Node.js 程序文件的顶部，我们先从 langchain/prompts 里面导入几样东西，要导入的是 ChatPromptTemplate，SystemMessagePromptTempalte，还有 HumanMessagePromptTemplate。

然后声明一个 promptTemplate，用一下 ChatPromptTemplate 上面的 fromPromptMessages。给它提供一个数组，里面是一组聊天信息模板。

先用一下 SystemMessagePromptTemplate.fromTemplate，用它定义一个系统信息提示模板，这个系统信息的功能主要是告诉人工智能模型的身份，能做什么不能做什么等等。提供一个字符串，“你是{organization}的客服机器人，名字叫 {name}。”

再添加一个 HumanMessagePromptTemplate.fromTemplate，一个字符串，一组大括号，里面添加一个 text。这样在使用这个提示模板生成提示文本的时候，可以设置系统信息里的 organization 还有 name 变量的值，还需要设置用户信息里的 text 这个变量的值。

声明一个 result，等于 await，用一下 promptTemplate.format 这个方法，提供一个对象，设置一下 organization 的值，比如“宁皓网”，再设置一下 name，比如“小宁”，然后再添加一个 text ，这是用户信息模板里的一个变量，“你是谁？叫什么名字？”。在控制台上输出这个 result。

在终端，运行一下应用，这里输出的东西就是使用聊天提示文本模板生成的提示文本。

formatMessages

如果想根据这个模板生成一组聊天信息，这里我们可以把 format 换成 formatMessages 这个方法。这样得到的东西就是一组聊天信息，可以把它交给聊天模型使用。