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# Documentation
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- Class name: LLMChatMessages
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- Category: SALT/Language Toolkit/Messages
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- Output node: False
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此节点旨在将系统提示和用户提示封装成结构化的聊天消息，便于在基于聊天的应用程序中进一步处理或交互这些消息。
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# Input types
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## Required
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- prompt
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- 该参数用于接收系统或用户的提示文本，作为聊天消息的主要内容。
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- Comfy dtype: STRING
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- Python dtype: unknown
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- role
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- 该参数用于指定消息的角色，可能包括系统、用户等不同身份。
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- Comfy dtype: COMBO[STRING]
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- Python dtype: unknown
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# Output types
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- llm_message
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- 输出一个结构化的聊天消息列表，将系统和用户输入组合成一个连贯的交互序列。
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- Comfy dtype: LIST
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- Python dtype: List[ChatMessage]
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## Usage tips
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- Infra type: `CPU`
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- Common nodes: unknown
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## Source code
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```python
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class LLMChatMessages:
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def __init__(self):
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pass
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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return {
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"required": {
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"prompt": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": False, "default": "prompt"}),
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"role": (["SYSTEM", "USER"],),
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},
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}
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RETURN_TYPES = ("LIST", )
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RETURN_NAMES = ("llm_message", )
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FUNCTION = "prepare_messages"
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CATEGORY = f"{MENU_NAME}/{SUB_MENU_NAME}/Messages"
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def prepare_messages(self, prompt, role):
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messages = [
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ChatMessage(role=MessageRole.SYSTEM if role == "SYSTEM" else MessageRole.USER, content=prompt ),
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]
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return (messages,)
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```
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