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第4章 Prompt 工程化 — 原理讲解与代码示例
4.1 Prompt 基础概念
4.1.1 什么是 Prompt Engineering
Prompt 是你与大模型之间的"接口协议"。传统编程中，我们通过函数签名、参数类型来约束输入输出；而在 LLM 世界里，Prompt 就是那个"函数签名"——它决定了模型理解什么、输出什么。
核心认知：
- Prompt 不是"问问题"，而是"编程"——你在用自然语言编写一段程序
- 同一个模型，Prompt 不同，输出质量可能天差地别
- Prompt Engineering 的本质是：用最少的 Token 传递最精确的意图
4.1.2 Spring AI 中的 Prompt 抽象
Spring AI 将 Prompt 抽象为三层结构：
Prompt
├── List<Message> // 消息列表（对话上下文）
└── ChatOptions // 模型参数（temperature、maxTokens 等）
最简单的一次调用：
@Autowired
private ChatModel chatModel;
public String simpleCall() {
// 最基础的调用方式：直接传字符串
String response = chatModel.call("你好，请介绍一下 Spring AI");
return response;
}
使用 Prompt 对象的调用方式：
public String callWithPrompt() {
// 构建 Prompt 对象，可以携带多条消息和参数配置
Prompt prompt = new Prompt(
List.of(new UserMessage("请用一句话解释什么是 RAG")),
DashScopeChatOptions.builder()
.withModel("qwen-plus")
.withTemperature(0.7)
.build()
);
ChatResponse response = chatModel.call(prompt);
return response.getResult().getOutput().getText();
}
4.2 消息体系详解
4.2.1 SystemMessage（系统消息）
原理： SystemMessage 是对话的"宪法"，它在整个对话过程中持续生效，定义了模型的角色、行为边界和输出规范。模型会将 SystemMessage 作为最高优先级的指令来遵循。
关键特性：
- 在消息列表中通常放在第一位
- 整个对话过程中只需设置一次
- 对模型输出风格、格式、安全边界有决定性影响
// 示例1：基础角色设定
public String basicSystemMessage() {
SystemMessage systemMessage = new SystemMessage(
"你是一位资深的 Java 架构师，擅长 Spring 生态。" +
"回答问题时请简洁专业，必要时给出代码示例。"
);
UserMessage userMessage = new UserMessage("Spring Bean 的生命周期是怎样的？");
Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));
return chatModel.call(prompt).getResult().getOutput().getText();
}
// 示例2：严格约束输出格式
public String formatConstraint() {
SystemMessage systemMessage = new SystemMessage("""
你是一个 API 文档生成器。
用户会给你一个 Java 方法签名，你需要生成对应的文档。
输出格式必须严格遵循：
- 第一行：方法用途（一句话）
- 第二行：参数说明（每个参数一行，格式：@param 参数名 说明）
- 第三行：返回值说明（格式：@return 说明）
不要输出任何多余内容。
""");
UserMessage userMessage = new UserMessage(
"public List<User> findByAgeGreaterThan(int minAge, int limit)"
);
Prompt prompt = new Prompt(List.of(systemMessage, userMessage));
return chatModel.call(prompt).getResult().getOutput().getText();
}
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