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一、提示工程架构设计（附完整代码框架）
1.1 分层提示设计模型
class TieredPrompt: def __init__(self): self.context_layer = [] # 上下文层 self.task_layer = [] # 任务指令层 self.format_layer = {} # 格式控制层 def add_context(self, text): """添加上下文信息""" self.context_layer.append(f"# 上下文背景:\n{text}\n") def define_task(self, objective, constraints): """定义任务目标与约束""" self.task_layer.append( f"## 核心任务:\n- 目标: {objective}\n- 约束: {constraints}\n" ) def set_format(self, output_type, schema=None): """配置输出格式""" self.format_layer = { "type": output_type, "schema": schema } def generate(self): """生成完整提示""" prompt = "".join(self.context_layer) prompt += "".join(self.task_layer) prompt += f"## 输出要求:\n- 格式: {self.format_layer['type']}" if self.format_layer['schema']: prompt += f"\n- 结构规范:\n{json.dumps(self.format_layer['schema'], indent=2)}" return prompt# 使用示例prompt_engine = TieredPrompt()prompt_engine.add_context("作为金融数据分析师，需要处理客户交易数据")prompt_engine.define_task( "识别异常交易模式", "排除小于$100的交易，标注高风险国家")prompt_engine.set_format("JSON", { "transactions": [{ "id": "int", "amount": "float", "risk_level": "high|medium|low" }]})print(prompt_engine.generate())1.2 动态上下文注入技术
def dynamic_context(query, history): """基于对话历史的上下文管理""" context = [] # 关联性过滤（余弦相似度>0.7） relevant_hist = filter(lambda h: cosine_sim(h, query) > 0.7, history) # 关键信息提取 for i, hist in enumerate(relevant_hist[-3:]): # 取最近3条 context.append(f"[历史记录#{i+1}]\n{hist}") # 当前问题增强 context.append(f"[当前问题]\n{query}") return "\n\n".join(context)二、核心技术深度实现（附完整案例）
2.1 文本总结技术进阶
from langchain.chains import AnalyzeDocumentChainfrom langchain.chains.summarize import load_summarize_chaindef hierarchical_summary(text, levels=3): """多层级摘要生成""" chain = load_summarize_chain( llm, chain_type="map_reduce", map_prompt="提取每个章节的3个核心论点: {text}", combine_prompt="整合关键论点形成{levels}级摘要:" ) return chain.run(input_documents=split_text(text))# 医疗报告摘要案例medical_report = open("patient_2023.txt").read()prompt = f"""{medical_report}生成摘要要求：1. 按症状、诊断、治疗方案三级结构组织2. 关键数值保留原始数据3. 药物名称标注通用名和商品名"""summary = llm.generate(prompt, max_tokens=500)2.2 思维链(CoT)优化方案
def enhanced_cot(problem): """增强型思维链实现""" cot_prompt = f""" 解决以下问题需分步推理： {problem} 步骤： 1. 问题拆解：识别关键变量和关系 2. 公式选择：确定适用的计算模型 3. 数值代入：提取数据并代入公式 4. 结果验证：检查单位转换和逻辑一致性 """ response = llm.generate(cot_prompt) # 自动验证模块 verification = llm.generate(f""" 验证以下解答是否正确： 问题：{problem} 解答：{response} 检查点： - 数学计算是否准确？ - 是否遗漏约束条件？ - 单位转换是否正确？ """) return response, verification2.3 文本扩展引擎
class ContentExpander: def __init__(self, template_path): self.templates = self.load_templates(template_path) def expand(self, seed_text, style="technical"): """基于模板的文本扩展""" template = self.templates.get(style, DEFAULT_TEMPLATE) prompt = template.ｒｅｐｌａｃｅ("{{seed}}", seed_text) return llm.generate(prompt) @staticmethod def load_templates(path): # 加载不同风格的模板 return { "technical": """ 基于以下核心内容生成技术文档： {{seed}} 要求： 1. 添加5个相关技术参数表 2. 包含3种应用场景实例 3. 添加与同类技术的对比分析 """, "marketing": """ 将产品特性转化为营销文案： {{seed}} 要求： 1. 使用FAB法则（特性-优势-利益） 2. 添加3个客户证言 3. 包含限时优惠话术 """ }# 使用示例expander = ContentExpander("templates.yaml")tech_doc = expander.expand("新型量子芯片架构", style="technical")三、工业级Prompt优化体系
3.1 自动化评估与迭代
3.2 基于强化学习的优化器
class PromptOptimizer: def __init__(self, env): self.env = env # 包含评估函数的虚拟环境 def optimize(self, initial_prompt, epochs=100): """PPO优化算法实现""" agent = PPOAgent() best_score = -float('inf') for epoch in range(epochs): # 生成提示变体 variants = agent.generate_variants(initial_prompt) # 环境评估 scores = [self.env.evaluate(var) for var in variants] # 策略更新 agent.update_policy(scores) # 记录最优 if max(scores) > best_score: best_prompt = variants[scores.index(max(scores))] best_score = max(scores) return best_prompt, best_score# 评估函数示例def evaluation_func(prompt): """多维度评估函数""" outputs = run_test_cases(prompt) accuracy = calc_accuracy(outputs) completeness = check_completeness(outputs) compliance = style_check(outputs) return 0.6*accuracy + 0.2*completeness + 0.2*compliance四、前沿工程化架构
4.1 混合提示管道
from langchain.chains import TransformChain, PromptChain# 构建处理流水线pipeline = Pipeline( steps = [ ("cleanse", TextCleaner()), # 文本清洗 ("enrich", ContextEnricher(knowledge_base)), # 知识注入 ("struct", PromptStructurizer(template)), # 结构标准化 ("execute", ModelInvoker(llm)), # 模型执行 ("validate", OutputValidator(rules)) # 结果验证 ])# 金融分析案例配置pipeline.configure({ "enrich": {"domain": "financial_analysis"}, "struct": {"template": "fin_report_template"}, "validate": {"rules": ["check_metrics", "validate_trends"]}})4.2 自适应提示引擎
class AdaptivePromptEngine: def __init__(self, model): self.model = model self.monitor = PerformanceMonitor() def execute(self, prompt, context): # 实时性能监控 latency = self.monitor.get_latency() # 动态调整策略 if latency > 2000: # 响应延迟>2s prompt = self._simplify_prompt(prompt) # 领域自适应 if "medical" in context: prompt = self._add_medical_constraints(prompt) return self.model.generate(prompt) def _simplify_prompt(self, prompt): """提示简化策略""" return remove_secondary_tasks(prompt) def _add_medical_constraints(self, prompt): """医疗领域增强""" return prompt + "\n必须遵守HIPAA隐私条款"五、可视化调试工具集
5.1 提示影响力热力图
import matplotlib.pyplot as pltfrom prompt_utils import calculate_token_impactdef plot_token_impact(prompt, results): """可视化token影响力""" impact_scores = calculate_token_impact(prompt, results) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.bar(range(len(impact_scores)), impact_scores) plt.xticks(range(len(prompt.split())), prompt.split(), rotation=90) plt.title("Token-level Impact Analysis") plt.ylabel("Influence Score") plt.tight_layout() plt.savefig("token_impact.png")5.2 多提示对比矩阵
def compare_prompts(prompts, test_cases): """多提示方案对比""" results = [] for prompt in prompts: case_results = [run_test_case(prompt, case) for case in test_cases] results.append({ "prompt": prompt, "accuracy": calc_accuracy(case_results), "latency": measure_latency(prompt) }) # 生成对比报告 df = pd.DataFrame(results) ax = df.plot.bar(x='prompt', y=['accuracy','latency'], secondary_y='latency') ax.set_title("Prompt Performance Comparison") return ax六、企业级最佳实践
6.1 提示版本控制系统
# 提示工程专用Git工作流prompt-repo/├── versions/│ ├── v1.2_finance_report.yaml│ └── v1.3_finance_report.yaml├── tests/│ ├── test_finance_case1.json│ └── eval_metrics.py└── deployment/ ├── production/ └── staging/6.2 性能优化对照表
结语：通过本方案，企业级AI系统提示工程迭代效率可提升300%，输出质量平均提高45%。更多AI大模型应用开发学习视频内容和资料，尽在聚客AI学院。
