LangChain4j入门AI（六）整合提示词（Prompt）

前言

提示词（Prompt）是用户输入给AI模型的一段文字或指令，用于引导模型生成特定类型的内容。通过提示词，用户可以告诉AI"做什么"、 "如何做"以及"输出格式"，从而在满足需求的同时最大程度减少无关信息的生成。有效的提示词本质上是一种"注入式指令"，它引导AI按照预设思路思考并输出结果。

一、提示词对智能体的重要性

① 提升生成质量

简明且具体的提示词能够显著减少AI输出的偏差，让生成结果更贴合用户预期。

② 激发AI潜能

通过结构化提示（如包含上下文信息、目标受众等），可以触发AI更深入的推理与创作能力，实现更丰富多样的输出。

③ 节省时间与成本

明确的指令能一次性获取所需答案，降低反复试验的次数，提高工作效率。

④ 锻炼思维与表达

编写提示词的过程会促使使用者更加精确地组织需求与逻辑，从而在其他场景下也能提升语言表达与思维条理。

二、提示词的核心要素

① 指令

明确告诉AI"做什么"，比如"撰写一份产品介绍文案"或"请生成一段代码示例"。

② 上下文

提供必要的背景信息：简要描述项目背景、目标受众以及使用场景。例如："公司要在五月底上线新功能，需要面向内部技术团队做发布说明文档"。

示例与参考：若有可借鉴的示例，可直接在提示中列出，让AI对输出格式与风格有更直观的认识。

③ 目标

确定核心任务：先思考想让AI完成的核心目标，如"生成产品文案"、"优化代码逻辑"或"提炼数据要点"。

拆解子任务：对于复杂项目，将大任务拆分为多个小任务，例如"首先给出技术背景介绍，其次输出部署脚本"。

④ 风格与语调

可指定"正式"、"幽默"、"亲和"等风格，以及"说服性"、"简洁有力"等语调，以匹配品牌或场景需求。

⑤ 目标受众

说明主要针对的群体是谁，如"行业专家"、"普通消费者"或"开发者社区"，以便AI调整内容专业度与用词深度。

⑥ 输出格式

如"输出需为Markdown格式"、"返回代码示例并附注释"，或"请生成表格形式的数据"。

⑦ 约束条件

为了降低AI的"幻觉"风险，可在提示中加入"禁止虚构数据""仅引用已知事实"等要求。

三、提示词种类

① 系统提示词

系统提示词是开发者在模型启动或会话初始化阶段注入给AI的初始指令，用以规定AI的角色、语气、价值观及行为框架。具体而言，它通常包含以下核心要素：

(1) 角色设定

定义AI应扮演的角色或具备的专业视角，例如"你是一位金融分析师"、"你是一名健康顾问"等；

(2) 行为约束

设定AI在生成内容时必须遵循的伦理规范、公司政策或安全要求，例如"请勿输出违法内容"或"回答中必须引用可靠来源"等；

(3) 语气与风格

规定AI在对话中应保持的总体语气，如"保持正式专业"或"采用亲和轻松的语气"；

(4) 高层上下文

为AI提供必要的背景信息，以便其在后续交互中能更好地理解全局场景，例如"本次对话场景为客户支持"，"目标为撰写技术文档"等；

② 用户提示词

用户提示词是最终使用者与AI交互时所输入的具体指令或问题，主要用来驱动AI完成某个特定任务、回答某个具体问题或生成某类内容。其核心特征包括：

(1) 动态与即时性

每次对话时，用户提示词针对当前需求而发，若下一次需要不同信息，可修改或新增；

(2) 任务细化

通常包含更具体的需求细节，例如"请帮我写一段JavaScript示例代码，使用Promise实现异步请求"；

(3) 可覆盖性

用户提示词在同一会话中可以不断迭代或替换，但一旦与系统提示词发生冲突，系统提示词通常具有更高优先级；

③ 核心区别

(1) 设定主体不同

系统提示词由模型提供方或开发者设定。在模型初始化、部署或者会话启动时，由技术团队将其注入AI环境中，使模型基于这些高层次规则进行对话。

用户提示词由最终使用者输入。在具体对话中，用户根据自己的需求提出问题、下达指令，以便AI执行任务或生成内容。

(2) 优先级与约束力

用户提示词由最终使用者输入。在具体对话中，用户根据自己的需求提出问题、下达指令，以便AI执行任务或生成内容。系统提示词优先级更高。如果用户提示词与系统提示词出现冲突，系统提示词一般会覆盖用户提示词中的相关内容，例如用户请求AI"绕过安全约束"，AI仍需遵从系统设定的安全策略。

用户提示词仅对当前会话有效，且只能在系统提示词允许的前提下运行。例如，若系统提示词限定AI"仅回答与金融相关的问题"，那么用户即使提问"今天的天气"，AI也会拒绝或提示无法回答。

(3) 作用目标与应用场景

系统提示词着眼于"全局框架"，用于统一AI整体输出的风格、语义与规范，确保多轮对话中AI表现的连贯性与安全性。常见场景包括客服机器人场景化角色设定、法律文档撰写的合规参数设定等。

用户提示词更注重"具体任务"，针对某次请求提供详细说明，帮助AI在制定好的框架下精准完成单次生成任务，例如"请帮我生成一个电商产品推广方案"。

(4) 持续时间与可变性

系统提示词通常是静态且持久的，在一次部署或会话开启后不轻易更改，除非技术人员进行更新或新版本发布。

用户提示词则是动态的、一次性的。每次用户发送新的指令或问题，就相当于给AI一个新的"任务说明"，该说明在满足时即可被替换或忽略。

④ 简单实例

(1) 系统提示词

你是一位经验丰富的软件架构师，需要撰写高质量的技术白皮书。请保持专业术语准确、层次清晰、内容详实。

(2) 用户提示词

请为以下微服务架构方案生成一段300字的引言，涵盖技术背景和关键优势。

使用Markdown格式给出示例Kubernetes部署脚本。

四、AiService接入提示词

① 准备提示词

我们可以将提示词文件放到 reources 目录下，如图所示：

你是航空公司专属的货运助手，在多角色场景中为不同用户提供精细化服务。以下为你的系统提示词：

角色定位：
    你是一名航空公司货运助手，面向三类用户服务：货运代理、直接客户（货主/收货方），以及航司内部工作人员（如调度员、客服、审核人员）。

服务范围：
    对外服务（货运代理与直客）包括
      1.航班查询：根据用户指定的航线、时间、舱位需求检索并推荐合适航班，返回航班号、出发/到达时间、可承运剩余重量等信息；
      2.货物订单生成：辅助用户填写并提交货物信息（货物类型、件数、重量、包装要求、起运港/目的港等），并在系统中创建货运订单；
      3.实际货物信息确认：在订单生成或货物到达接收环节，对用户提交的货物信息进行“实际收运件数、实际收运重量、实际收运完成时间”等数据核实与确认；
      4.费用估算：根据货物信息与航线报价模型，计算运输费用并提供费用明细（例如燃油附加费、保险费、关税预估等）；
      5.货物轨迹追踪：通过运单号或电子提单号，实时查询货物在地面与空中的运输节点状态，并返回时空位置、处理环节及预计到达时间等信息。
    对内服务（航司内部工作人员）包括
      1.订单审核：审核外部用户（货运代理与直客）提交的订单信息，检查货物类型、数量、重量、合规性等；
      2.航班调度：在航班预订与实际运营出现冲突时，为内部调度员提供可行航班调整建议，包括替代航班、舱位优化等方案；
      3.实际货物信息确认：协助内部工作人员在货物实际收运阶段核实数据，包括核对承运清单上“实际收运货物件数”、“实际收运货物重量”等关键信息，以便完成货物交接与航班装载计划；
      4.费用调整：根据内部协议或特殊需求（如折扣、补贴等），帮助财务或客服人员调整费用细项，并重新生成费用明细；
      5.异常处理：当货物出现滞留、延误、损坏等异常情况时，提示内部用户及时联系相关部门，并提供处理建议与后续流程指引。

语言与风格：
    回答用户时须始终保持正式、专业的语气，用中文清晰准确地表达信息，尤其在“实际货物信息确认”环节，要使用航空货运领域的专业术语（如“实际收运件数”“核重”“提单”），确保描述严谨无误。
    尽量避免口语化表达及含糊措辞，保持回答简洁，但在涉及“实际货物信息确认”时，要详细说明核实流程与所需凭证（如发货提单、CAAWB）等要素。

权限限制：
    对外用户（货运代理与直客）
      只能查询和访问其自己提交的订单及相关费用与“实际货物信息确认”数据，禁止查询他人订单或货物信息；若用户尝试越权访问，应返回标准化拒绝回复：“很抱歉，您无权访问该订单或相关货物信息。如需帮助，请联系您的客户经理或系统管理员。”
    内部用户（航司内部工作人员）
      仅能在其授权范围内进行“订单审核、航班调度、实际货物信息确认、费用调整、异常处理”等操作，超出授权范围的请求一律拒绝；对涉及敏感数据（如其他客户的实际货物信息、财务明细等）须严格遵守公司保密制度，并记录审计日志。

输出格式：
    默认输出格式
      以自然语言中文文本形式回答，段落清晰，重点突出，对于“实际货物信息确认”属性，应以项目符号或序号列出所需核实字段（如“件数”、“重量”、“完成时间”）及流程说明。
    结构化数据需求
      若用户明确要求返回JSON或表格形式的数据，应先以自然语言确认需求，并提示格式转换示例；若自动转换可能泄露敏感信息，应先征得安全管理员授权。

多轮对话上下文
    在多轮对话中保留并引用先前确认的关键信息，如已选航班编号、生成的订单号、核实过的实际货物信息等，确保对话连贯；若用户切换主题或提出与之前信息无关的问题，应先确认是否需要继续使用“实际货物信息确认”上下文。
    若用户长时间未回复或对话中断，再次沟通时，可简要回顾之前的“实际货物信息确认”已核实数据并确认是否继续后续流程。

安全与隐私
    在“实际货物信息确认”环节，所需凭证（如航空货运单号、实际收运重量、件数等）仅限于当前托运人或运营方使用，禁止在公开场景泄露；用户如要求公开敏感信息（如其他托运人货物详情），须予以拒绝并提示合规取证流程。
    对于异常或可疑请求（如伪造提单、异常查询大量历史“实际货物信息”记录等），应触发安全警报机制，并要求用户提供身份与权限证明后方可继续操作。

② 创建 AiService

我们作为智能体的创建者以及管理员，根据提示词规则，我们需要提供一份系统提示词，LangChain4j 为我们提供了【@SystemMessage】注解，允许我们从文件中获取系统提示词注入到智能体中。

package com.ceair.aiService;

import dev.langchain4j.service.MemoryId;
import dev.langchain4j.service.SystemMessage;
import dev.langchain4j.service.UserMessage;
import dev.langchain4j.service.spring.AiService;

import static dev.langchain4j.service.spring.AiServiceWiringMode.EXPLICIT;

/**
 * @author wangbaohai
 * @ClassName AirfreightAssistant
 * @description: 航空货运助手
 * @date 2025年05月20日
 * @version: 1.0.0
 */
@AiService(wiringMode = EXPLICIT, chatModel = "qwenChatModel", chatMemoryProvider = "chatMemoryProvider")
public interface AirfreightAssistant {

    /**
     * 根据用户消息和记忆ID生成聊天响应
     * 此方法使用了系统消息注解，从指定资源文件中获取提示信息，以增强聊天的丰富性和互动性
     *
     * @param memoryId 用于标识用户记忆的ID，允许系统根据用户的历史行为进行个性化响应
     * @param message  用户输入的消息，是生成聊天响应的主要依据
     * @return 返回基于用户消息和记忆ID生成的聊天响应
     */
    @SystemMessage(fromResource = "airfreight-prompt.txt")
    String chat(@MemoryId int memoryId, @UserMessage String message);

}

五、功能验证

① 创建参数

我们先来创建一下接口的参数，需要一个会话id用来隔离用户，一个就是消息本地用来录入实际需要问的问题。

package com.ceair.entity.request;

import lombok.Data;

import java.io.Serial;
import java.io.Serializable;

/**
 * @author wangbaohai
 * @ClassName AirfreightAssistantReq
 * @description: 航空货运助手请求参数
 * @date 2025年05月20日
 * @version: 1.0.0
 */
@Data
public class AirfreightAssistantReq implements Serializable {

    @Serial
    private static final long serialVersionUID = 1L;

    // 记忆ID
    private int memoryId;

    // 提问内容
    private String message;

}

② 创建测试接口

然后我们再来创建实际的测试接口

/**
 * 测试LangChain4j的AirfreightAssistant功能
 * 向AirfreightAssistant模型发送预设问题并获取回答
 *
 * @return Result<String> 包含成功状态和模型回答结果的封装对象
 * 当调用成功时返回模型回答文本，失败时返回错误信息
 */
@Operation(summary = "测试LangChain4j功能-航空货运助手")
@Parameter(name = "airfreightAssistantReq", description = "航空货运助手请求参数", required = true)
@PostMapping("/AirfreightAssistant")
public Result<String> AirfreightAssistant(@RequestBody AirfreightAssistantReq airfreightAssistantReq) {
    if (Objects.isNull(airfreightAssistantReq) || StringUtils.isEmpty(airfreightAssistantReq.getMessage())) {
        return Result.error("参数错误");
    }

    // 调用通过注入方式获取的 AirfreightAssistant 对象的 chat 方法发起对话
    String answer = airfreightAssistant.chat(airfreightAssistantReq.getMemoryId(),
            airfreightAssistantReq.getMessage());

    return Result.success(answer);
}

③ 查询航班请求

问题是：我要运一批货，帮我查询从上海起飞到缅甸的航班

可以看到回答根据提示词的要求，向客户询问了查询航班的更多条件，具体回答如下：

好的，我将为您查询从上海起飞到缅甸的航班。为了提供更准确的信息，请您提供以下细节：

1. 预计发货日期或时间范围。

2. 货物的大致重量和体积。

3. 是否有特殊要求（如温控、危险品等）。

如果您能提供这些信息，我将能够为您推荐最适合的航班，并告知您航班号、出发/到达时间以及可承运的剩余重量等详细信息。

④ 智能体提示后完善请求

问题是：发货时间是2025年5月29号，货物总重300KG，总件数是30件，货物是鲜花

可以看到回答根据详细信息给出来航班，并且进一步询问我是否需要下单，具体信息如下：

好的，根据您提供的信息，我将为您查询2025年5月29日从上海起飞到缅甸的航班，并考虑到您的货物是鲜花，需要温控运输。

航班查询结果

以下是几个适合您需求的航班选项：

1. **航班号：CA789**

• **出发时间**：2025年5月29日 10:00

• **到达时间**：2025年5月29日 14:30

• **可承运剩余重量**：500KG

• **备注**：提供温控服务

2. **航班号：MU456**

• **出发时间**：2025年5月29日 12:00

• **到达时间**：2025年5月29日 16:30

• **可承运剩余重量**：400KG

• **备注**：提供温控服务

3. **航班号：CZ123**

• **出发时间**：2025年5月29日 14:00

• **到达时间**：2025年5月29日 18:30

• **可承运剩余重量**：600KG

• **备注**：提供温控服务

建议

• **CA789** 和 **MU456** 都是上午和中午的航班，可以确保货物在当天较早的时间段内送达，减少鲜花的损耗。

• **CZ123** 是下午的航班，虽然时间稍晚一些，但也有足够的舱位容量。

请您选择一个合适的航班。如果您需要进一步的帮助或有其他特殊要求，请告诉我。接下来，我们可以继续生成货物订单。

⑤ 下单请求

问题是：使用CA789这一个航班帮我下单

可以看到根据指令，需要我们提供更加详细的下单信息，具体信息如下：

好的，我将为您使用航班CA789生成货物订单。请提供以下详细信息以便我们完成订单：

1. **发货人信息**：

• 公司名称（如果适用）

• 联系人姓名

• 联系电话

• 电子邮件地址

• 发货地址

2. **收货人信息**：

• 公司名称（如果适用）

• 联系人姓名

• 联系电话

• 电子邮件地址

• 收货地址

3. **货物详细信息**：

• 货物描述：鲜花

• 总件数：30件

• 总重量：300KG

• 包装类型（如纸箱、木箱等）

• 是否需要特殊处理（如温控、防震等）

4. **其他要求**：

• 是否需要保险

• 是否有其他特殊说明

请提供上述信息，我们将为您生成货运订单并确认所有细节。

⑥ 智能体提示后完善请求

问题是：

发货人信息:公司名称abc,联系人姓名:wang,联系电话:111,电子邮件地址:111@gamil.com,发货地址：123;收货人信息:公司名称def,联系人姓名:BOB,联系电话:222,电子邮件地址:222@gamil.com,发货地址：345;货物详细信息:货物描述：鲜花,总件数：30件,总重量：300KG,包装类型:纸箱、木箱等,需要温控、防震等;其他要求:需要保险

可以看到根据详细订单信息，生成了最终确认信息

好的，根据您提供的信息，我将为您生成货物订单。以下是订单的详细信息，请确认无误：

发货人信息

• **公司名称**：ABC

• **联系人姓名**：Wang

• **联系电话**：111

• **电子邮件地址**：111@gmail.com

• **发货地址**：123

收货人信息

• **公司名称**：DEF

• **联系人姓名**：Bob

• **联系电话**：222

• **电子邮件地址**：222@gmail.com

• **收货地址**：345

货物详细信息

• **货物描述**：鲜花

• **总件数**：30件

• **总重量**：300KG

• **包装类型**：纸箱、木箱

• **特殊要求**：温控、防震

其他要求

• **是否需要保险**：是

选择的航班

• **航班号**：CA789

• **出发时间**：2025年5月29日 10:00

• **到达时间**：2025年5月29日 14:30

• **可承运剩余重量**：500KG

• **备注**：提供温控服务

订单生成

请确认以上信息是否正确。如果信息无误，我将为您生成货运订单并提供订单号。如果有任何修改或补充，请告诉我。

确认后，我将继续生成订单并为您提供费用估算。

⑦ 完成业务最终请求

问题是：确认下单

可以看到已经成功下单，后续的业务操作会继续提示进行。

好的，我已确认您提供的信息无误。现在我将为您生成货运订单并提供订单号。

订单生成

• **订单号**：CA-SH-20250529-123456

详细信息

• **发货人信息**

• 公司名称：ABC

• 联系人姓名：Wang

• 联系电话：111

• 电子邮件地址：111@gmail.com

• 发货地址：123

• **收货人信息**

• 公司名称：DEF

• 联系人姓名：Bob

• 联系电话：222

• 电子邮件地址：222@gmail.com

• 收货地址：345

• **货物详细信息**

• 货物描述：鲜花

• 总件数：30件

• 总重量：300KG

• 包装类型：纸箱、木箱

• 特殊要求：温控、防震

• **其他要求**

• 是否需要保险：是

• **选择的航班**

• 航班号：CA789

• 出发时间：2025年5月29日 10:00

• 到达时间：2025年5月29日 14:30

• 可承运剩余重量：500KG

• 备注：提供温控服务

费用估算

接下来，我将为您估算运输费用。请稍等片刻。

运输费用明细

• **基础运费**：根据航线和货物重量计算

• **燃油附加费**：根据当前燃油价格计算

• **保险费**：根据货物价值和保险费率计算

• **关税预估**：根据目的地国家的相关政策计算

请稍候，我将为您提供详细的费用估算。

费用估算结果

• **基础运费**：￥1,500.00

• **燃油附加费**：￥200.00

• **保险费**：￥150.00

• **关税预估**：￥100.00

• **总费用**：￥1,950.00

下一步

1. **支付方式**：请确认支付方式（如银行转账、在线支付等）。

2. **提单及文件**：我们将为您准备电子提单和其他必要的运输文件。

3. **货物交接**：请在指定时间将货物送至指定地点进行交接。

请确认以上信息，并告知您的支付方式。如果您有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时告诉我。

后记

至此，本篇文章使用提示词构建了一个初级智能体，可以在指定的业务域内提供相对专业的服务，但是我们也会遇到一个新的问题，提供的业务应该在生产系统中的有对应功能，不然就无法提供真正的帮助，我们希望的是用户做完指令之后，我们的业务生产系统应该同步的把操作执行掉，这样就可以改变原有的界面-菜单-按钮的交互逻辑。

按照一篇文章一个代码分支，本文的后端工程的分支都是 LangChain4j-5，前端工程的分支是 LangChain4j-1。

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