Spring AI ChatClient -Prompt 模板

模板化 Prompt 的重要性

ChatClient内置 Prompt 模板功能，支持运行时替换变量，避免硬编码 Prompt 文本。这种设计体现了模板方法模式（Template Method Pattern），通过定义算法骨架，将具体实现延迟到子类或运行时。

Prompt 的组成结构

Prompt是发送给AI模型的输入，由以下部分组成：

用户消息 （User Messages）**：来自最终用户的直接输入。
系统消息 （System Messages）**：系统生成的指导性消息，用于引导AI行为。
Prompt选项：模型配置参数，如模型名称、温度等控制参数。

方式一、基础模板使用（默认分隔符 {}）

java 复制代码

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;

/*
author: atg
*/ 
@Component
public class PromptTemplateDemo1 {

    private final ChatClient chatClient;

    public PromptTemplateDemo1(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }

    public String templateBasicDemo(String composer) {
        // 使用{composer}作为变量占位符
        return chatClient.prompt()
                .user(u -> u
                        .text("推荐5部由{composer}作曲的电影原声带")
                        .param("composer", composer)) // 替换变量
                .call()
                .content();
    }
}

模板参数的安全性

在使用模板参数时，需要注意：

参数验证：验证输入参数的有效性，防止注入攻击
转义处理：对特殊字符进行适当的转义
长度限制：限制参数长度，避免过长的输入
类型检查：确保参数类型符合预期

方式二、自定义模板分隔符（避免 JSON 冲突）

当 Prompt 包含 JSON 时，可自定义分隔符避免语法冲突：

java 复制代码

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.template.StTemplateRenderer;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
class CustomTemplateDemo {

    private final ChatClient chatClient;

    public CustomTemplateDemo(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        this.chatClient = chatClientBuilder.build();
    }

       public String customDelimiterDemo(String genre) {
        // 方法1：使用 PromptTemplate 单独处理
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate(
                "推荐3部{genre}类型的经典电影，返回格式：{{\"title\":\"\",\"year\":\"\"}}",
                Map.of("genre", genre)
        );
        // 自定义模板分隔符为<<和>>
        return chatClient.prompt()
                .user((Resource) promptTemplate)// 配置自定义分隔符
                .call()
                .content();
    }
}

分隔符选择的考虑因素

选择自定义分隔符时，需要考虑：

冲突避免：分隔符不应在 Prompt 内容中出现
可读性：分隔符应该容易识别和理解
兼容性：确保分隔符不会引起解析问题
转义支持：支持分隔符的转义，以处理特殊情况

方式3、系统消息模板

系统消息模板允许为不同的应用场景定制 AI 行为：

java 复制代码

import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;

@Component
public class SystemTemplateDemo {
    private final ChatClient chatClient;

    public SystemTemplateDemo(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
        // 系统消息使用模板变量
        this.chatClient = chatClientBuilder
                .defaultSystem("你是一个{role}专家，专注于{domain}领域")
                .build();
    }
    
    public String domainSpecificQuery(String role, String domain, String question) {
        return chatClient.prompt()
                .system(s -> s
                    .param("role", role)
                    .param("domain", domain))
                .user(question)
                .call()
                .content();
    }
}

动态系统消息的应用场景

动态系统消息适用于：

多租户系统：为不同租户定制不同的 AI 行为
领域专家：根据问题领域切换专业角色
语言本地化：根据用户语言偏好调整系统消息