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提示架构：设计可靠、确定性的AI系统
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前言
如果2025年是组织将提示工程（prompt engineering）作为一门学科发现的一年，那么2026年将是我们将其确立为标准实践的一年。提示不是巧妙的文本技巧------它们是软件组件。
随着生产级LLM部署的增多，后果从"奇怪的响应"升级为"合规违规"或"不正确的客户数据"。这需要根本性的转变：我们必须将提示视为系统架构的一部分，而不仅仅是文本字符串。
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1、提示是系统，而非字符串
当开发者说提示"昨天有效但今天不行"时，他们正在发现提示的行为像ML模型，而不是静态代码。提示编码了意图、上下文、约束和期望。当这些要素中的任何一个发生变化时，提示的行为也会发生变化。
使提示具有确定性需要具有五层结构的系统：
- 意图层（Intent layer）：任务是什么------以及不是什么
- 上下文层（Context layer）：模型需要知道什么
- 约束层（Constraints layer）：输出必须如何表现
- 记忆层（Memory layer）：之前的交互中哪些是重要的
- 验证循环（Verification loop）：自检机制
这种转变将提示工程从创意写作转变为真正的工程实践。
2、第一层：意图层
生产级提示需要明确的目的。像"创建摘要"这样的模糊目标适用于探索，但不适用于生产。
确定性提示明确定义成功、失败和范围。
示例：银行账户卡片组件
一个明确的意图层会指定：
- 成功标准：组件必须显示账户余额、账户类型和最后交易日期
- 失败条件：如果数据缺失或格式不正确，组件必须显示错误状态
- 范围限制：此组件仅处理银行账户，不处理投资账户或信用卡账户
通过明确这些边界，提示变得可预测和可测试。
3、第二层：上下文层
上下文经常被误解。开发者用段落重载提示，希望某些东西能"起作用"。有效的上下文是最小的、相关的和结构化的。
结构化上下文（有效）：
上下文：
- 用户角色：银行客户
- 当前状态：查看账户概览页面
- 可用数据：账户余额、交易历史、账户类型
- 限制：不能访问其他用户的账户信息模型现在有了精确的框架，而不会过载。
4、第三层：约束层
这是工程学科真正体现的地方。约束将模糊的推理转化为确定性的行为。
生产级约束：
- 格式约束：输出必须是有效的JSON，包含特定字段
- 安全约束：不得暴露敏感数据，必须遵守PCI DSS合规性
- 架构约束：生成的代码必须遵循MVVM模式，实现状态管理
- 性能约束：响应时间必须小于200ms，内存使用必须低于50MB
这些约束将概率性输出转化为受控的、可验证的代码。
5、第四层：记忆层
记忆管理跨AI交互的状态。上下文定义模型现在知道什么；记忆定义它随时间保留什么。
记忆结构：
- 会话记忆：当前对话中的上下文和状态
- 长期记忆：跨会话保留的用户偏好和设置
- 工作记忆：当前任务所需的临时信息
- 语义记忆：从之前交互中学习的模式和规则
这确保了迭代能够基于之前的工作进行，而不会出现回归。
6、第五层：验证循环
LLM受益于自检------第二次通过评估指令合规性。
验证检查清单：
- 输出是否符合意图层的所有要求？
- 是否遵守了所有约束层的规则？
- 上下文是否被正确使用？
- 记忆是否被适当更新？
- 输出是否可以通过自动化测试？
这种验证循环将提示从一次性生成转变为可重复的工程过程。
三阶段验证模式
在生产环境中，验证通常采用三阶段模式：
- 生成器（Generator）：创建初始代码
- 安全评估器（Security evaluator）：检查PCI DSS合规性、数据掩码和日志记录
- 架构评估器（Architecture evaluator）：验证MVVM、状态管理、关注点分离
这种转变从概率性到受控的、可验证的代码。
7、为什么确定性很重要
在金融应用中，确定性提示系统提供：
- 可靠的自动化：生成20+个账户变体，具有一致的架构
- 稳定的质量：每个组件遵循相同的模式
- 减少漏洞：约束防止数据暴露
- 更快的审查：审查者期望一致的结构
- 更容易的维护：统一的组件设计
- 合规信心：安全检查内置在生成过程中
8、提示即代码与总结
提示即代码
具有前瞻性的团队将提示视为一等工件：
- 版本控制：提示像代码一样进行版本管理
- 测试：提示通过自动化测试验证
- 审查：提示经过代码审查流程
- 文档：提示有清晰的文档说明其目的和约束
- 重构：提示可以像代码一样重构和改进
采用这种思维方式的组织构建可预测的AI系统，而竞争对手则在混乱中挣扎。
总结思考
提示是结合了意图、上下文、约束、记忆和验证的结构化系统。当经过适当工程化时，它们变得确定且可用于生产。
在金融应用开发中，架构化提示意味着需要大量重构的代码与首次提交就通过审查的代码之间的区别。没有适当的约束，你最终会得到需要大量返工的代码，或者更糟的是，在生产中崩溃的代码。
随着AI成为基础基础设施，提示架构将证明与API设计或数据库模式一样关键。早期掌握这种转变的工程师将定义下一代开发实践。
问题不在于你的组织是否采用提示架构原则------而在于你是主动这样做，还是在发现AI生成的代码违反合规性或在生产中崩溃之后才这样做。
开始将提示视为它们真正的身份：软件组件。
生如逆旅，一苇以航
我们应该静下心来，放下浮躁，不必有太着急的心态，把一件事情做好
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