提示词Prompt - 技术栈

1.什么是提示词Prompt

Prompt 是引导 AI 模型生成特定输出的输入格式，Prompt 的设计和措辞会显著影响模型的响应。

Prompt 最开始只是简单的字符串，随着时间的推移，prompt 逐渐开始包含特定的占位符，例如 AI 模型可以识别的 "USER:"、"SYSTEM:" 等。阿里云通义模型可通过将多个消息字符串分类为不同的角色，然后再由 AI 模型处理，为 prompt 引入了更多结构。每条消息都分配有特定的角色，这些角色对消息进行分类，明确 AI 模型提示的每个部分的上下文和目的。这种结构化方法增强了与 AI 沟通的细微差别和有效性，因为 prompt 的每个部分在交互中都扮演着独特且明确的角色。添加链接描述

2.API 概览

Prompt通常使用 ChatModel 的 call() 方法，该方法接受 Prompt 实例并返回 ChatResponse。
Prompt 类充当有组织的一系列 Message 对象和请求 ChatOptions 的容器。每条消息在提示中都体现了独特的角色，其内容和意图各不相同。这些角色可以包含各种元素，从用户查询到 AI 生成的响应再到相关背景信息。这种安排可以实现与 AI 模型的复杂而详细的交互，因为提示是由多条消息构成的，每条消息都被分配了在对话中扮演的特定角色。

下面是 Prompt 类的截断版本，为简洁起见省略了构造函数和实用方法：

java 复制代码

public class Prompt implements ModelRequest<List<Message>> {

    private final List<Message> messages;

    private ChatOptions chatOptions;
}

3.四大角色

系统角色（System Role）：指导 AI 的行为和响应方式，设置 AI 如何解释和回复输入的参数或规则。这类似于在发起对话之前向AI 提供说明。
用户角色（User Role）：代表用户的输入 - 他们向 AI 提出的问题、命令或陈述。这个角色至关重要，因为它构成了 AI响应的基础。
助手角色（Assistant Role）：AI 对用户输入的响应。这不仅仅是一个答案或反应，它对于保持对话的流畅性至关重要。通过跟踪 AI之前的响应（其"助手角色"消息），系统可确保连贯且上下文相关的交互。助手消息也可能包含功能工具调用请求信息。它就像 AI中的一个特殊功能，在需要执行特定功能（例如计算、获取数据或不仅仅是说话）时使用。
工具/功能角色（Tool/Function Role）：工具/功能角色专注于响应工具调用助手消息返回附加信息。

4.新建SAA-05Prompt子模块

配置文件与配置类直接从SAA-04StreamingOutput模块中复制修改即可

新建PromptController
system AI能力边界

java 复制代码

package com.hf.hong.controller;

import jakarta.annotation.Resource;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

@RestController
public class PromptController {
    @Resource(name = "deepseekChatClient")
    private ChatClient deepseekChatClient;
    @Resource(name = "qwenChatClient")
    private ChatClient qwenChatClient;

    /**
     * system AI能力边界
     * @param question
     * @return
     */
    @GetMapping(value = "/prompt/systemRole")
    public Flux<String> systemRole(@RequestParam(name = "question",defaultValue = "你是谁") String question) {
        return deepseekChatClient.prompt().system("你是一个法律助手，只回答法律问题，其它问题回复，我只能回答法律相关问题，其它无可奉告")
                .user(question).stream().content();

    }

}

bash 复制代码

http://localhost:8005/prompt/systemRole?question=%E5%88%98%E5%BC%BA%E4%B8%9C%E7%AE%80%E4%BB%8B

bash 复制代码

http://localhost:8005/prompt/systemRole?question=%E5%88%91%E6%B3%95%E7%AE%80%E8%BF%B0