Spring AI 提示词模板：{变量} 参数化 + few-shot，一条提示词反复用

Spring AI 提示词模板：{变量} 参数化 + few-shot，一条提示词反复用

作者：鱼宵 ｜ Spring AI 实战精通营 · 第 2 篇

上周拿第 1 课那个翻译接口改需求：产品说"同一句话，要能翻商务版、口语版、文艺版"。我的第一反应是再写两个接口，把 system() 里的提示词复制三遍、改两个字。写到第三个风格时我自己都烦了------提示词骨架一个字没动，就"风格"两个字不一样，凭什么复制三遍？

这就是第 2 课要收拾的事：把写死的提示词改造成带 {变量} 的模板，骨架写死一次、参数按次填；顺手再玩个 few-shot------不讲规则，直接甩 3 个"输入→输出"示例，让模型自己照着样例说话。代码全在仓库 lesson-02/ 目录里，clone 下来照着命令重跑一遍，十分钟你手里就有两个翻译接口。

一、核心原理：提示词不是写死的字符串，是带坑的表格

1. 一次请求 = 一张对话记录表

先把底层概念掰清楚：Message（消息） 是发给模型的最小单位，每条消息就两个属性------谁说的（role）+ 说了什么（content）。模型不是"读一整段话"，而是捧着一本对话记录本，一行一行往下看：

角色	内容
system	"你是专业中英翻译助手，只输出译文" ← 员工守则
user	"把【今天天气真不错】翻译成商务正式风格的英文" ← 这一次的问题
assistant	"The weather is quite pleasant today." ← 模型回话，下一轮进表

system() 必须放在 user() 前面------顺序就是记录本上的先后，模型按行读，写反了它就先答题再读守则。

2. 参数化模板：合同为什么不用每次重写

公司的劳动合同不会来一个人重写一份，都是一份模板写死"甲方：、乙方：、岗位：____"，新人入职就把三个空填上。提示词模板一个思路：

模板：  "把下面这句话翻译成英文，译文风格要【{style}】：{question}"
填值：  style=商务正式,  question=今天天气真不错
成品：  "把下面这句话翻译成英文，译文风格要【商务正式】：今天天气真不错"

对照两种写法，一眼看出差别：

写法	代码	问题
错误（字符串拼接）	"风格是" + style + "，句子是" + question	又臭又长，引号转义全靠自己擦屁股
正确（模板+填坑）	.user(u -> u.text("...{style}...").param("style", style))	骨架复用，按名字填值

这里埋了本课最大的一个坑：直接 .user("...{question}...") 传字符串，占位符不会被替换 ------模板引擎只在 lambda 小括号模式（u -> u.text(...).param(...)）里才启动。你老老实实把模板写进 text()、把值交给 param()，坑才会被填上。两边名字还得逐字符一致，{Question} 和 "question" 大小写对不上，坑就原样留在句子里发给模型，模型当场懵。

3. few-shot：教新人不写 SOP，甩 3 份优秀聊天记录

few-shot（少样本提示）：不写一堆规则，直接在 system 里塞 2~3 个"输入→输出"对照示例，模型自己归纳规律并模仿。给 0 个示例叫 zero-shot（第 1 课就是），给几个示例就是 few-shot。

对比	zero-shot（讲规则）	few-shot（给样例）
写法	system 里写"你是客服翻译，语气简短客气"	system 里塞 3 条"用户：xxx / 翻译：yyy"
适合	规则说得清的任务	风格类、格式类任务（你说不清"客服口吻"是几个字）
成本	输入短	示例常驻每次请求，token 略涨

类比带新人：教客服新人，与其写 500 字 SOP，不如甩 3 份优秀聊天记录让他照着聊------他自己就悟到"要短、要客气"。大模型吃这套，第四节实测给你看证据。

二、动手：十分钟跑通两个翻译接口

环境：Windows + JDK 17 + Maven 3.9+，会 @RestController 就行。

第 1 步：30 秒检查环境。

java -version                       # 期望 True
[bool][Environment]::GetEnvironmentVariable('DEEPSEEK_API_KEY') # 期望 True
Get-NetTCPConnection -LocalPort 8094 -State Listen -ErrorAction SilentlyContinue  # 无输出=端口空闲

第 2 步：编译 + 启动。

cd spring-ai-journey\lesson-02
$env:JAVA_HOME="C:\Program Files\Java\jdk-17"   # Maven 必须跑在 JDK 17 上
mvn clean install -DskipTests         # 结尾看到 BUILD SUCCESS
mvn spring-boot:run                  # 看到 Tomcat started on port 8094 即成功

第 3 步：调两个接口（中文参数先 URL 编码）。

[Console]::OutputEncoding=[System.Text.Encoding]::GetEncoding(936)   # 防控制台中文乱码

# 接口一：参数化模板，question + style 两个变量
$q = [uri]::EscapeDataString('今天天气真不错')
$s = [uri]::EscapeDataString('商务正式')
Invoke-RestMethod "http://localhost:8094/translate?question=$q&style=$s"

# 接口二：few-shot，只传 question，风格靠 system 里的示例带出来
$q2 = [uri]::EscapeDataString('我想买两件衬衫')
Invoke-RestMethod "http://localhost:8094/translate-fewshot?question=$q2"

浏览器直接开 http://localhost:8094/translate?question=你好&style=商务正式 也行，浏览器会自动编码中文。

三、关键代码：两个接口，逐行拆解

工程还是标准 Spring Boot 项目，真正要看的就两处：yml 配置和那个控制器。

第一段：application.yml------只改端口和 token 上限。

server:
  port: 8094                            # 端口按课程分配表：spring-ai 系列 lesson-02 = 8094
spring:
  ai:
    openai:
      base-url: ${LLM_BASE_URL:https://api.deepseek.com}   # 环境变量优先，默认 DeepSeek
      api-key: ${DEEPSEEK_API_KEY}                          # Key 只从环境变量读，文件里永远没有明文
      chat:
        options:
          model: ${LLM_MODEL:deepseek-chat}                 # 模型名，默认 deepseek-chat
          max-tokens: 400                                    # 翻译输出比一问一答略长，教学控成本
          temperature: 0.7                                   # 温度 0.7：翻译要稳但不死板

配置套路和第 1 课一模一样------这就是 yml 自动装配的好处，加新课不改配置习惯，就动了 port 和 max-tokens 两个数。

第二段：ChatClientTemplateDemo.java------本课主菜，完整可运行。

package com.springai.lesson02;

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;

/**
 * 第 2 课核心：翻译助手控制器。
 * 两个接口：
 *   /translate         ------ 参数化模板：模板里写 {question}/{style} 占位，运行时 .param() 填值
 *   /translate-fewshot ------ few-shot：system 里塞 3 个"中英对照"示例，让模型模仿风格
 */
@RestController
public class ChatClientTemplateDemo {

    /** ChatClient 实例：和第 1 课一样，Builder 由 starter 自动装配，零手写模型代码 */
    private final ChatClient chatClient;

    public ChatClientTemplateDemo(ChatClient.Builder builder) {
        this.chatClient = builder.build();
    }

    /**
     * 接口一：参数化模板翻译。
     * GET /translate?question=今天天气真不错&style=商务正式
     * 重点看 .user(u -> u.text("...{question}...").param(...)) 这段：
     *   text() 里放模板，占位符 {question}/{style} 不会原样发给模型，填完才发；
     *   param() 按名字填坑，名字必须和模板里的占位符逐字符一致。
     */
    @GetMapping("/translate")
    public String translate(@RequestParam("question") String question,
                            @RequestParam(value = "style", defaultValue = "日常口语") String style) {
        return chatClient.prompt()
                // system：人设------只给译文，别啰嗦
                .system("你是专业中英翻译助手。只输出英文译文本身，不要解释、不要加引号、不要多余的话。")
                // user：带变量的模板，运行时填 question 和 style
                .user(u -> u.text("把下面这句话翻译成英文，译文风格要【{style}】：\n{question}")
                        .param("style", style)
                        .param("question", question))
                .call()
                .content();
    }

    /**
     * 接口二：few-shot（给示例让模型模仿）。
     * GET /translate-fewshot?question=我想买两件衬衫
     * system 里写死 3 个"中文→英文"对照示例（客服场景的简短客气口吻），
     * user 只放真正要翻的那句话，尾巴故意留个"翻译："让模型顺着示例续写。
     */
    @GetMapping("/translate-fewshot")
    public String translateFewShot(@RequestParam("question") String question) {
        return chatClient.prompt()
                // system：人设 + 3 个示例（示例就是模型的"模仿对象"）
                .system("你是外贸客服的中英翻译。下面是翻译示例，请严格模仿示例的简短客气语气，只输出英文译文：\n"
                        + "示例1：\n用户：早上好\n翻译：Good morning!\n"
                        + "示例2：\n用户：这件商品包邮吗？\n翻译：Is shipping free for this item?\n"
                        + "示例3：\n用户：麻烦帮我退一下货，谢谢\n翻译：I'd like to return this, please. Thank you.")
                // user：只留 {question} 一个坑，尾巴的"翻译："引导模型续写
                .user(u -> u.text("用户：{question}\n翻译：")
                        .param("question", question))
                .call()
                .content();
    }
}

这段代码讲了三件事：u -> u.text(...) 进了 user 的小括号模式（第 1 课是直接传字符串，本课要填变量所以得进 lambda）；{style}、{question} 是占位符不是发给模型的原文；defaultValue = "日常口语" 让 style 不传也能跑。

第三段：Lesson02Application.java------启动类，三行。

package com.springai.lesson02;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

/**
 * 第 2 课启动类。启动后访问：
 *   GET http://localhost:8094/translate?question=今天天气真不错&style=商务正式
 *   GET http://localhost:8094/translate-fewshot?question=我想买两件衬衫
 */
@SpringBootApplication
public class Lesson02Application {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Lesson02Application.class, args);
    }
}

四、实测输出：同一个模板，换个填法就换个风格

以下是 2026-10-05 本机真实运行（DeepSeek，端口 8094，HTTP 200）。先调 /translate，question 不变，style 换两次：

# style=商务正式
HTTP 200
The weather is quite pleasant today.

# style=古代诗人李白风格
HTTP 200
The weather today is truly fine.

模板里的 {style} 真的被填进去了------商务版用了 "quite pleasant" 这种书面词，李白版明显凝练。风格有影响但不会天翻地覆（temperature 0.7 下模型偏稳妥），面试时别吹成"换个词就脱胎换骨"。

再调 /translate-fewshot，只传 question，看模型怎么模仿示例：

# question=我想买两件衬衫
HTTP 200
I'd like to buy two shirts.

# question=请问什么时候发货？
HTTP 200
When will this be shipped?

看第一句------I'd like to buy two shirts. 用了 I'd like to... 开头，这正是 system 里示例 3（I'd like to return this, please）的句式。你没写"要用 I'd like to 开头"这条规则，模型自己从三个示例里学去了。这就是 few-shot 的力量：风格类任务，甩样例比讲规则准。

排查提示：回答里如果残留 {question} 字样，说明 param 的 key 和模板占位名对不上（大小写/拼写），两边逐字符核对即可。

五、挑战题：改参数，看看会怎样

1. ⭐ 不传 style ：浏览器里只开 http://localhost:8094/translate?question=你好，style 参数故意不给------看模型用了什么风格回答。答案就在源码 ChatClientTemplateDemo.java 的方法参数上，跑出来才知道默认值真的生效。
2. ⭐⭐ 不用小括号模式 ：把 /translate 里的 .user(u -> u.text("...").param(...)) 改回 .user("把下面这句话翻译成英文，译文风格要【商务正式】：今天天气真不错")------再进一步，试试 .user("...{question}...") 带占位符但不加 param()。看 {question} 会不会被替换。这题的答案藏在踩坑节里，跑一遍你这辈子都忘不了。
3. ⭐⭐ 示例换成法语：把 system 里 3 个示例改成"中译法"（用户：早上好 / 翻译：Bonjour! 这种），user 还是中文------验证模型会不会照猫画虎吐出法语。看你改完示例后它"学歪"还是"学对"。

六、生产环境进阶：三个加分项

1. 提示词和代码分离。 模板骨架抽到 application.yml 或常量类里，Controller 只负责填变量。提示词改起来不用动代码、不用重新编译，产品提需求改一段 yml 就行。

2. few-shot 示例算 token 账。 示例是常驻输入，每次调用都陪着你的问题一起发给模型------示例太多既加钱又可能稀释重点。2~3 个高质量示例性价比最高，别贪多。

3. 占位符命名即契约。 {style} 在模板里写一次、param("style", ...) 在代码里填一次，两边靠字符串名字绑死。建议占位符名和业务参数名保持一致，加个常量类集中管理，别散落在 Controller 里手写。

七、面试回答模板

面试官：一次 ChatClient 请求，到底发给模型几段东西？

一句话：不是一整段字符串，是一条消息列表（Message List）。展开说：每条消息 = 角色（system/user/assistant）+ 内容；system() 是员工守则放在最前，user() 是这一轮问题，call() 把整本记录本发给模型。顺序就是记录本上的先后，system 必须在 user 前面。（指向本课第一节）
追问：提示词模板的变量怎么填？为什么我直接 user("...{x}...") 不替换？

一句话：填变量必须走 lambda 小括号模式 user(u -> u.text("...{x}...").param("x", v))。展开说：text() 里写模板、param() 按名字填坑；直接给字符串不走模板引擎，占位符原样发出去。param 的 key 和占位名逐字符一致，大小写不同就填不上。（指向本课第三节）
追问：few-shot 和 zero-shot 怎么选？

一句话：规则说得清用 zero-shot，风格/格式类说不清规则的任务用 few-shot 给 2~3 个示例。展开说：示例是模型的"模仿对象"，必须和目标任务同分布；示例常驻输入会涨 token，2~3 个性价比最高。本课实测：给三个客服示例后，模型自己学会了用 I'd like to... 开头。（指向本课第四节）

八、总结表

坑	现象	解法
占位名和 param 对不上	句子里残留 {question} 原样发给模型	两边名字逐字符一致，区分大小写
直接 user(字符串带占位符)	变量不替换，坑留在句子里	走 lambda 小括号模式 text()+param()
few-shot 示例跑题	模型学歪成别的风格	示例必须和目标任务同分布
示例堆太多	输入 token 涨钱、重点被稀释	控制在 2~3 个高质量示例
中文 URL 参数乱码	浏览器/curl 直接带中文乱码	[uri]::EscapeDataString() 编码
端口占用	Port 8094 already in use	Get-NetTCPConnection -LocalPort 8094 查占用

九、关于这个系列

本文是「Java 后端实战精通营 」系列第 2 篇，原则：实战驱动、由浅到深、面试向，每篇文章的结论都可以亲手验证。

👉 Spring AI 实战精通营（10 课）：https://gitee.com/j67mk2/spring-ai-journey

• 本文对应源码位置 ：lesson-02/（内含 ChatClientTemplateDemo 双接口------参数化模板 + few-shot，配 application.yml 端口 8094）

系列文章一览（按发布顺序）：

篇	主题
1	Spring AI 初体验：配好 yml 就能聊，ChatClient 四步链式调用
2	Spring AI 提示词模板：{变量} 参数化 + few-shot，一条提示词反复用
3	Spring AI 结构化输出：entity() 把模型回答解析成 JavaBean，别再手撕 JSON
4	Spring AI 工具调用：@Tool 让大模型自己查订单查库存
5	Spring AI 流式输出：Flux + SSE 打字机，回答不再干等三秒
6	Spring AI 多模态：给大模型一双眼睛，图片它也能看懂
7	Spring AI 向量检索：本地 ONNX 嵌入，文本秒变坐标，知识库零成本起步
8	Spring AI RAG 问答助手：回答带引用，AI 不再睁眼说瞎话
9	Spring AI Advisor 编排：记忆 + 工具 + RAG 三合一，一个接口全搞定
10	Spring AI 企业智能客服：RAG + 工具 + 记忆 + 流式 + 兜底，十课收官

下一篇预告：《Spring AI 结构化输出：entity() 把模型回答解析成 JavaBean，别再手撕 JSON》------本课翻出来的是一坨英文译文，人看得懂，但程序没法拿它算钱；下一课上主菜，.entity(Order.class) 一句话让模型直接吐一个 Java 对象，商品清单、数量、总价自动装进 Order。

跑完有任何报错，把终端输出发评论区，一起排查。

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标签建议 ：SpringAI、提示词工程、few-shot

摘要建议（≤256 字）：第 1 课的提示词是写死在代码里的字符串，改个风格就得复制三遍。本文把它改造成带 {变量} 的参数化模板------text() 写模板、param() 按名填值，骨架复用；再塞 3 个输入输出示例玩 few-shot，实测模型自己学会了 I'd like to 开头。逐行拆解 lambda 小括号模式这个新手坑，附 3 道挑战题与面试回答模板，源码在 gitee lesson-02 可 clone 直接跑。