借助一点 Mermaid 提升你的 Prompt Engineering

Source: Dev.to

摘要

你可能已经在不知不觉中看到过很多 Mermaid 图表，而支撑它们的是一种 LLM 能够很好理解的形式化描述语言。

Mermaid 语法 非常适合描述形式化、结构化或时序信息，例如 “A 发生，然后 B，如果 X，则 C”。它强制清晰并保证可视化精确地反映文本定义，使其成为 prompt‑as‑code 方法的完美选择。

在提示中加入补充的 Mermaid 代码可以为 LLM 提供 双路径强化：

• 文本 提供上下文、意图、细微差别和软约束，解释目标、澄清歧义并指导整体解释。
• Mermaid 代码 提供严格、不可协商的逻辑，为文本奠定基础，明确地定义流程、参与者、时序和条件（循环、分支），防止幻觉或误解。

一旦定义好图表，提示工程师只需 引用可视化，无需再次阅读冗长的 Mermaid 代码来理清逻辑流程。这种视觉清晰度相较于 JSON 或 TypeScript 等其他 prompt‑as‑code 方法具有显著优势。

为什么 Mermaid 语法对 LLM 有帮助

对于大型语言模型（LLM）而言，Mermaid 语法在处理结构化信息时提供了若干关键优势：

• 复杂系统的自然语言描述（例如 “A 使用 B，除非 D 存在，否则调用 C”）本质上是 模糊的；LLM 必须解释上下文并解决语言关系。
• Mermaid 是一种领域专用语言（DSL），结构高度化且无歧义。A --> B 明确表示 “A 连接到 B”，瞬间揭示实体和有向关系，将自然语言解释任务转化为简单的解析任务。
• Mermaid 让 LLM 能够直接映射文本到明确定义的概念结构（图、树、时间线），类似于人类瞬间内化流程图而不是密集的文字描述。

示例：描述采购订单流程

为了演示在 LLM 提示中加入补充 Mermaid 语法的效率和结构清晰度，考虑一个常见场景：用户在电商系统中购买商品，涉及三个服务——Frontend、OrderService 和 InventoryService。

步骤

1. 用户在 Frontend 上点击 Buy。
2. Frontend 向 OrderService 发送请求以启动订单。
3. OrderService 通过询问 InventoryService 检查库存。
4. InventoryService 返回库存水平。
5. 若有库存，OrderService 从 InventoryService 扣减库存。
6. OrderService 向 Frontend 确认订单。
7. Frontend 显示成功信息。

文本化表示

采购过程从 Frontend 向 OrderService 发送请求开始，包含产品 ID 和期望数量。

随后 OrderService 通过调用 InventoryService 检查该产品 ID 的当前库存水平。检查完成后，InventoryService 返回可用数量。

• 如果有库存：OrderService 向 InventoryService 发送扣减已购买数量的消息，然后将订单确认（包括新订单 ID）返回给 Frontend。
• 如果没有库存：OrderService 终止该分支，并立即向 Frontend 发送 “Error: Out of Stock” 消息。

无论结果如何，Frontend 最终向用户展示相应的成功或失败信息。

补充的 Mermaid 时序图（DSL）

sequenceDiagram
    participant F as Frontend
    participant O as OrderService
    participant I as InventoryService

    F->>O: Initiate Purchase (Product ID, Qty)
    O->>I: Check Stock (Product ID)
    I-->>O: Stock Available (Qty)
    alt Stock Available
        O->>I: Deduct Stock (Qty)
        O-->>F: Order Confirmation (ID)
    else Stock Unavailable
        O-->>F: Error: Out of Stock
    end
    F->>F: Display Success Message

组合输入弥补了 LLM 的核心弱点：

• 文本歧义 – Mermaid 提供严格、不可协商的逻辑以支撑描述。
• 幻觉/创造性 – Mermaid 将模型约束在刚性结构中，防止其捏造不存在的步骤。
• 长上下文失效 – 图表充当易于解析的摘要，使模型能够交叉引用文本与可视化逻辑，保持长期注意力。

附录：你在提示中应考虑使用的 Mermaid 图表类型