掌握 Prompt Engineering 模式用于生产应用 | Ash

发布: 3小时前 (2025年12月18日 GMT+8 22:00)

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介绍

你是否曾经构建过一个在测试中表现出色、但在真实环境中崩溃的 AI 功能？这是一种常见的头疼问题。你会得到不一致的答案、意外的输出，或者你的应用感觉不够智能。这通常是因为我们没有像对待代码一样对待提示词。

我是 Ash，一名拥有多年企业系统构建经验的 Senior Full‑Stack Engineer。我见证了正确使用 AI 时的强大威力。我的博客分享了我的学习心得，而这里我将提供在生产应用中使用 prompt‑engineering patterns 的实用步骤。我们将探讨如何让你的 LLM 连接可靠且可扩展，从而在 Next.js 或 Node.js 应用中，从 GPT‑4 或 Claude 等模型获得一致且高质量的结果。

为什么提示工程模式对生产应用很重要

使用大型语言模型（LLM）进行构建不仅仅是发送一段文本。对于生产应用，你需要结构——否则就只是盲目猜测。我的经验表明，使用明确的模式能让你掌控局面，使 AI 功能可预测，并且更易维护。

好处

一致性 – 每次都能得到可靠的输出。
降低幻觉 – 将不相关或虚构的信息降到最低（团队观察到 20‑30 % 的下降）。
可扩展性 – 随着应用增长，轻松调整提示。
可维护性 – 像维护其他代码一样更新和调试 AI 逻辑。
成本效益 – 优化 token 使用，提高速度并降低 API 费用。
更佳用户体验 – 提供更智能、更有帮助的 AI 交互。

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步骤指南：实现 Prompt‑Engineering 模式

在构建复杂系统时，我依赖清晰的模式。以下是一个实用的工作流，无论你是使用 Vercel AI SDK 与 React，还是自定义 Node.js 后端，都可以应用。

1. 明确定义目标

你希望 LLM 做什么？请具体说明。
是摘要文本、回答问题，还是生成内容？

示例 – 针对 Shopify Plus 上的电商助理：

“为新鞋系列生成一段 100 字的产品描述。”

2. 选择合适的模式

模式	适用情形	简要描述
角色扮演	需要保持一致的人格	为 LLM 分配角色，例如 “你是一名资深文案撰写人”。
少量示例学习	想让模型模仿某种风格或格式	提供 2‑3 组输入‑输出示例。
链式思考	复杂推理任务	要求模型在回答前 “逐步思考”（可提升推理准确率约 15‑25 %）。
输出结构化	需要机器可读的结果	要求返回 JSON、XML 等，便于集成。

3. 编写系统消息

这是设置语气和规则的第一条指令。
定义人格、约束以及所需格式。

示例

You are a helpful assistant. Always respond in markdown. Do not make up facts.

4. 使用变量构建用户提示

创建可动态注入用户输入的提示。
使用占位符表示变量。

示例

Summarize the following article: {article_text} in three bullet points.

5. 实施防护措施和验证

在收到 LLM 的响应后，进行验证（长度、格式、安全性）。
若输出不是有效的 JSON，重新尝试或返回错误。
在 Node.js 中可以使用模式验证库（例如 ajv）。

6. 迭代与优化

用多种输入测试提示。
测量延迟和用户满意度。
小幅度的调整往往每周可节省 5‑10 小时的开发时间。

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最佳实践与提示：Prompt‑Engineering 模式

Prompt engineering 是一个持续的过程。这些提示帮助你实现生产级的可靠性。

保持清晰简洁 – 每个词都很重要；简短、明确的提示效果最佳。
使用分隔符 – 用 ###、--- 或 """ 包裹用户输入或章节，以将指令与数据分开。
指定输出格式 – 始终请求结构化格式（例如，符合你的 GraphQL 架构的 JSON）。
广泛测试 – 构建一套测试用例，像对 AI 逻辑的单元测试一样。可使用 Jest 或 Cypress 等工具验证输出。
管理上下文窗口 – 注意 token 限制；对长输入进行摘要或使用检索增强生成（RAG）。
对 Prompt 进行版本控制 – 将 Prompt 存入 Git，跟踪更改并协作。
监控成本与延迟 – 记录 token 使用量和响应时间；根据预算调整 Prompt。
保持信息更新 – 在 Wikipedia 上了解更多关于 Prompt engineering 的内容。

准备好提升你的 AI 功能了吗？

运用这些模式，将 Prompt 当作代码来对待，你会看到生产应用变得更可靠、更具可扩展性且成本更低。祝你 Prompt 愉快！

监控速度

在生产环境中关注 LLM 的响应质量和延迟。像 Vercel AI SDK 这样的工具提供了很好的实现方式。你也可以参考 OpenAI Cookbook 中的模式，以获取更多思路。

摘要与下一步：提示工程模式

生产应用的提示工程模式至关重要。它们能够将不可预测的 AI 交互转化为可靠、可扩展的功能。通过运用结构化思考、明确指令以及持续迭代，你可以构建更智能的应用。

想象一个使用 Next.js 和 Vercel AI SDK 构建的客户支持聊天机器人：

缺乏良好模式 – 机器人可能会给出不一致的答案。
采用这些模式 – 它将成为一个强大且值得信赖的工具。

希望这些洞见能帮助你在旅程中前行。将这些提示工程模式用于生产应用，将提升你的 AI 项目水平。如果你需要 React 或 Next.js 的帮助，或想讨论 AI 连接的扩展，Ash 可以为你指路。让我们联系并一起打造惊艳的作品。


## 常见问题

### 什么是提示工程模式，它们为何对生产应用重要？

提示工程模式是 **结构化、可复用的方式**，用于设计提示，以从大型语言模型（LLMs）中获得一致且期望的输出。它们对生产应用至关重要，因为它们：

- **提升可靠性** – 在各种输入下表现可预测。  
- **改善可维护性** – 可复用的模板简化更新。  
- **支持可扩展性** – 随着使用量增长或模型演进，行为保持一致。  
- **便于调试** – 清晰的模式使追踪问题更容易。