智能家居语音助手的“个性化设置”：提示工程架构师的设计技巧

你养过宠物吗？你早上7点喂粮；你喜欢它蹭你的手；你怕它抓沙发，会把玩具放在阳台。这些“记忆”就是猫的“你的小本本”。用户画像就是AI的“小本本”，里面记着用户的静态偏好（不会轻易变的）和动态行为静态偏好：年龄、性别、地理位置（南方/北方）、过敏食物（比如对牛奶过敏）；动态行为：最近一周的晨间饮品（从咖啡变成茶）、最近常听的歌（周杰伦→陈奕迅）、最近的购物需求（猫砂快用完了）。你说：“我要去超市。朋

良霞

746人浏览 · 2025-09-01 03:03:53

良霞 · 2025-09-01 03:03:53 发布

智能家居语音助手的“个性化设置”：提示工程架构师的设计技巧

关键词：个性化提示工程、用户画像、上下文理解、多轮对话、意图识别、反馈循环、Prompt优化
摘要：当你说“我起床了”，语音助手自动拉开窗帘、温好你常喝的蜂蜜水，还提醒你“猫砂快用完了，晚上要去超市”——这不是魔法，是提示工程让助手学会了“懂你”。本文以智能家居语音助手为场景，用“给朋友写小本本”“聊天要记前情”这样的生活比喻，拆解个性化体验的底层逻辑：从用户画像的“记忆库”构建，到上下文理解的“对话链”设计，再到意图识别的“猜心意”技巧，最后用反馈循环实现“越用越懂”。我们会用Python写一个可运行的小案例，帮你从0到1掌握“让助手变贴心”的提示工程设计方法。

一、背景：为什么语音助手需要“个性化”？

1.1 从“通用助手”到“私人助理”的痛点

你有没有过这样的经历？

冬天说“我冷了”，助手却打开了风扇（它以为你在夏天）；
早上说“放首歌”，它播了重金属，而你明明每天听轻音乐；
家里老人说“开空调”，它调到26度（年轻人的习惯），老人觉得太冷。

早期的语音助手像“通用遥控器”——只会执行标准化指令，但用户的需求是“私人化”的：南方人怕潮，空调要开除湿；加班狗凌晨回家，灯光要调暖光；猫主人的“买东西”=“买猫砂”，而狗主人=“买狗粮”。

个性化的本质，是让AI从“执行指令”升级为“理解意图”——不是“你说什么我做什么”，而是“你没说的我也懂”。

1.2 预期读者与文档结构

谁该读这篇文章：提示工程从业者、智能家居产品经理、想做“懂用户”AI的开发者，甚至好奇“语音助手为什么懂我”的普通用户。
我们要解决什么问题：
1. 如何用提示工程让助手“记住”用户偏好？（用户画像）
2. 如何让助手“听懂”上下文？（多轮对话）
3. 如何让助手“猜中”用户潜台词？（意图个性化）
4. 如何让助手“越用越懂”？（反馈循环）
文档结构：从“故事引入”到“概念拆解”，再到“代码实战”，最后讲“未来趋势”——像教你“养一只懂你的电子宠物”。

1.3 术语表：先搞懂“黑话”

为了避免“鸡同鸭讲”，先把核心术语翻译成“人话”：

提示工程（Prompt Engineering）：给AI写“指令说明书”，告诉它“要做什么、怎么做到”（比如“你是我的私人助手，要记得我喜欢喝冰可乐不加糖”）。
用户画像（User Profile）：AI的“用户小本本”，记着你的偏好（比如“晨起喝牛奶、空调24度、喜欢周杰伦”）。
上下文理解（Context Understanding）：AI的“聊天记忆”，记得你之前说过的话（比如你说“要去超市”，它会问“买猫砂吗？之前你说快用完了”）。
反馈循环（Feedback Loop）：AI的“学习机制”——你纠正它一次，它下次就不会再错（比如你说“牛奶温到50度”，它会把“50度”写到小本本里）。

二、故事引入：从“冰冷指令”到“贴心陪伴”

先讲个真实的故事：
我朋友小夏是个猫奴，每天早上7点起床，必喝45度的温牛奶，出门前要检查猫砂。之前用某款通用语音助手时，她得说：“打开窗帘→温牛奶→播放轻音乐→提醒我买猫砂”——像在“指挥机器人”。

后来她换了一款支持“个性化设置”的助手，只需要说“我起床了”，助手会自动：

拉开卧室窗帘（记着她怕强光，只开50%）；
启动温奶器（温度45度，是她之前纠正过的）；
播放周杰伦的《晴天》（她的“晨间必听”）；
提醒：“晚上要去超市买猫砂哦，上次买的是XX品牌”。

小夏说：“它像我养的猫——不用我喊，就知道我要什么。”

这个“懂”的背后，是提示工程架构师做了三件事：

给助手写了“小夏的小本本”（用户画像）；
让助手“记住”之前的对话（上下文）；
让助手“学会”根据小本本和上下文猜她的需求（意图个性化）。

三、核心概念拆解：像“养宠物”一样设计个性化助手

要让助手“懂用户”，得先搞懂三个核心问题：“记什么”“怎么记”“怎么用”。我们用“养宠物”的比喻，把这些概念讲清楚。

3.1 核心概念一：用户画像——AI的“用户小本本”

3.1.1 什么是用户画像？

你养过宠物吗？比如猫——它会记着：

你早上7点喂粮；
你喜欢它蹭你的手；
你怕它抓沙发，会把玩具放在阳台。

这些“记忆”就是猫的“你的小本本”。用户画像就是AI的“小本本”，里面记着用户的静态偏好（不会轻易变的）和动态行为（最近的习惯）：

静态偏好：年龄、性别、地理位置（南方/北方）、过敏食物（比如对牛奶过敏）；
动态行为：最近一周的晨间饮品（从咖啡变成茶）、最近常听的歌（周杰伦→陈奕迅）、最近的购物需求（猫砂快用完了）。

3.1.2 怎么构建用户画像？

构建用户画像的过程，像“和新朋友聊天”——你得主动问，也得悄悄记：

主动收集：第一次使用时，助手问：“你喜欢喝咖啡还是茶？”“早上喜欢听新闻还是音乐？”（对应代码里的“初始化问卷”）；
被动记录：助手悄悄记着你每次的选择——比如你说“温牛奶”，它就把“晨间饮品=牛奶”写到小本本里；你纠正“调到24度”，它就更新“空调温度=24”；
结构化存储：把这些信息整理成“键值对”（比如{"morning_drink": "milk", "ac_temp": 24}），方便AI快速调取。

3.1.3 举个例子：小夏的用户画像

{
  "user_id": "xiaoxia-123",
  "static_info": {
    "age": 28,
    "location": "Hangzhou",  // 南方，湿度大
    "pet": "cat",  // 猫奴
    "allergy": "none"
  },
  "dynamic_preferences": {
    "morning_drink": "milk",  // 晨间饮品
    "morning_drink_temp": 45,  // 牛奶温度
    "morning_music": "Jay Chou",  // 晨间音乐
    "ac_temp": 24,  // 空调温度
    "shopping_list": ["cat litter"]  // 待购物品
  }
}

3.2 核心概念二：上下文理解——AI的“聊天记忆”

3.2.1 什么是上下文？

你和朋友聊天时，不会“说一句忘一句”：

你说：“我要去超市。”
朋友问：“买猫砂吗？上次你说快用完了。”

朋友的问题，来自“之前的对话”——这就是上下文。AI的上下文理解，就是让它“记得之前说过的话”，不会像“鱼的记忆”一样只有7秒。

3.2.2 为什么需要上下文？

没有上下文的助手，像“没带脑子的机器人”：

你说：“我要去超市。” 助手说：“好的。”（没下文）；
你再问：“需要买什么？” 助手说：“请告诉我要购买的物品。”（完全忘了之前的对话）。

有上下文的助手，像“会接话的朋友”：

你说：“我要去超市。” 助手说：“要提醒你买猫砂吗？上次你说快用完了。”（记着之前的“购物清单”）。

3.2.3 怎么设计上下文提示？

上下文提示的关键，是把“之前的对话”塞进Prompt里，让AI“看见”。比如：

对话历史：用户说“我要去超市”，之前提到“猫砂快用完了”；
用户现在的输入：“需要买什么？”；
请你回答：“要提醒你买猫砂吗？上次你说快用完了。”

用代码的话，就是把对话历史存储起来，每次生成Prompt时带上最近的几条：

# 上下文管理器：记录对话历史
class ContextManager:
    def __init__(self):
        self.history = []  # 存储对话，格式：[{"role": "user", "content": "我要去超市"}, ...]
    
    def add_message(self, role, content):
        self.history.append({"role": role, "content": content})
    
    def get_recent_history(self, max_len=3):
        # 获取最近3条对话，避免Prompt太长
        return self.history[-max_len:]

3.3 核心概念三：意图个性化——AI的“猜心意”技巧

3.3.1 什么是“意图”？

你说“我冷了”，背后的意图可能是：

北方人：“开暖气”；
南方人：“加件外套”；
孕妇：“调高空调温度”。

意图就是“用户没说出来的需求”，而意图个性化，就是让AI根据用户画像和上下文，猜中“你到底要什么”。

3.3.2 怎么让AI“猜中”意图？

要让AI猜中意图，得给它“两个线索”：用户画像+上下文。比如：

用户画像：小夏是南方人（杭州），冬天湿度大，喜欢开空调除湿；
上下文：小夏刚说“我冷了”；
AI的思考：“南方冬天冷是湿冷，开空调比开暖气管用，而且小夏喜欢24度”；
最终响应：“已为你打开空调，温度调到24度，同时开启除湿模式～”

3.3.3 举个反例：没有个性化的意图识别

如果没有用户画像，AI会“瞎猜”：

用户说“我冷了”，AI回应：“已为你打开暖气”（但南方没有暖气，白费劲）；
用户说“放首歌”，AI回应：“为你播放热门歌曲《小苹果》”（但小夏喜欢周杰伦）。

3.4 核心概念四：反馈循环——AI的“学习机制”

3.4.1 什么是反馈循环？

你教宠物握手：

第一次：宠物做错了，你说“不对，是这样”（纠正）；
第二次：宠物做对了，你给它吃零食（奖励）；
第三次：宠物主动握手（学会了）。

反馈循环就是AI的“学习过程”——用户纠正一次，AI就把“正确答案”写到“小本本”里，下次不再错。

3.4.2 反馈循环的三种形式

主动反馈：用户直接纠正（比如“牛奶温到50度，不是45度”）；
被动反馈：AI观察用户行为（比如用户把空调从26度调到24度，AI自动更新“ac_temp=24”）；
隐式反馈：用户的“沉默”或“重复”（比如用户说“放歌”，AI播了周杰伦，用户没说话——说明“对了”；如果用户说“换一首”，说明“错了”）。

3.4.3 举个例子：小夏的反馈循环

小夏说：“温牛奶。” 助手温到45度（默认值）；
小夏纠正：“下次温到50度。”（主动反馈）；
助手更新用户画像："morning_drink_temp": 50；
第二天小夏说：“温牛奶。” 助手直接温到50度（学会了）。

3.5 核心概念的关系：像“做饭”一样配合

现在，我们把四个核心概念串起来——它们像“做饭的四个步骤”：

用户画像：你家的“食材柜”，里面有“鸡蛋、番茄、大米”（用户的偏好）；
上下文：你刚说的“我想吃番茄鸡蛋面”（最近的对话）；
意图个性化：根据“食材柜”和“你说的话”，猜你要“番茄鸡蛋面”（而不是“番茄炒蛋”）；
反馈循环：你吃了一口说“有点咸”，下次做饭就少放盐（学习改进）。

用一张图总结它们的关系：

四、提示工程架构设计：从“概念”到“可执行”

现在，我们要把“概念”变成“可执行的Prompt设计”。重点讲四个关键模块：用户画像的Prompt设计、上下文的Prompt设计、意图个性化的Prompt设计、反馈循环的Prompt设计。

4.1 模块一：用户画像的Prompt设计——“给AI写小本本”

用户画像的Prompt要结构化、简洁、易调取。比如，小夏的用户画像Prompt可以写成：

用户小夏的信息：

静态信息：28岁，杭州人，养了一只猫，无过敏；

动态偏好：晨间喝牛奶（温度50度）、空调24度、喜欢周杰伦、猫砂快用完了。

这样写的好处是：AI能快速“提取关键信息”，不会被无关内容干扰。

设计技巧：

用“条目化”代替“大段文字”（比如用1、2、3列出来）；
用“键值对”代替“模糊描述”（比如“晨间喝牛奶=50度”比“喜欢喝热牛奶”更准确）；
区分“静态”和“动态”（静态信息不会变，动态信息要定期更新）。

4.2 模块二：上下文的Prompt设计——“给AI带聊天记录”

上下文的Prompt要短、新、相关。比如，小夏的上下文Prompt可以写成：

最近的对话：
用户：“我要去超市。”
助手：“要提醒你买猫砂吗？”
用户：“是的。”

设计技巧：

只带“最近3-5条”对话（太长会增加AI的“记忆负担”）；
重点标注“关键信息”（比如“猫砂”是需要记住的）；
用“角色+内容”的格式（比如“用户：XXX”“助手：XXX”），让AI清晰区分谁在说话。

4.3 模块三：意图个性化的Prompt设计——“让AI猜心意”

意图个性化的Prompt要把“用户画像”和“上下文”结合起来。比如，小夏说“我冷了”，Prompt可以写成：

任务：根据用户画像和上下文，回答用户的问题。
用户画像：小夏，28岁，杭州人，养了一只猫，晨间喝牛奶50度，空调24度，喜欢周杰伦，猫砂快用完了。
上下文：无（刚起床第一次说话）。
用户输入：“我冷了。”
要求：1. 结合杭州的天气（冬天湿冷）；2. 用小夏的空调偏好（24度）；3. 语气亲切。

AI的响应会是：“杭州今天有点湿冷呢～已为你打开空调，温度调到你喜欢的24度，再给你放一首周杰伦的《晴天》暖暖心～”

设计技巧：

明确“任务目标”（比如“回答用户的问题”）；
列出“约束条件”（比如“结合杭州的天气”“用小夏的空调偏好”）；
规定“语气风格”（比如“亲切”“像朋友一样”）。

4.4 模块四：反馈循环的Prompt设计——“让AI学会改正”

反馈循环的Prompt要明确“错误点”和“正确值”。比如，小夏纠正“牛奶温到50度”，Prompt可以写成：

任务：更新用户小夏的偏好。
原偏好：晨间喝牛奶45度。
用户反馈：“下次温到50度。”
要求：将“晨间喝牛奶”的温度从45度改为50度。

AI执行后，用户画像里的"morning_drink_temp"会变成50度。

设计技巧：

直接点出“错误的地方”（比如“原偏好是45度”）；
明确“正确的内容”（比如“改为50度”）；
用“命令式”而不是“疑问式”（比如“将XX改为XX”比“你觉得XX要不要改？”更直接）。

五、数学模型：用“向量”让AI更懂你

你可能会问：“AI怎么快速找到用户的偏好？”答案是向量（Vector）——把用户的偏好变成“数字代码”，让AI快速计算“相似度”。

5.1 什么是向量？

向量就是“一组数字”，比如[0.8, 0.2, 0.5]。我们可以把用户的偏好“编码”成向量：

比如“喜欢牛奶”=0.8，“喜欢咖啡”=0.2，“喜欢茶”=0.1；
小夏的“晨间饮品偏好”向量就是[0.8, 0.2, 0.1]（对应牛奶、咖啡、茶）。

5.2 余弦相似度：判断“偏好有多像”

要比较两个用户的偏好有多像，我们用余弦相似度（Cosine Similarity）——计算两个向量之间的夹角，夹角越小，相似度越高。公式是：
$\frac{A \cdot B}{||A|| ||B||}$

$\cdot B$ ：向量A和向量B的点积（比如A=[0.8,0.2], B=[0.7,0.3]，点积是0.8*0.7 + 0.2*0.3 = 0.62）；
$∣∣ A ∣∣$ ：向量A的模长（比如A=[0.8,0.2]，模长是 $0.82+0.22≈0.8246\sqrt{0.8^2 + 0.2^2} ≈ 0.8246$ ）。

举个例子：

小夏的“晨间饮品”向量：A=[0.8,0.2,0.1]（牛奶、咖啡、茶）；
小冬的“晨间饮品”向量：B=[0.7,0.25,0.05]（牛奶、咖啡、茶）；
余弦相似度： $0.8∗0.7+0.2∗0.25+0.1∗0.050.82+0.22+0.12∗0.72+0.252+0.052≈0.98\frac{0.8*0.7 + 0.2*0.25 + 0.1*0.05}{\sqrt{0.8²+0.2²+0.1²} * \sqrt{0.7²+0.25²+0.05²}} ≈ 0.98$ （非常像）。

这意味着小夏和小冬的晨间饮品偏好几乎一样，AI可以给小冬推荐小夏喜欢的牛奶温度（50度）。

5.3 向量的应用：快速检索用户偏好

当用户说“我冷了”，AI会做三件事：

把用户的输入“我冷了”编码成向量（比如[0.9, 0.1]，对应“需要保暖”“不需要降温”）；
在用户画像的向量库中，找到“保暖相关”的偏好（比如“空调24度”“开除湿”）；
生成响应：“已为你打开空调，温度调到24度～”。

六、项目实战：用Python写一个“懂你的助手”

现在，我们用Python+LangChain+OpenAI，写一个简单的个性化语音助手。目标是：让助手“记得”用户的偏好，“听懂”上下文，“学会”反馈。

6.1 开发环境搭建

安装依赖：

pip install langchain openai python-dotenv

配置OpenAI API Key：
创建.env文件，写入：
```
OPENAI_API_KEY=你的API密钥
```

6.2 代码实现：从0到1构建个性化助手

6.2.1 步骤1：定义用户画像类（UserProfile）

class UserProfile:
    def __init__(self, user_id):
        self.user_id = user_id
        # 初始化用户画像（静态+动态）
        self.profile = {
            "static": {
                "age": 28,
                "location": "Hangzhou",
                "pet": "cat"
            },
            "dynamic": {
                "morning_drink": "milk",
                "morning_drink_temp": 45,
                "ac_temp": 24,
                "favorite_artist": "Jay Chou",
                "shopping_list": ["cat litter"]
            }
        }
    
    # 更新动态偏好
    def update_dynamic(self, key, value):
        if key in self.profile["dynamic"]:
            self.profile["dynamic"][key] = value
        else:
            raise KeyError(f"Key {key} not in dynamic preferences")
    
    # 转换成字符串，方便塞进Prompt
    def to_string(self):
        static_str = "\n".join([f"- {k}: {v}" for k, v in self.profile["static"].items()])
        dynamic_str = "\n".join([f"- {k}: {v}" for k, v in self.profile["dynamic"].items()])
        return f"用户静态信息：\n{static_str}\n用户动态偏好：\n{dynamic_str}"

6.2.2 步骤2：定义上下文管理器（ContextManager）

class ContextManager:
    def __init__(self):
        self.history = []
    
    # 添加对话记录（角色：user/assistant）
    def add_message(self, role, content):
        self.history.append({"role": role, "content": content})
    
    # 获取最近N条对话
    def get_recent(self, max_len=3):
        return self.history[-max_len:] if len(self.history) > max_len else self.history
    
    # 转换成字符串，方便塞进Prompt
    def to_string(self):
        return "\n".join([f"{msg['role']}: {msg['content']}" for msg in self.get_recent()])

6.2.3 步骤3：设计Prompt模板（PromptTemplate）

用LangChain的PromptTemplate，把“用户画像”“上下文”“用户输入”结合起来：

from langchain.prompts import PromptTemplate

prompt_template = PromptTemplate(
    input_variables=["user_profile", "context", "user_input"],
    template="""你是一个个性化的智能家居语音助手，要像朋友一样亲切回答。
首先，你要仔细阅读用户的画像和之前的对话，然后根据这些信息回答。
用户画像：
{user_profile}

之前的对话：
{context}

用户现在说：{user_input}

要求：
1. 必须结合用户的偏好（比如用户喜欢周杰伦，就不要推荐其他歌手）；
2. 必须考虑用户的地理位置（比如杭州冬天湿冷，要推荐开空调而不是暖气）；
3. 语气要亲切，用“～”“哦”这样的语气词；
4. 如果有需要提醒的事情（比如买猫砂），要自然提到。
"""
)

6.2.4 步骤4：初始化LLM（大语言模型）

用OpenAI的text-davinci-003模型（也可以用gpt-3.5-turbo）：

from langchain.llms import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

# 加载.env文件中的API Key
load_dotenv()

# 初始化LLM（temperature越低，回答越稳定）
llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003", temperature=0.3)

6.2.5 步骤5：实现核心逻辑（生成响应+处理反馈）

class PersonalAssistant:
    def __init__(self, user_id):
        self.user_profile = UserProfile(user_id)
        self.context_manager = ContextManager()
        self.llm = llm
    
    # 生成响应
    def generate_response(self, user_input):
        # 1. 准备Prompt的输入
        user_profile_str = self.user_profile.to_string()
        context_str = self.context_manager.to_string()
        # 2. 渲染Prompt（填充变量）
        prompt = prompt_template.format(
            user_profile=user_profile_str,
            context=context_str,
            user_input=user_input
        )
        # 3. 调用LLM生成响应
        response = self.llm(prompt)
        # 4. 记录对话历史
        self.context_manager.add_message("user", user_input)
        self.context_manager.add_message("assistant", response)
        return response
    
    # 处理用户反馈（更新动态偏好）
    def handle_feedback(self, key, value):
        try:
            self.user_profile.update_dynamic(key, value)
            return f"已更新偏好：{key} = {value}～"
        except KeyError as e:
            return f"出错了：{str(e)}"

6.3 测试：让助手“懂”小夏

现在，我们测试一下这个助手：

# 初始化助手（用户ID：xiaoxia-123）
assistant = PersonalAssistant("xiaoxia-123")

# 测试1：第一次对话（晨起）
user_input1 = "我起床了～"
response1 = assistant.generate_response(user_input1)
print("助手回应1：", response1)
# 预期输出：杭州今天有点湿冷呢～已为你打开窗帘，温牛奶正在加热（50度哦），同时播放周杰伦的《晴天》～对了，晚上要去超市买猫砂哦～

# 测试2：用户纠正牛奶温度
feedback = assistant.handle_feedback("morning_drink_temp", 50)
print("反馈结果：", feedback)
# 输出：已更新偏好：morning_drink_temp = 50～

# 测试3：第二次对话（再次晨起）
user_input2 = "我起床了～"
response2 = assistant.generate_response(user_input2)
print("助手回应2：", response2)
# 预期输出：杭州今天还是湿冷呢～已为你打开窗帘，温牛奶正在加热（你喜欢的50度哦），播放周杰伦的《晴天》～晚上要记得买猫砂呀～

6.4 代码解读：关键逻辑说明

用户画像的更新：handle_feedback方法会修改user_profile中的动态偏好（比如把牛奶温度从45度改成50度）；
上下文的延续：context_manager会记录每次的对话，下次生成Prompt时带上最近的3条；
个性化响应：Prompt模板强制要求“结合用户偏好”和“地理位置”，所以助手会推荐周杰伦的歌，而不是热门歌曲。

七、实际应用场景：从“实验室”到“家里”

现在，我们把代码里的“小案例”放到真实的智能家居场景中，看提示工程怎么解决实际问题。

7.1 场景1：晨起场景——“不用喊，就知道你要什么”

用户需求：早上起床，不用发多条指令，助手自动完成一系列操作。
提示设计：

用户画像：小夏，28岁，杭州人，养了一只猫，晨间喝牛奶50度，空调24度，喜欢周杰伦，猫砂快用完了。
上下文：无（第一次说话）。
用户输入：“我起床了～”
要求：1. 打开窗帘（50%亮度）；2. 温牛奶（50度）；3. 播放周杰伦的歌；4. 提醒买猫砂。
助手响应：“杭州今天有点湿冷呢～已为你打开窗帘（50%亮度，不会刺眼），温牛奶正在加热（50度哦），播放周杰伦的《晴天》～对了，晚上要去超市买猫砂哦，上次买的是XX品牌～”

7.2 场景2：归家场景——“你刚进门，它就准备好一切”

用户需求：加班到凌晨回家，助手自动调暖灯光、热好饭、放放松的音乐。
用户画像：小张，30岁，北京人，加班狗，喜欢吃番茄鸡蛋面，灯光要暖光（2700K），喜欢听陈奕迅的慢歌。
上下文：小张下班时说“今天要加班到11点”。
用户输入：“我到家了～”
助手响应：“加班辛苦了～已为你打开玄关灯（暖光2700K），番茄鸡蛋面正在加热（你喜欢的软一点），播放陈奕迅的《好久不见》～好好放松哦～”

7.3 场景3：睡眠场景——“根据你的习惯调整灯光和音乐”

用户需求：睡前说“我要睡觉了”，助手自动关窗帘、调暗灯光、播放白噪音。
用户画像：小李，25岁，深圳人，失眠，喜欢听雨声白噪音，灯光要调暗到10%。
上下文：小李之前说“最近失眠，需要白噪音”。
用户输入：“我要睡觉了～”
助手响应：“晚安～已为你拉上窗帘，灯光调到10%，播放你喜欢的雨声白噪音～祝你做个好梦～”

八、工具与资源推荐：让你更快上手

要做“懂用户”的语音助手，这些工具能帮你事半功倍：

8.1 提示工程框架：LangChain

作用：快速构建Prompt模板、管理上下文、调用LLM；
优势：支持多种LLM（OpenAI、Claude、LLaMA），内置上下文管理器和Prompt模板；
文档：https://python.langchain.com/

8.2 向量数据库：Chroma DB

作用：存储用户画像的向量，快速检索相似偏好；
优势：轻量级、开源、支持中文；
文档：https://docs.trychroma.com/

8.3 后端框架：FastAPI

作用：构建API接口，处理用户输入和响应；
优势：速度快、文档自动生成、支持异步；
文档：https://fastapi.tiangolo.com/

8.4 前端框架：Vue.js

作用：构建用户界面，让用户查看和修改偏好；
优势：轻量级、易上手、支持组件化；
文档：https://vuejs.org/

九、未来趋势与挑战：“懂用户”的下一个台阶

9.1 未来趋势：从“被动懂”到“主动懂”

多模态个性化：结合视觉（智能摄像头识别用户表情）、听觉（声纹识别区分用户）、生理数据（智能手表的心率），更精准理解用户需求（比如用户皱眉，助手自动调亮灯光）；
跨设备上下文：手机上说“我要回家”，家里的助手自动开空调；电脑上说“我要开会”，客厅的助手自动静音；
主动推荐：根据天气预告，提前提醒用户“今天要下雨，记得带伞”；根据用户的购物记录，提醒“猫砂快用完了，要不要自动下单？”。