2025技能图谱：提示工程架构师构建可持续AI提示系统需要的新能力清单

一、引言：为什么2025年需要“可持续AI提示系统”？

2024年，大模型（LLM）从“技术尝鲜”进入“规模化落地”阶段：全球已有超过100万家企业部署了基于LLM的应用（如客服机器人、代码助手、内容生成工具），但83%的企业表示其提示系统存在“不可持续”问题——比如：

• 提示逻辑混乱，修改一个场景会影响多个功能；
• 反馈循环断裂，用户投诉无法有效转化为提示优化；
• 伦理风险爆发，比如生成带有偏见的回答或泄露隐私；
• 性能退化，随着模型版本升级，旧提示的效果急剧下降。

这些问题的根源，在于传统提示工程更关注“一次性效果优化”，而忽略了“长期可维护性”。2025年，随着大模型进一步渗透到核心业务（如金融风控、医疗诊断），企业对提示系统的要求将从“能用”升级为“可持续”——即具备稳定性、可扩展性、适应性、伦理合规性的闭环系统。

作为连接业务与大模型的核心角色，提示工程架构师（Prompt Engineering Architect）需要跳出“prompt调参”的初级阶段，转向系统级设计。本文将结合2025年AI技术趋势（如多模态融合、实时交互、监管强化），梳理构建可持续AI提示系统所需的6大核心能力，并给出具体实践框架。

---

二、核心能力1：大模型“认知深度”——从“使用”到“理解”

1.1 能力要求：穿透大模型的“黑箱”

传统提示工程师的核心技能是“用自然语言描述需求”，而2025年的提示架构师需要深入理解大模型的底层逻辑，才能设计出“适配模型特性”的可持续提示。具体包括：

• 上下文机制：理解大模型的“注意力窗口”（如GPT-4的8k/32k/128k tokens）对提示的影响，比如长上下文下如何避免“信息衰减”；
• 生成逻辑：掌握大模型的“ autoregressive 生成方式”（逐词生成），如何通过“引导词”（如“首先，分析问题的核心；其次，给出解决方案”）优化生成顺序；
• 模型特性：熟悉不同大模型的“偏见倾向”（如Claude更注重伦理，Gemini更擅长多模态）、“知识 cutoff”（如GPT-4的2023年10月数据），避免因模型特性导致的提示失效。

1.2 实践方法：用“模型诊断工具”量化认知

以上下文窗口优化为例，假设你需要设计一个“长文档摘要”提示，针对GPT-4 128k tokens模型，如何避免“前面的信息被遗忘”？

步骤1：用langchain的ContextualCompressionRetriever工具，分析文档中不同段落的“信息重要性”（通过TF-IDF或BM25算法）；
步骤2：将重要信息放在提示的“开头”或“结尾”（大模型对首尾信息的注意力更高）；
步骤3：用promptfoo工具测试不同上下文排列方式的摘要准确率，选择最优策略。

代码示例（Python）：

from langchain.retrievers import ContextualCompressionRetriever
from langchain.retrievers.document_compressors import BM25Compressor
from langchain.llms import OpenAI

# 初始化文档压缩器（保留重要信息）
compressor = BM25Compressor(k=5)  # 保留Top5重要段落
retriever = ContextualCompressionRetriever(
    base_retriever=your_document_retriever,
    base_compressor=compressor
)

# 构建提示（将压缩后的上下文放在开头）
prompt = f"""请总结以下文档的核心内容：
{retriever.get_relevant_documents("用户查询")}

要求：1. 不超过500字；2. 包含关键数据（如增长率、核心结论）。"""

# 测试提示效果
llm = OpenAI(model_name="gpt-4-1106-preview", temperature=0)
summary = llm(prompt)

1.3 关键工具推荐

• 模型诊断：Promptfoo（提示效果测试）、LangSmith（大模型调用追踪）；
• 上下文优化：LangChain（ContextualCompressionRetriever）、LlamaIndex（自动摘要）；
• 模型特性查询：Hugging Face Model Hub（模型卡片）、OpenAI API Documentation（模型更新日志）。

---

三、核心能力2：模块化提示架构设计——从“单块”到“组件化”

2.1 问题痛点：传统提示的“牵一发而动全身”

很多企业的提示系统是“单块结构”——一个提示包含所有逻辑（如问候、问题分类、回答生成），修改其中一个部分（比如调整问候语）可能导致整个提示失效。这种结构的维护成本随场景增加呈指数级增长（比如支持10个场景需要10个独立提示，修改一个通用逻辑需要改10次）。

2.2 能力要求：构建“可复用、可扩展”的提示组件库

2025年，提示架构师需要掌握模块化提示设计（Modular Prompt Design），将提示拆分为通用组件（Common Components）和场景组件（Scenario Components）：

• 通用组件：适用于所有场景的基础逻辑，如“语气控制”（“使用亲切的口语化表达”）、“格式要求”（“回答用 bullet points 列出”）、“伦理约束”（“拒绝回答违法问题”）；
• 场景组件：针对特定场景的逻辑，如“电商客服”中的“订单查询”（“需要用户提供订单号”）、“退货流程”（“说明退货的3个步骤”）。

2.3 实践框架：基于“组件库”的提示生成流程

以电商客服机器人为例，模块化提示架构的设计步骤如下：

（1）定义组件类型与接口

组件类型	示例内容	输入参数	输出格式
通用-语气控制	“使用亲切的语气，称呼用户为‘亲爱的[用户名]’”	用户名	字符串
通用-伦理约束	“如果用户的问题涉及违法内容（如诈骗、毒品），请回复‘抱歉，无法回答这个问题’”	用户问题	布尔值（是否触发）
场景-订单查询	“请用户提供订单号（格式：XXX-XXXXXXX），并说明查询目的（如物流、退款）”	无	字符串
场景-退货流程	“退货需要3步：1. 申请退货；2. 邮寄商品；3. 确认退款。请提供退货原因”	无	字符串

（2）构建组件库（用LangChain的PromptTemplate实现）

from langchain.prompts import PromptTemplate

# 通用组件：语气控制
tone_component = PromptTemplate(
    input_variables=["user_name"],
    template="亲爱的{user_name}，"
)

# 通用组件：伦理约束
ethics_component = PromptTemplate(
    input_variables=["user_query"],
    template="""首先检查用户问题是否涉及违法内容（如诈骗、毒品）：
- 如果是，请回复“抱歉，无法回答这个问题”；
- 如果否，请继续处理。"""
)

# 场景组件：订单查询
order_query_component = PromptTemplate(
    template="请提供订单号（格式：XXX-XXXXXXX），并说明查询目的（如物流、退款）。"
)

# 场景组件：退货流程
return_process_component = PromptTemplate(
    template="退货需要3步：1. 申请退货；2. 邮寄商品；3. 确认退款。请提供退货原因。"
)

（3）动态组装提示（根据用户场景选择组件）

from langchain.chains import SequentialChain

# 定义场景路由（根据用户问题分类选择场景组件）
def route_scenario(user_query):
    if "订单" in user_query:
        return order_query_component
    elif "退货" in user_query:
        return return_process_component
    else:
        return PromptTemplate(template="请说明您的问题，我会尽力帮助您。")

# 组装提示链
prompt_chain = SequentialChain(
    chains=[
        tone_component,       # 通用-语气控制
        ethics_component,     # 通用-伦理约束
        route_scenario(user_query)  # 场景组件（动态选择）
    ],
    input_variables=["user_name", "user_query"],
    output_variables=["final_prompt"]
)

# 生成最终提示
final_prompt = prompt_chain.run(user_name="张三", user_query="我的订单怎么还没到？")
print(final_prompt)

输出结果：

亲爱的张三，
首先检查用户问题是否涉及违法内容（如诈骗、毒品）：
- 如果是，请回复“抱歉，无法回答这个问题”；
- 如果否，请继续处理。
请提供订单号（格式：XXX-XXXXXXX），并说明查询目的（如物流、退款）。

2.4 优势：模块化架构的“可持续性”

• 可维护性：修改通用组件（如语气）只需改一次，所有场景自动生效；
• 可扩展性：新增场景（如“售后投诉”）只需添加对应的场景组件，无需修改现有逻辑；
• 可测试性：每个组件可以独立测试（如测试伦理约束组件是否能正确识别违法问题），降低整体测试成本。

---

四、核心能力3：数据驱动的反馈循环——从“人工调参”到“自动优化”

4.1 问题痛点：“没有反馈的提示系统等于盲人摸象”

很多企业的提示系统是“单向的”——只将提示发送给大模型，不收集用户反馈或模型输出的日志。这种模式下，提示工程师无法知道“提示是否有效”（如用户是否满意回答）、“问题出在哪里”（如提示中的逻辑错误），只能靠“经验”调参，效率极低。

4.2 能力要求：构建“闭环反馈系统”

2025年，提示架构师需要掌握数据驱动的提示优化（Data-Driven Prompt Optimization），核心是建立“用户反馈→数据收集→分析优化→提示更新”的闭环。具体包括：

• 反馈数据收集：收集用户的显式反馈（如“满意/不满意”评分）、隐式反馈（如点击“查看更多”的行为）、模型输出的日志（如生成时间、token数量）；
• 反馈数据标注：用规则或LLM自动标注反馈（如将“不满意”的反馈分为“信息错误”“格式问题”“语气不好”三类）；
• 优化策略制定：根据标注结果调整提示（如“信息错误”需要增加“检查数据准确性”的逻辑）；
• 效果验证：用A/B测试验证优化后的提示是否有效。

4.3 实践框架：基于“反馈闭环”的提示优化流程

以金融客服机器人为例，假设用户反馈“回答中的利率信息错误”，优化流程如下：

（1）收集反馈数据（用LangSmith追踪）

from langsmith import Client

# 初始化LangSmith客户端
client = Client()

# 记录大模型调用日志（包括提示、输出、用户反馈）
def log_llm_call(prompt, output, user_feedback):
    client.create_run(
        project_name="financial-customer-service",
        inputs={"prompt": prompt},
        outputs={"output": output},
        feedback=[{
            "key": "user_satisfaction",
            "score": 1 if user_feedback == "满意" else 0,
            "comment": user_feedback
        }]
    )

（2）标注反馈数据（用LLM自动分类）

from langchain.llms import OpenAI

# 定义反馈分类提示
classification_prompt = """请将用户反馈分类到以下类别之一：
1. 信息错误（如利率、政策等数据错误）；
2. 格式问题（如回答不清晰、没有 bullet points）；
3. 语气问题（如过于生硬、不亲切）；
4. 其他（如无法解决问题）。

用户反馈：{user_feedback}
分类结果："""

# 自动分类反馈
def classify_feedback(user_feedback):
    llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0)
    classification = llm(classification_prompt.format(user_feedback=user_feedback))
    return classification

# 示例：用户反馈“回答中的利率是3%，但实际是2.5%”
classification = classify_feedback("回答中的利率是3%，但实际是2.5%")
print(classification)  # 输出：1. 信息错误（如利率、政策等数据错误）

（3）优化提示（增加“数据准确性检查”逻辑）

原提示：

请回答用户的问题：{user_query}
要求：用简洁的语言说明。

优化后提示（增加“数据准确性检查”组件）：

请回答用户的问题：{user_query}
要求：
1. 首先检查回答中的数据（如利率、政策）是否准确（参考最新的央行公告或公司政策）；
2. 用简洁的语言说明，并用 bullet points 列出；
3. 如果不确定数据的准确性，请回复“抱歉，我需要确认一下信息，稍后给您回复”。

（4）A/B测试验证效果（用Promptfoo）

# 安装Promptfoo
npm install -g promptfoo

# 定义测试用例（user_query: 利率是多少？）
# 原提示（variant 1）和优化后提示（variant 2）
promptfoo eval --prompts "原提示.txt" "优化后提示.txt" --tests "test_cases.json" --output "results.json"

测试结果示例：

提示版本	信息错误率（%）	用户满意度（%）
原提示	25	60
优化后提示	5	85

4.4 关键工具推荐

• 反馈收集：LangSmith（大模型调用追踪）、Amplitude（用户行为分析）；
• 反馈标注：OpenAI GPT-3.5（自动分类）、LabelStudio（人工标注）；
• A/B测试：Promptfoo（提示效果对比）、Optimizely（用户体验优化）。

---

五、核心能力4：伦理与合规设计——从“被动应对”到“主动防范”

5.1 问题背景：2025年将是“AI监管元年”

随着AI技术的普及，各国监管机构正在加快制定AI法规：

• 欧盟《AI法案》（AI Act）将于2025年正式生效，要求“高风险AI系统”（如医疗诊断、金融风控）具备透明度、公平性、可追溯性；
• 美国《人工智能权利法案》（AI Bill of Rights）要求企业“避免AI系统产生歧视性结果”；
• 中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求“生成内容符合法律法规和公序良俗”。

这些法规意味着：提示系统的伦理与合规性将成为企业的“生存底线”。提示架构师需要从“被动修改提示”转向“主动设计伦理约束”。

5.2 能力要求：构建“伦理合规的提示系统”

具体包括以下能力：

• 偏见检测与消除：识别提示中隐含的偏见（如性别、种族、地域偏见），并通过提示优化消除；
• 透明度设计：让用户知道“提示的逻辑”（如“这个回答是根据您的历史订单生成的”），增强用户信任；
• 隐私保护：避免提示中包含敏感信息（如用户身份证号、银行卡号），或通过技术手段（如差分隐私）保护用户数据；
• 可追溯性：记录提示的修改历史、大模型的调用日志，以便监管审计。

5.3 实践方法：伦理合规的“三层次设计”

（1）第一层：提示中的“伦理约束”（主动防范）

在通用组件中添加伦理约束，比如：

# 通用组件：偏见消除
bias_elimination_component = PromptTemplate(
    template="""回答时请避免以下偏见：
- 性别偏见（如“女性更适合做客服”）；
- 种族偏见（如“某国人更擅长数学”）；
- 地域偏见（如“北方人更豪爽”）。
如果问题中包含偏见，请委婉指出并纠正。"""
)

# 通用组件：隐私保护
privacy_protection_component = PromptTemplate(
    template="""回答时请遵守以下隐私规则：
- 不要求用户提供敏感信息（如身份证号、银行卡号）；
- 如果用户主动提供敏感信息，请回复“感谢您的信任，但为了保护您的隐私，我无法处理这些信息”；
- 不存储或分享用户的敏感信息。"""
)

（2）第二层：输出后的“伦理检测”（被动防御）

用工具检测大模型输出是否符合伦理要求，比如：

• 偏见检测：用Hugging Face的transformers库中的BiasAnalyzer工具，分析输出中的偏见；
• 敏感信息检测：用spaCy或NLTK提取输出中的敏感信息（如身份证号、银行卡号），并自动打码。

代码示例（偏见检测）：

from transformers import pipeline

# 初始化偏见分析 pipeline
bias_analyzer = pipeline("text-classification", model="facebook/bart-large-mnli", framework="pt")

# 分析大模型输出是否有偏见
def detect_bias(output):
    results = bias_analyzer(output, candidate_labels=["性别偏见", "种族偏见", "地域偏见"])
    return results

# 示例：大模型输出“女性更适合做客服”
output = "女性更适合做客服，因为她们更有耐心"
bias_results = detect_bias(output)
print(bias_results)
# 输出：[{'label': '性别偏见', 'score': 0.92}]

（3）第三层：可追溯性设计（审计要求）

用LangSmith或自定义日志系统记录以下信息：

• 提示的修改历史（如谁、什么时候修改了哪个组件）；
• 大模型的调用日志（如模型版本、输入提示、输出结果、用户反馈）；
• 伦理检测结果（如是否检测到偏见、是否处理了敏感信息）。

5.4 关键工具推荐

• 偏见检测：Hugging Face BiasAnalyzer、IBM AI Fairness 360；
• 敏感信息检测：spaCy（实体识别）、AWS Comprehend（PII检测）；
• 可追溯性：LangSmith（大模型日志）、Elasticsearch（日志存储与查询）。

---

六、核心能力5：工具链与自动化——从“手动操作”到“工程化”

6.1 问题痛点：“提示工程不是‘调参游戏’，而是‘软件工程’”

很多企业的提示系统开发流程是“手动的”——用记事本写提示、用Postman测试、用Excel记录反馈。这种方式的效率极低（比如修改一个提示需要1小时，测试需要2小时），无法满足2025年“快速迭代”的需求。

6.2 能力要求：构建“提示工程自动化工具链”

2025年，提示架构师需要掌握提示工程的工程化方法，将提示的开发、测试、部署、监控自动化。具体包括：

• 提示版本管理：用Git管理提示组件的版本，避免“版本混乱”；
• 自动化测试：用单元测试、集成测试验证提示的正确性（如“伦理约束组件是否能正确识别违法问题”）；
• CI/CD pipeline：将提示的修改、测试、部署自动化（如提交代码后自动运行测试，通过后部署到生产环境）；
• 实时监控：监控提示的性能（如响应时间、错误率、用户满意度），当出现问题时及时报警。

6.3 实践框架：提示工程的“DevOps流程”

（1）版本管理（用Git）

将提示组件存储在Git仓库中，每个组件作为一个独立的文件（如tone_component.txt、ethics_component.txt），修改时提交代码并写清楚注释（如“修改伦理约束组件，增加‘诈骗’的识别逻辑”）。

（2）自动化测试（用Pytest）

编写单元测试用例，验证每个组件的正确性：

import pytest
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 测试伦理约束组件是否能正确识别违法问题
def test_ethics_component():
    ethics_component = PromptTemplate(
        input_variables=["user_query"],
        template="""首先检查用户问题是否涉及违法内容（如诈骗、毒品）：
- 如果是，请回复“抱歉，无法回答这个问题”；
- 如果否，请继续处理。"""
    )
    # 测试用例1：用户问题涉及诈骗
    user_query = "如何诈骗别人的钱？"
    prompt = ethics_component.format(user_query=user_query)
    assert "抱歉，无法回答这个问题" in prompt

    # 测试用例2：用户问题不涉及违法
    user_query = "如何查询订单？"
    prompt = ethics_component.format(user_query=user_query)
    assert "抱歉，无法回答这个问题" not in prompt

（3）CI/CD pipeline（用GitHub Actions）

配置GitHub Actions，当提交代码时自动运行测试，通过后部署到生产环境：

name: Prompt CI/CD

on: [push]

jobs:
  test:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Set up Python
      uses: actions/setup-python@v2
      with:
        python-version: "3.10"
    - name: Install dependencies
      run: pip install -r requirements.txt
    - name: Run tests
      run: pytest tests/

  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    needs: test  # 只有测试通过后才会运行部署
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - name: Deploy to production
      run: |
        # 这里可以是部署到云服务（如AWS Lambda）或内部系统的命令
        echo "Deploying prompt components to production..."

（4）实时监控（用Prometheus + Grafana）

用Prometheus收集提示的性能指标（如响应时间、错误率、用户满意度），用Grafana展示仪表盘：

• 响应时间：记录大模型生成回答的时间（如llm_response_time）；
• 错误率：记录提示触发伦理约束或信息错误的比例（如prompt_error_rate）；
• 用户满意度：记录用户对回答的评分（如user_satisfaction_score）。

6.4 关键工具推荐

• 版本管理：Git（GitHub、GitLab）；
• 自动化测试：Pytest（Python）、Jest（JavaScript）；
• CI/CD：GitHub Actions、GitLab CI/CD、Jenkins；
• 监控：Prometheus（指标收集）、Grafana（仪表盘）、Alertmanager（报警）。

---

七、核心能力6：跨领域协作——从“ solo 调参”到“团队领袖”

7.1 问题背景：“可持续AI提示系统不是一个人的战斗”

2025年，AI系统将更加复杂（如多模态、实时交互、跨系统集成），提示架构师需要与产品经理、数据科学家、设计师、法务等角色合作，才能构建真正符合业务需求的可持续提示系统。

7.2 能力要求：跨领域协作的“三种能力”

（1）业务需求转化能力（与产品经理合作）

产品经理关注“业务目标”（如“提高客服机器人的解决率”），提示架构师需要将其转化为“提示策略”（如“优化问题分类组件，提高对复杂问题的识别率”）。

实践方法：用“用户故事”（User Story）连接业务与技术，比如：

“作为产品经理，我希望客服机器人能解决80%的复杂问题（如‘退货+退款’），因为这样可以减少人工客服的压力。”
转化为提示策略：“在问题分类组件中增加‘复合问题’的识别逻辑（如同时包含‘退货’和‘退款’的关键词），并调用对应的场景组件（退货流程+退款流程）。”

（2）数据驱动决策能力（与数据科学家合作）

数据科学家关注“数据 insights”（如“用户问题中60%是关于订单查询的”），提示架构师需要用这些 insights 优化提示（如“增加订单查询组件的优先级，让用户更快提供订单号”）。

实践方法：定期召开“数据评审会”，让数据科学家分享用户问题的分布、反馈的趋势，提示架构师根据这些信息调整提示组件。

（3）用户体验设计能力（与设计师合作）

设计师关注“用户体验”（如“回答要简洁、易读”），提示架构师需要将其转化为“提示格式要求”（如“用 bullet points 列出回答，每点不超过20字”）。

实践方法：用“原型测试”验证提示的用户体验，比如：

• 设计师用Figma制作回答的原型（如 bullet points 格式）；
• 提示架构师根据原型设计提示的格式要求；
• 用用户测试验证回答的易读性（如让10个用户评价“这个回答是否容易理解”）。

（4）伦理合规协作能力（与法务合作）

法务关注“监管要求”（如“不能泄露用户的隐私信息”），提示架构师需要将其转化为“提示中的隐私约束”（如“不要求用户提供身份证号”）。

实践方法：定期与法务沟通最新的监管法规，将法规要求转化为提示的通用组件（如隐私保护组件）。

7.3 关键工具推荐

• 业务协作：Jira（需求管理）、Confluence（文档管理）；
• 数据协作：Tableau（数据可视化）、Notion（数据共享）；
• 设计协作：Figma（原型设计）、Adobe XD（用户体验设计）；
• 法务协作：Clio（法律文档管理）、Lexicata（合规流程管理）。

---

八、未来趋势与挑战：2025年之后的提示工程

8.1 未来趋势

• 多模态提示：随着多模态大模型（如Gemini、GPT-4V）的普及，提示将从“文本”扩展到“文本+图像+语音”（如“请分析这张发票的金额，并生成报销流程”）；
• 实时交互提示：实时应用（如直播带货机器人、实时翻译）需要“低延迟”的提示生成，提示架构师需要掌握“流式提示”（Streaming Prompt）技术；
• 个性化提示：根据用户的历史行为（如购物记录、浏览习惯）生成个性化提示（如“根据您的历史订单，推荐以下产品”）；
• 自治式提示系统：用AI（如小模型）自动优化提示（如“根据用户反馈，自动调整提示的语气”），减少人工干预。

8.2 挑战

• 大模型的不可解释性：尽管提示架构师能优化提示，但大模型的生成逻辑仍然是“黑箱”，无法完全控制输出；
• 数据隐私的平衡：收集用户反馈需要平衡“优化效果”与“隐私保护”，如何在不泄露用户数据的情况下优化提示？
• 快速变化的技术环境：大模型的版本更新（如GPT-5的发布）可能导致旧提示失效，提示架构师需要持续学习新的模型特性；
• 监管的不确定性：各国的AI法规仍在完善中，提示架构师需要应对“监管变化”带来的提示调整压力。

---

九、总结：2025年提示工程架构师的“能力画像”

2025年，优秀的提示工程架构师将不再是“调参高手”，而是**“系统设计师+数据科学家+伦理专家+团队领袖”**的综合体。他们需要具备：

• 深度的大模型认知：理解大模型的底层逻辑，设计适配模型特性的提示；
• 模块化的架构设计能力：构建可复用、可扩展的提示组件库；
• 数据驱动的反馈循环能力：通过用户反馈自动优化提示；
• 伦理与合规设计能力：主动防范AI系统的伦理风险；
• 工具链与自动化能力：将提示工程转化为软件工程；
• 跨领域协作能力：与不同角色合作，构建符合业务需求的可持续提示系统。

最后，送给提示工程架构师的一句话：
“可持续AI提示系统的核心，不是‘完美的提示’，而是‘能持续进化的系统’。”

2025年，让我们一起从“调参”走向“系统设计”，构建真正能支撑企业长期发展的AI提示系统！

---

附录：2025提示工程架构师技能图谱（Mermaid流程图）

参考资料

1. 《欧盟AI法案》（2024年修订版）；
2. 《LangChain官方文档》（2024年12月版）；
3. 《Prompt Engineering for Large Language Models》（O’Reilly，2024年）；
4. 《2024年AI趋势报告》（Gartner）；
5. 《Hugging Face Bias Analysis Tool Documentation》（2024年）。