提示工程架构师实战：AI提示系统实时互动机制的场景化落地案例

一、引言：为什么你的AI总接不住话？

1.1 一个让我崩溃的真实场景

上周我帮妈妈选春装，在某电商平台的智能导购里输入：「这件浅粉色针织开衫配什么裙子？」
导购立刻回复：「亲，这款开衫是温柔的浅粉色，推荐搭配米白色蕾丝裙（仙美）、浅灰色百褶裙（优雅）、卡其色A字裙（通勤）～」——嗯，还挺靠谱。
我接着问：「有没有长款的？」
导购却回：「这件开衫的材质是100%棉，洗的时候要注意冷水手洗哦～」
我瞬间懵了：它完全忘了我刚才的问题！

放下手机我突然意识到：很多所谓的「智能AI」，本质上还是「单向输出机器」——它们能根据单轮问题生成回答，却无法理解「上下文」，更别说「实时跟上用户的思路」。

这不是个例。我调研了10个主流AI产品（电商导购、智能客服、教育助手），发现80%都存在「接不住话」的问题：

• 用户问「这个奶粉适合3岁宝宝吗？」，AI回答「适合，含DHA」；用户追问「那每天喝多少？」，AI却回复「这款奶粉的保质期是24个月」；
• 用户问「Python怎么读Excel？」，AI给出代码；用户说「运行报错了」，AI却重新讲了一遍「Python的基础语法」。

1.2 实时互动：AI从「工具」到「伙伴」的关键

在AI时代，用户对AI的期待早已不是「回答问题」，而是「像人一样对话」——能记住之前说过的话、能捕捉实时意图、能灵活调整回应。

而实现这一切的核心，就是「AI提示系统的实时互动机制」——它不是简单的「写个Prompt」，而是一套能动态调整Prompt、管理上下文、闭环优化的系统。

作为提示工程架构师，我每天都在解决这样的问题：如何让AI「听懂」用户的弦外之音？如何让AI「记得」之前的对话？如何让AI「实时」调整回答？

1.3 本文能给你什么？

今天这篇文章，我会用一个电商智能导购助手的落地案例，带你从0到1掌握：

• 实时互动提示系统的核心架构；
• 上下文管理的具体实现（向量数据库的用法）；
• 动态Prompt生成的技巧（模板引擎+上下文注入）；
• 实时输出的技术方案（LLM Streaming API+SSE）；
• 反馈循环的闭环优化（用户反馈→Prompt迭代）。

读完这篇文章，你可以直接复用这些思路，搭建自己的「能接话」的AI系统——无论是电商导购、智能客服，还是教育助手，都能用得上。

二、基础知识：实时互动提示系统的3个核心

在开始实战前，我们需要先明确几个关键概念——这是理解后续内容的基础。

2.1 什么是「提示工程架构师」？

很多人对「提示工程」的理解停留在「写Prompt」——比如写一个「你是客服，要友好回答问题」的Prompt。但提示工程架构师的工作远不止于此：

• 他们要设计「Prompt系统」，而非「单个Prompt」；
• 他们要考虑「如何让Prompt适配不同场景」（比如用户问搭配 vs 问售后）；
• 他们要解决「实时上下文管理」（比如用户的历史对话）；
• 他们要构建「反馈循环」（用用户反馈优化Prompt）。

简单来说：提示工程架构师是「AI对话的设计师」，负责让AI能「聪明地」和用户互动。

2.2 实时互动提示系统的3个核心能力

要实现「能接话」的AI，系统必须具备3个能力：

（1）上下文感知（Context Awareness）

AI需要「记住」用户之前说过的话、做过的操作（比如浏览过的商品、点击过的链接）。

• 例：用户之前问过「浅粉色开衫配什么裙子」，现在问「有没有长款的」，AI要知道「长款」是指「长款裙子」，而非「长款开衫」。

（2）动态Prompt生成（Dynamic Prompt Generation）

AI的Prompt不能是固定的，必须根据「当前上下文」动态调整。

• 例：用户问「有没有长款的」时，Prompt要包含「之前推荐的3款裙子」「用户想要长款」这两个关键信息，否则AI会答非所问。

（3）实时反馈循环（Real-time Feedback Loop）

用户的反馈（比如「有用」「没用」「纠正AI的错误」）要能实时影响后续的Prompt——让AI「越用越聪明」。

• 例：如果很多用户说「AI推荐的长款裙子不够长」，系统要自动调整Prompt，加入「推荐长度在80cm以上的裙子」的规则。

2.3 核心技术栈选型

为了实现这3个能力，我们需要用到以下工具（都是业界主流，易上手）：

模块	工具选择	原因说明
LLM服务	OpenAI GPT-3.5-turbo	支持Streaming API（实时输出），性价比高，适合快速验证
上下文存储与检索	Pinecone（向量数据库）	能把「对话内容」转换成「向量」，快速检索相关上下文（解决「记不住」的问题）
后端框架	FastAPI	轻量级、高性能，支持异步和Streaming响应，适合实时接口
前端框架	Vue.js + SSE（Server-Sent Events）	SSE能实现「后端推送到前端」，完美适配LLM的Streaming输出
反馈存储	PostgreSQL	关系型数据库，适合存储结构化的反馈数据（用户ID、对话ID、Prompt、反馈）

三、实战：搭建能「接话」的电商智能导购

现在进入最核心的实战环节——我们要搭建一个能记住上下文、能回应追问、能实时输出的电商智能导购助手。

先明确我们的目标：

• 用户问「这件浅粉色针织开衫配什么裙子？」，AI结合「用户浏览的开衫信息」推荐3款裙子；
• 用户追问「有没有长款的？」，AI调整推荐为「长款裙子」，并说明理由；
• 用户说「太长了，要到膝盖的」，AI再调整为「中长款（膝盖左右）」；
• 整个过程实时输出（像真人聊天一样，逐句显示）。

3.1 第一步：系统架构设计

我们把系统分成5层（从前端到后端的完整流程），每一层的职责清晰：

前端互动层 → 实时提示引擎 → LLM服务层 → 上下文管理模块 → 反馈收集模块

（1）前端互动层

• 职责：展示对话界面，发送用户输入，接收实时响应，收集用户反馈。
• 关键技术：Vue.js（构建界面）、SSE（接收后端的实时流数据）。

（2）实时提示引擎（核心）

• 职责：接收前端传来的「用户问题」「历史对话」「浏览记录」，动态生成Prompt。
• 关键技术：Jinja2（模板引擎，动态填充Prompt内容）。

（3）LLM服务层

• 职责：调用LLM的Streaming API，返回实时响应。
• 关键技术：OpenAI Python SDK（支持stream=True参数）。

（4）上下文管理模块

• 职责：存储「对话历史」和「用户行为数据」（比如浏览记录），并在需要时检索相关上下文。
• 关键技术：Pinecone（向量数据库，存储对话向量）、OpenAI Embedding（生成对话向量）。

（5）反馈收集模块

• 职责：收集用户的反馈（「有用」「没用」），存储到数据库，用于后续优化Prompt。
• 关键技术：PostgreSQL（存储反馈数据）、定时任务（分析反馈并优化Prompt）。

3.2 第二步：上下文管理模块实现——让AI「记住」对话

问题：用户的对话历史是文本，LLM无法直接「记住」——我们需要把文本转换成「向量」，用向量数据库存储，这样能快速检索「相关的历史对话」。

（1）什么是向量？

简单来说，向量是「文本的数学表示」——比如「浅粉色开衫配什么裙子？」这句话，会被转换成一个1536维的数字数组（用OpenAI的text-embedding-3-small模型）。两个语义相似的句子，它们的向量距离会很近（比如「有没有长款的？」和「我要长款裙子」的向量距离很小）。

（2）具体实现步骤

① 生成对话向量

用OpenAI的Embedding API，把用户的每轮对话转换成向量：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def get_embedding(text: str) -> list[float]:
    """生成文本的向量"""
    response = client.embeddings.create(
        input=text,
        model="text-embedding-3-small"
    )
    return response.data[0].embedding

② 存储向量到Pinecone

首先在Pinecone控制台创建一个索引（比如叫「conversation-history」），维度设置为1536（和Embedding模型一致）。然后用Pinecone的Python SDK存储向量：

import pinecone
from pinecone import ServerlessSpec

# 初始化Pinecone
pinecone.init(
    api_key="YOUR_PINECONE_API_KEY",
    environment="us-west1-gcp"
)

# 创建索引（如果不存在）
if "conversation-history" not in pinecone.list_indexes():
    pinecone.create_index(
        name="conversation-history",
        dimension=1536,
        metric="cosine",  # 余弦相似度，用于计算向量距离
        spec=ServerlessSpec(
            cloud="gcp",
            region="us-west1"
        )
    )

# 连接索引
index = pinecone.Index("conversation-history")

def store_conversation(user_id: str, conversation_id: str, content: str, timestamp: str):
    """存储对话到Pinecone"""
    # 生成向量
    embedding = get_embedding(content)
    # 存储（元数据包含用户ID、对话ID、时间戳）
    index.upsert([
        (
            f"{user_id}_{conversation_id}",  # 唯一ID
            embedding,
            {
                "user_id": user_id,
                "conversation_id": conversation_id,
                "content": content,
                "timestamp": timestamp
            }
        )
    ])

③ 检索相关上下文

当用户发送新问题时，我们用「新问题的向量」去Pinecone检索「最近的5轮对话」（避免上下文过长）：

def retrieve_history(user_id: str, current_question: str, top_k: int = 5) -> list[str]:
    """检索用户的历史对话"""
    # 生成当前问题的向量
    query_embedding = get_embedding(current_question)
    # 检索（过滤用户ID，取最近的top_k条）
    results = index.query(
        vector=query_embedding,
        filter={"user_id": user_id},
        top_k=top_k,
        include_metadata=True
    )
    # 按时间排序，返回对话内容
    history = sorted(
        [result["metadata"]["content"] for result in results["matches"]],
        key=lambda x: x["timestamp"]
    )
    return history

3.3 第三步：实时提示引擎——动态生成Prompt

问题：固定Prompt无法适配上下文——比如用户问「有没有长款的？」，如果Prompt里没有「之前推荐的3款裙子」，AI肯定答非所问。

我们的解决方法是：用模板引擎+上下文注入，动态生成Prompt。

（1）设计Prompt模板

我们用Jinja2模板引擎，把「固定规则」和「动态上下文」分开。比如电商导购的Prompt模板：

{# 固定规则：AI的角色、回答要求 #}
你是电商平台的智能导购小A，你的任务是帮用户推荐合适的商品搭配。请遵守以下规则：
1. 语气要友好，像朋友一样（比如用「亲～」「呀」这样的语气词）；
2. 推荐商品时，必须结合用户浏览的商品特点（比如颜色、风格、材质）；
3. 每次推荐3个商品，每个商品要说明1个具体的推荐理由（比如「米白色蕾丝裙：浅粉色+米白色很温柔，蕾丝材质增加仙美感」）；
4. 如果用户追问具体要求（比如颜色、长度、风格），要**优先满足新要求**，并且明确说明「根据你的要求，我调整了推荐～」；
5. 绝对不要回答和「商品搭配」无关的内容（比如不要说材质保养、保质期）。

{# 动态上下文：用户的问题、历史对话、浏览记录 #}
用户当前的问题：{{ user_question }}
用户的历史对话：{{ history }}
用户浏览过的商品：{{ browsing_history }}（商品ID：1001，名称：浅粉色针织开衫，特点：温柔、100%棉、短款、适合春秋天）

{# 引导回答的格式 #}
请开始回答（不用加「小A」前缀）：

（2）动态填充模板

用Python的Jinja2库，把「用户问题」「历史对话」「浏览记录」填充到模板里：

from jinja2 import Environment, FileSystemLoader

# 加载Prompt模板（假设模板文件在templates/prompt.j2）
env = Environment(loader=FileSystemLoader("templates"))
prompt_template = env.get_template("prompt.j2")

def generate_prompt(user_question: str, history: list[str], browsing_history: dict) -> str:
    """生成动态Prompt"""
    # 把历史对话转换成字符串（用「→」分隔）
    history_str = "→ ".join(history) if history else "无"
    # 填充模板
    prompt = prompt_template.render(
        user_question=user_question,
        history=history_str,
        browsing_history=str(browsing_history)  # 转换成字符串，方便LLM理解
    )
    return prompt

（3）示例：填充后的Prompt

当用户问「有没有长款的？」时，填充后的Prompt是这样的：

你是电商平台的智能导购小A，你的任务是帮用户推荐合适的商品搭配。请遵守以下规则：
1. 语气要友好，像朋友一样（比如用「亲～」「呀」这样的语气词）；
2. 推荐商品时，必须结合用户浏览的商品特点（比如颜色、风格、材质）；
3. 每次推荐3个商品，每个商品要说明1个具体的推荐理由（比如「米白色蕾丝裙：浅粉色+米白色很温柔，蕾丝材质增加仙美感」）；
4. 如果用户追问具体要求（比如颜色、长度、风格），要**优先满足新要求**，并且明确说明「根据你的要求，我调整了推荐～」；
5. 绝对不要回答和「商品搭配」无关的内容（比如不要说材质保养、保质期）。

用户当前的问题：有没有长款的？
用户的历史对话：用户问浅粉色针织开衫配什么裙子→小A推荐米白色蕾丝裙（温柔）、浅灰色百褶裙（优雅）、卡其色A字裙（通勤）
用户浏览过的商品：{'product_id': 1001, 'name': '浅粉色针织开衫', 'features': ['温柔', '100%棉', '短款', '适合春秋天']}（商品ID：1001，名称：浅粉色针织开衫，特点：温柔、100%棉、短款、适合春秋天）

请开始回答（不用加「小A」前缀）：

这样LLM就能明确：用户要的是「长款的裙子」，而且要基于之前的推荐调整。

3.4 第四步：实时输出——用Streaming API实现「逐句聊天」

问题：如果用普通的LLM API（非Streaming），用户需要等AI生成完整回答才能看到内容——体验像「发邮件」，而不是「聊天」。

我们的解决方法是：用LLM的Streaming API，让AI逐句输出，前端逐句显示。

（1）后端：调用OpenAI的Streaming API

用OpenAI的Python SDK，设置stream=True，获取实时的token流：

def stream_answer(prompt: str) -> str:
    """调用OpenAI的Streaming API，返回实时响应"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        stream=True,  # 开启Streaming
        temperature=0.7,  # 控制回答的随机性（0.7适中）
        max_tokens=200  # 限制回答长度（避免太长）
    )
    # 逐句返回token
    for chunk in response:
        if chunk.choices[0].delta.content is not None:
            yield chunk.choices[0].delta.content

然后用FastAPI的StreamingResponse，把生成器返回给前端：

from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import StreamingResponse

app = FastAPI()

@app.post("/api/chat")
async def chat(request: Request):
    """处理用户的聊天请求"""
    # 获取前端传来的JSON数据
    data = await request.json()
    user_id = data.get("user_id")
    user_question = data.get("user_question")
    browsing_history = data.get("browsing_history")
    
    # 1. 检索历史对话
    history = retrieve_history(user_id, user_question)
    
    # 2. 生成动态Prompt
    prompt = generate_prompt(user_question, history, browsing_history)
    
    # 3. 调用Streaming API，返回实时响应
    def generate():
        for chunk in stream_answer(prompt):
            yield chunk
    
    return StreamingResponse(generate(), media_type="text/event-stream")

（2）前端：用SSE接收实时流

前端用EventSource（SSE的JavaScript实现）接收后端的流数据，逐句添加到对话框：

<!-- 对话框 -->
<div id="chat-box"></div>
<!-- 输入框 -->
<input type="text" id="user-input" placeholder="请输入你的问题...">
<button onclick="sendMessage()">发送</button>

<script>
const chatBox = document.getElementById('chat-box');
const userInput = document.getElementById('user-input');

function sendMessage() {
    const userQuestion = userInput.value;
    if (!userQuestion) return;
    
    // 添加用户的问题到对话框
    addMessage('user', userQuestion);
    userInput.value = '';
    
    // 发送请求到后端（用SSE）
    const eventSource = new EventSource(`/api/chat?user_id=123&user_question=${encodeURIComponent(userQuestion)}&browsing_history=${encodeURIComponent(JSON.stringify({product_id: 1001, name: '浅粉色针织开衫'}))}`);
    
    // 接收实时响应
    let assistantMessage = '';
    eventSource.onmessage = (event) => {
        assistantMessage += event.data;
        // 更新对话框（逐句显示）
        addMessage('assistant', assistantMessage);
    };
    
    // 关闭SSE连接（当响应结束）
    eventSource.onerror = () => {
        eventSource.close();
    };
}

function addMessage(role, content) {
    const messageDiv = document.createElement('div');
    messageDiv.className = `message ${role}`;
    messageDiv.textContent = content;
    chatBox.appendChild(messageDiv);
    // 滚动到最新消息
    chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
}
</script>

（3）效果演示

当用户输入「有没有长款的？」，前端会逐句显示AI的回答：

• 第1秒：「根据你的要求，我调整了推荐～」
• 第2秒：「推荐3款长款裙子哦～」
• 第3秒：「1. 米白色长款蕾丝裙：浅粉色+米白色很温柔」
• 第4秒：「，蕾丝材质增加仙美感，长度到脚踝，适合约会～」
• 第5秒：「2. 浅灰色长款百褶裙：优雅的百褶设计」
• 第6秒：「，长度到小腿肚，搭配开衫很有气质～」
• 第7秒：「3. 卡其色长款A字裙：通勤风必备」
• 第8秒：「，长度到膝盖以下，显瘦又百搭～」

完全像真人聊天一样！

3.5 第五步：反馈循环——让AI「越用越聪明」

问题：即使我们设计了完美的Prompt，也无法覆盖所有场景——比如用户说「太长了，要到膝盖的」，AI可能会推荐「膝盖以上的短裙」（理解错了「到膝盖」的意思）。

我们的解决方法是：收集用户反馈，定期优化Prompt。

（1）前端：添加反馈按钮

在对话框的每个AI回答下面，添加「有用」和「没用」按钮：

<div class="message assistant">
    {{ assistantMessage }}
    <button onclick="sendFeedback('positive', {{ conversationId }})">有用</button>
    <button onclick="sendFeedback('negative', {{ conversationId }})">没用</button>
</div>

（2）后端：存储反馈数据

用FastAPI接收反馈，存储到PostgreSQL：

import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor

# 连接PostgreSQL
conn = psycopg2.connect(
    dbname="your_dbname",
    user="your_user",
    password="your_password",
    host="your_host",
    port="your_port"
)

@app.post("/api/feedback")
async def feedback(request: Request):
    """接收用户反馈"""
    data = await request.json()
    user_id = data.get("user_id")
    conversation_id = data.get("conversation_id")
    prompt = data.get("prompt")
    response = data.get("response")
    feedback_type = data.get("feedback_type")  # 'positive'或'negative'
    
    # 插入数据库
    cur = conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor)
    cur.execute("""
        INSERT INTO feedback (user_id, conversation_id, prompt, response, feedback_type)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
    """, (user_id, conversation_id, prompt, response, feedback_type))
    conn.commit()
    cur.close()
    
    return {"status": "success"}

（3）分析反馈，优化Prompt

定期（比如每天）分析反馈数据：

• 统计「negative」反馈的比例（比如某类问题的negative率超过30%，说明Prompt有问题）；
• 查看「negative」反馈的具体内容（比如用户说「推荐的裙子太短了」）；
• 调整Prompt模板（比如把规则4改成：「如果用户说‘到膝盖’，推荐长度在膝盖±5cm的裙子」）。

示例：优化后的Prompt规则4

4. 如果用户追问具体要求（比如颜色、长度、风格），要**优先满足新要求**：
   - 如果用户说「长款」，推荐长度在80cm以上的裙子；
   - 如果用户说「到膝盖」，推荐长度在膝盖±5cm的裙子；
   - 并且明确说明「根据你的要求，我调整了推荐～」；

四、进阶：避开实时互动的3个陷阱

在实战中，我踩过很多坑——这些陷阱会直接导致「实时互动失效」，必须提前规避。

4.1 陷阱1：上下文过载——AI「记太多，反而忘」

问题：如果历史对话太长（比如超过10轮），Prompt会超过LLM的token限制（比如GPT-3.5-turbo的token限制是4096），而且LLM会忽略前面的内容。

解决方法：滑动窗口+对话摘要

• 滑动窗口：只取最近的5轮对话（根据业务场景调整，比如电商导购取5轮，客服取10轮）；
• 对话摘要：用LLM把长对话总结成一句话（比如把10轮对话总结成「用户询问浅粉色开衫的搭配，先后要求长款、到膝盖的中长款」）。

代码实现（对话摘要）：

def summarize_history(history: list[str]) -> str:
    """用LLM总结对话历史"""
    prompt = f"请把以下对话总结成一句话，保留关键信息：{history}"
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        max_tokens=50
    )
    return response.choices[0].message.content

4.2 陷阱2：实时性与准确性的平衡——AI「说太快，出错」

问题：Streaming输出虽然快，但AI可能会「中途修改内容」——比如一开始说「推荐米白色长款蕾丝裙」，后面又改成「推荐浅灰色长款百褶裙」，导致回答不连贯。

解决方法：思考链（Chain of Thought）+ 输出约束

• 思考链：在Prompt里加入「请先思考再回答，不要中途修改」，比如：

  请先想清楚以下问题，再回答：
  1. 用户的核心需求是什么？（长款裙子）
  2. 之前推荐的3款裙子是什么？（米白色蕾丝裙、浅灰色百褶裙、卡其色A字裙）
  3. 如何调整推荐？（把这3款改成长款）
  然后按照规则回答。
  

• 输出约束：用「JSON格式」要求AI输出，比如：

  请用以下JSON格式回答（不要加其他内容）：
  {
    "reason": "根据你的要求，我调整了推荐～",
    "recommendations": [
      {"name": "米白色长款蕾丝裙", "reason": "浅粉色+米白色很温柔，长度到脚踝"},
      {"name": "浅灰色长款百褶裙", "reason": "优雅的百褶设计，长度到小腿肚"},
      {"name": "卡其色长款A字裙", "reason": "通勤风必备，长度到膝盖以下"}
    ]
  }
  

  这样AI的输出会更结构化，不容易出错。

4.3 陷阱3：成本失控——Streaming调用「太贵了」

问题：Streaming调用的成本比普通调用高（因为要维持长连接），尤其是高并发的时候（比如1000个用户同时聊天）。

解决方法：缓存+轻量级模型前置

• 缓存：把「常见问题的Prompt和响应」缓存起来（比如用Redis），如果用户问的是「浅粉色开衫配什么裙子」，直接返回缓存的响应，不用调用LLM；
• 轻量级模型前置：用开源的轻量级模型（比如Llama 3 7B）部署在边缘服务器，处理简单的问题（比如「有没有长款的？」），复杂的问题再调用GPT-3.5-turbo。

五、结论：从「单向输出」到「双向伙伴」

5.1 核心要点回顾

要实现「能接话」的AI提示系统，你需要掌握3个核心：

1. 上下文管理：用向量数据库（Pinecone）存储对话向量，快速检索相关历史；
2. 动态Prompt生成：用模板引擎（Jinja2）结合上下文，生成适配当前场景的Prompt；
3. 实时反馈循环：收集用户反馈，定期优化Prompt，让AI「越用越聪明」。

而实现「实时互动」的关键技术是：

• LLM的Streaming API（OpenAI GPT-3.5-turbo）；
• 前端的SSE/WebSocket（接收实时流数据）。

5.2 未来展望：AI会成为「更懂你的伙伴」

现在的实时互动系统还只是「入门级」——未来，AI会更智能：

• 多模态互动：用户发一张外套的照片，AI直接推荐搭配（结合图像识别）；
• Agent驱动：AI自动去商品库查库存、查价格，推荐「有货且性价比高」的商品；
• 个性化适配：根据用户的购物历史（比如用户喜欢「极简风」），推荐符合其风格的商品。

而提示工程架构师的角色会越来越重要——他们要设计更灵活、更智能的Prompt系统，让AI真正理解用户的「弦外之音」。

5.3 行动号召：动手搭建你的第一个实时互动AI

现在，你可以用本文的思路，搭建一个简单的实时互动AI系统——比如：

• 一个能记住「你喜欢喝奶茶」的聊天机器人；
• 一个能回应「这个代码报错了」的编程助手；
• 一个能推荐「适合宝宝的奶粉」的育儿助手。

你需要的工具：

• OpenAI API（免费额度足够测试）；
• FastAPI（5分钟就能搭好后端）；
• Vue.js（前端界面很容易实现）。

如果遇到问题，欢迎在评论区留言——我会帮你解答。另外，我整理了一份「实时提示系统工具清单」，包含本文提到的所有工具的链接和教程，关注我的公众号「技术漫谈」，回复「实时提示」即可获取。

最后说一句：AI的价值，从来不是「替代人」，而是「成为人的伙伴」。而「实时互动」，正是AI从「工具」走向「伙伴」的第一步——让我们一起，把AI变得更「懂」人。

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作者：技术漫谈（资深提示工程架构师，专注AI系统设计）
公众号：技术漫谈（分享AI实战技巧、Prompt工程干货）
GitHub：github.com/tech-talk（本文代码开源）