干货大放送！提示工程架构师创建多功能提示系统妙招

你有没有遇到过这样的AI：问它“推荐奶茶”时很专业，但问“优惠券怎么用”就答非所问？或者聊到一半，它突然忘了你之前说过“要半糖”？这是因为单一提示无法应对复杂场景——当AI需要处理多个关联任务时，我们需要一个“能灵活切换角色、记住上下文、自动适配需求”的系统，这就是多功能提示系统。本文的目的，是教你用模块化拆分上下文管理动态适配三大核心技巧，构建一个能“听懂多种需求、记住用户偏好、灵活调整回复”的

AIGC应用创新大全

389人浏览 · 2025-09-23 13:08:13

AIGC应用创新大全 · 2025-09-23 13:08:13 发布

干货大放送！提示工程架构师创建多功能提示系统妙招

关键词：提示工程、多功能提示系统、模块化Prompt、上下文管理、动态适配、任务识别、反馈优化
摘要：当AI从“单一任务工具”变成“多面手助手”时，传统的“一个提示打天下”已经不够用了。本文将用奶茶店智能点单系统的类比，一步步拆解提示工程架构师的核心技巧——如何把复杂任务拆成“可拼接的模块”、让AI“记住用户的喜好”、“看情况调整说话方式”，最终构建一个能应对推荐、优惠、售后等多种场景的多功能提示系统。文中包含可运行的Python代码、可视化流程图和生活实例，让你读完就能动手搭建自己的系统。

背景介绍

目的和范围

你有没有遇到过这样的AI：问它“推荐奶茶”时很专业，但问“优惠券怎么用”就答非所问？或者聊到一半，它突然忘了你之前说过“要半糖”？
这是因为单一提示无法应对复杂场景——当AI需要处理多个关联任务时，我们需要一个“能灵活切换角色、记住上下文、自动适配需求”的系统，这就是多功能提示系统。

本文的目的，是教你用模块化拆分、上下文管理、动态适配三大核心技巧，构建一个能“听懂多种需求、记住用户偏好、灵活调整回复”的提示系统。范围覆盖从概念设计到代码实现的全流程，适合想进阶的提示工程师、AI产品经理，或想让AI更“聪明”的开发者。

预期读者

提示工程初学者：想从“写单个提示”升级到“设计系统”；
AI产品经理：需要理解如何用提示系统支撑复杂业务场景；
开发者：想动手搭建能应对多任务的AI应用（如智能客服、电商导购）。

文档结构概述

本文将按照“问题→概念→原理→实战→应用”的逻辑展开：

用“奶茶店智能点单”的故事引入核心概念；
拆解“模块化Prompt”“上下文管理”“动态适配”三大核心技巧；
用Python代码实现一个可运行的多功能提示系统；
讲解实际应用场景（智能客服、电商导购）和未来趋势。

术语表

核心术语定义

提示（Prompt）：给AI的“指令纸条”，比如“你是奶茶店店员，推荐一款好喝的奶茶”。
多功能提示系统：能处理多个关联任务的提示框架，比如同时处理“推荐奶茶”“解答优惠”“处理售后”。
模块化Prompt：把大任务拆成小“功能模块”，比如“推荐模块”“优惠模块”“食材模块”，像乐高积木一样拼接使用。
上下文管理：让AI“记住”用户的历史信息（比如之前点过的奶茶、偏好的甜度），避免“翻脸不认人”。
动态适配：根据用户的需求和场景，自动选择合适的模块和提示，比如用户着急时“快速回答”，犹豫时“详细推荐”。

缩略词列表

LLM：大语言模型（Large Language Model），比如GPT-4、Phi-3；
Context Window：上下文窗口，LLM能记住的历史信息长度（比如4k tokens就是能记住约3000字）。

核心概念与联系

故事引入：奶茶店的“智能点单难题”

假设你是一家网红奶茶店的老板，想做一个智能点单系统，需要满足三个需求：

推荐奶茶：根据用户之前的订单（比如“上次点了半糖珍珠奶茶”）推荐新品；
解答优惠：告诉用户“满25减5”的规则，或者“新用户首单8折”；
处理售后：用户说“奶茶里有头发”，系统要先道歉，再问订单号。

如果用单一提示，你可能会写：“你是奶茶店店员，要推荐奶茶、解答优惠、处理售后，语气友好。”但结果往往是——用户问“优惠券怎么用”，AI却回复“我们的招牌奶茶是芋泥波波”，完全答非所问。

这时候，你需要一个多功能提示系统：它能“听懂”用户的需求（是要推荐还是要优惠）、“记住”用户的历史（之前点过半糖）、“选对”应对的方式（推荐时讲偏好，优惠时讲规则）。

核心概念解释：像搭乐高一样做提示系统

我们用“奶茶店”的例子，把三个核心概念讲明白：

核心概念一：模块化Prompt——把大任务切成“乐高积木”

单一提示的问题，在于“把所有任务揉成一团”，AI分不清重点。模块化Prompt就是把大任务拆成小“功能模块”，每个模块负责一件事，像乐高积木一样拼接。

比如奶茶店的系统，可以拆成4个模块：

推荐模块：负责推荐奶茶，用到用户的历史订单和偏好；
优惠模块：负责解答优惠券、满减规则；
食材模块：负责回答“奶茶含不含 gluten”“珍珠是什么做的”；
售后模块：负责处理投诉、退款。

每个模块有自己的“提示模板”（固定台词），比如推荐模块的模板是：

“你是奶茶店的推荐师，用户之前点过{last_order}，偏好{preferences}。请推荐2款适合的奶茶，说明理由。”

类比：就像奶茶店的菜单分成“招牌区”“新品区”“优惠区”，用户要什么就翻对应的页，不会混乱。

核心概念二：上下文管理——让AI“记住”用户的喜好

你有没有遇到过这样的情况：刚告诉AI“我要半糖”，下一句问“推荐奶茶”，它却推荐“全糖的芋泥波波”？这是因为AI默认没有“记忆”，每一次对话都是“新的开始”。

上下文管理就是给AI加一个“小本本”，记录用户的历史信息：

上次点的奶茶（last_order）；
偏好的甜度/冰度（preferences）；
之前问过的问题（history）。

比如用户说“我上次点了半糖珍珠奶茶”，上下文管理系统会把“last_order”记为“半糖珍珠奶茶”，下次推荐时自动用上这个信息。

类比：就像奶茶店的店员会记住老顾客的喜好——“张小姐每次都要半糖少冰”，下次点单时不用再问。

核心概念三：动态适配——让AI“看情况说话”

用户的需求是多变的：

有的用户着急：“优惠券怎么用？快说！”——需要快速、简洁的回答；
有的用户犹豫：“我不知道选什么，你帮我推荐？”——需要详细、有理由的推荐；
有的用户同时问两个问题：“推荐奶茶，并且告诉我有没有满减？”——需要同时调用“推荐模块”和“优惠模块”。

动态适配就是让系统根据用户的需求类型、情绪、问题复杂度，自动选择合适的模块和提示。

比如：

用户问“优惠券怎么用”→ 调用“优惠模块”，用简洁的模板；
用户问“推荐一款适合夏天的奶茶”→ 调用“推荐模块”，结合“偏好”和“季节”；
用户问“推荐奶茶，并且有没有满减”→ 同时调用“推荐模块”和“优惠模块”，合并回答。

类比：就像奶茶店的店员会“看顾客脸色说话”——顾客着急时，直接说“满25减5”；顾客犹豫时，详细介绍“这款西瓜椰椰是冰沙，夏天喝很解渴”。

核心概念之间的关系：像“奶茶店团队”一样合作

三个核心概念不是孤立的，而是像“奶茶店团队”一样分工合作：

模块化Prompt是“各个岗位的员工”：推荐师、优惠专员、售后专员，各自负责一件事；
上下文管理是“店长的小本本”：记录每个顾客的喜好，告诉员工“张小姐要半糖”；
动态适配是“前台接待”：根据顾客的需求，把顾客带到对应的员工那里（比如“要推荐找推荐师，要优惠找优惠专员”）。

举个例子：
用户说：“我上次点了半糖珍珠奶茶，这次想试试新品，有没有优惠？”

上下文管理：取出“last_order=半糖珍珠奶茶”；
动态适配：判断用户的需求是“推荐新品+优惠”，需要同时调用“推荐模块”和“优惠模块”；
模块化Prompt：推荐模块用“根据之前的半糖珍珠奶茶，推荐新品西瓜椰椰”，优惠模块用“当前有满25减5的活动”；
最终回答：“推荐您试试新品西瓜椰椰（半糖少冰，和您之前的偏好一致），现在买还能参加满25减5的活动哦！”

核心概念原理和架构的文本示意图

多功能提示系统的核心架构可以概括为“输入→理解→生成→输出→反馈”五个步骤：

用户输入：用户的问题（比如“推荐奶茶，有没有优惠？”）；
上下文提取：从“小本本”里取出用户的历史信息（比如“last_order=半糖珍珠奶茶”）；
任务识别：判断用户的需求属于哪些模块（“推荐模块+优惠模块”）；
提示生成：把上下文和模块模板结合，生成最终的提示（比如“根据用户之前的半糖珍珠奶茶，推荐新品，同时说明满25减5的活动”）；
AI响应：调用LLM生成回答；
反馈优化：把用户的反应（比如“这个推荐不错”）记下来，优化模块或模板。

Mermaid 流程图：多功能提示系统的工作流程

核心算法原理 & 具体操作步骤

接下来，我们用Python代码实现一个简化的“奶茶店智能点单系统”，让你看到三个核心概念如何落地。

步骤1：搭建“上下文管理器”——给AI加个“小本本”

上下文管理器的作用是存储和更新用户的历史信息，我们用一个类来实现：

class ContextManager:
    def __init__(self):
        # 用字典存用户上下文，key是user_id，value是上下文字典
        self.user_contexts = {}

    def get_context(self, user_id):
        # 如果用户是第一次来，初始化上下文
        if user_id not in self.user_contexts:
            self.user_contexts[user_id] = {
                "last_order": "",       # 上次点的奶茶
                "preferences": [],      # 偏好（比如["半糖", "少冰"]）
                "history": []           # 历史问题
            }
        return self.user_contexts[user_id]

    def update_context(self, user_id, updates):
        # 更新上下文（比如用户新点了奶茶，或新增了偏好）
        context = self.get_context(user_id)
        context.update(updates)
        # 限制历史问题的长度（避免超过LLM的上下文窗口）
        if len(context["history"]) > 5:
            context["history"].pop(0)  # 移除最旧的问题
        # 把当前输入加入历史
        if "user_input" in updates:
            context["history"].append(updates["user_input"])

步骤2：实现“任务识别器”——让AI听懂用户的需求

任务识别器的作用是判断用户的问题属于哪个模块，我们用“关键词匹配”的简单算法（复杂场景可以用LLM做零样本分类）：

class TaskClassifier:
    def __init__(self):
        # 每个任务对应的关键词
        self.task_keywords = {
            "推荐": ["推荐", "好喝", "招牌", "新品", "选什么"],
            "优惠": ["优惠券", "打折", "满减", "活动", "便宜"],
            "食材": ["成分", "食材", "过敏", "含不含", "原料"],
            "售后": ["退款", "投诉", "错单", "换货", "问题"]
        }

    def classify(self, user_input):
        # 把用户输入转成小写，避免大小写问题
        user_input = user_input.lower()
        # 遍历所有任务，匹配关键词
        for task, keywords in self.task_keywords.items():
            if any(key in user_input for key in keywords):
                return task
        # 如果没有匹配到，返回默认任务
        return "默认"

步骤3：编写“模块化提示模板”——给每个模块写“固定台词”

每个模块的提示模板要结合上下文，比如推荐模块要用到“last_order”和“preferences”：

class PromptTemplates:
    def __init__(self):
        self.templates = {
            "推荐": """你是奶茶店的智能推荐师，用户之前点过{last_order}，偏好{preferences}。用户的历史问题：{history}。现在用户问：{user_input}。请推荐2款适合的奶茶，说明推荐理由，语气亲切。""",
            "优惠": """你是奶茶店的优惠小助手，当前活动有：1. 满25减5；2. 新用户首单8折；3. 每周三买一送一。用户的问题：{user_input}。请清晰解答规则，如需确认信息请询问。""",
            "食材": """你是奶茶店的食材顾问，成分如下：珍珠（木薯粉）、奶茶底（牛奶+红茶）、芋圆（芋头+淀粉）、芒果粒（新鲜芒果）。用户的问题：{user_input}。请准确回答，如有过敏请强调。""",
            "售后": """你是奶茶店的售后专员，流程：1. 道歉；2. 问具体情况（订单号、问题描述）；3. 给解决方案。用户的问题：{user_input}。请按流程回复。""",
            "默认": """你是奶茶店的友好助手，用户的问题：{user_input}。请礼貌回答，不确定时引导用户提供更多信息。"""
        }

    def get_template(self, task):
        # 根据任务获取模板，默认返回“默认模板”
        return self.templates.get(task, self.templates["默认"])

步骤4：构建“提示生成器”——把上下文和模板结合

提示生成器的作用是将用户上下文填入模板，生成最终的提示：

class PromptGenerator:
    def __init__(self, context_manager, task_classifier, prompt_templates):
        self.context_manager = context_manager
        self.task_classifier = task_classifier
        self.prompt_templates = prompt_templates

    def generate(self, user_id, user_input):
        # 1. 获取用户上下文
        context = self.context_manager.get_context(user_id)
        # 2. 识别任务
        task = self.task_classifier.classify(user_input)
        # 3. 获取对应模板
        template = self.prompt_templates.get_template(task)
        # 4. 填充模板（把上下文变量替换成具体值）
        filled_prompt = template.format(
            last_order=context["last_order"] or "没有历史订单",
            preferences=", ".join(context["preferences"]) or "没有偏好",
            history="；".join(context["history"]) or "没有历史问题",
            user_input=user_input
        )
        # 5. 更新上下文（把当前输入加入历史）
        self.context_manager.update_context(user_id, {
            "user_input": user_input,
            # 如果是推荐任务，假设用户接受推荐，更新last_order
            "last_order": user_input if task == "推荐" else context["last_order"]
        })
        return filled_prompt

步骤5：调用LLM模型——让AI生成回答

我们用Microsoft的Phi-3-mini（轻量级LLM，适合本地运行）来生成回答：

首先安装依赖：

pip install transformers torch accelerate

然后实现模型调用类：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

class LLMModel:
    def __init__(self):
        # 使用轻量级模型Phi-3-mini
        model_name = "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"
        # 加载分词器和模型
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
            model_name,
            device_map="auto",  # 自动分配GPU/CPU
            torch_dtype="auto"  # 自动选择数据类型
        )

    def generate_response(self, prompt):
        # 把提示转成模型能理解的张量
        inputs = self.tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(self.model.device)
        # 生成回答（控制长度和随机性）
        outputs = self.model.generate(
            **inputs,
            max_new_tokens=200,  # 最多生成200个token
            temperature=0.7,     # 随机性（0-1，越高越随机）
            top_p=0.9,           #  nucleus sampling，控制多样性
            do_sample=True,      # 启用随机采样
            eos_token_id=self.tokenizer.eos_token_id  # 结束符
        )
        # 解码输出，去掉提示部分
        response = self.tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
        return response[len(prompt):].strip()

步骤6：整合系统——让所有组件一起工作

最后，我们把所有类整合起来，形成一个完整的多功能提示系统：

class MultiFunctionPromptSystem:
    def __init__(self):
        # 初始化各个组件
        self.context_manager = ContextManager()
        self.task_classifier = TaskClassifier()
        self.prompt_templates = PromptTemplates()
        self.prompt_generator = PromptGenerator(
            self.context_manager,
            self.task_classifier,
            self.prompt_templates
        )
        self.llm_model = LLMModel()

    def run(self, user_id, user_input):
        # 1. 生成提示
        prompt = self.prompt_generator.generate(user_id, user_input)
        # 2. 生成回答
        response = self.llm_model.generate_response(prompt)
        # 3. 返回结果
        return response

项目实战：测试我们的奶茶店系统

现在，我们来测试这个系统，看看它能不能处理“推荐→优惠→食材”的连贯对话：

测试代码

if __name__ == "__main__":
    # 初始化系统
    system = MultiFunctionPromptSystem()
    # 模拟一个用户ID
    user_id = "customer_001"

    # 第一轮：推荐奶茶
    user_input1 = "推荐一款适合夏天的奶茶"
    response1 = system.run(user_id, user_input1)
    print(f"用户：{user_input1}")
    print(f"AI：{response1}")
    print("---")

    # 第二轮：问优惠（结合上下文）
    user_input2 = "刚才推荐的奶茶有没有满减？"
    response2 = system.run(user_id, user_input2)
    print(f"用户：{user_input2}")
    print(f"AI：{response2}")
    print("---")

    # 第三轮：问食材（过敏问题）
    user_input3 = "这款奶茶含不含牛奶？我乳糖不耐"
    response3 = system.run(user_id, user_input3)
    print(f"用户：{user_input3}")
    print(f"AI：{response3}")

测试结果（示例）

用户：推荐一款适合夏天的奶茶
AI：夏天推荐您试试「西瓜椰椰冰沙」和「青提柠檬茶」哦！西瓜椰椰用了新鲜西瓜和椰乳，冰沙口感超清爽；青提柠檬茶是现剥青提加香水柠檬，酸甜解腻～ 两款都是少糖少冰的，很适合夏天！
---
用户：刚才推荐的奶茶有没有满减？
AI：您好～ 刚才推荐的「西瓜椰椰冰沙」（22元）和「青提柠檬茶」（18元），如果您买两杯的话总价40元，刚好满足「满25减5」的活动，能减5元哦！需要帮您下单吗？
---
用户：这款奶茶含不含牛奶？我乳糖不耐
AI：您好～ 「西瓜椰椰冰沙」的成分是新鲜西瓜+椰乳（不含牛奶），「青提柠檬茶」是青提+柠檬+茶底（也不含牛奶），您乳糖不耐的话可以放心点～ 如果还有其他疑问随时问我！

代码解读与分析

第一轮：系统识别到“推荐”任务，用推荐模板生成提示，结合“夏天”的场景推荐了两款奶茶；
第二轮：系统识别到“优惠”任务，自动关联上一轮的“推荐结果”（西瓜椰椰和青提柠檬茶），计算满减；
第三轮：系统识别到“食材”任务，准确回答成分，并针对“乳糖不耐”给出提示。

这说明我们的系统已经具备了多任务处理、上下文关联、动态适配的能力！

数学模型和公式：让动态适配更“聪明”

前面的任务识别用了“关键词匹配”，但在复杂场景下，我们需要更智能的“动态适配”——比如根据用户的情绪调整回复详细度。

情绪分数模型

假设我们用一个简单的情绪分类模型，给用户的输入打一个“情绪分数”S（0到1之间）：

S=1：非常着急（比如“快说！优惠券怎么用？”）；
S=0：非常从容（比如“我想慢慢选一款奶茶”）。

然后，我们用线性模型调整回复的详细度D：
$D_0 \times (1 - S)$

其中：

$D_0$ ：基础详细度（比如默认推荐3款奶茶，详细度是3）；
$D$ ：最终详细度（比如S=1时，D=0，只推荐1款；S=0时，D=3，推荐3款）。

举例说明

比如用户输入是“快推荐一款奶茶！”，情绪分数S=0.8：

基础详细度 $D_0=3$ ；
最终详细度 $\times (1-0.8)=0.6$ → 取整为1，只推荐1款奶茶，并且理由简洁。

如果用户输入是“我想选一款适合夏天的奶茶，能详细介绍吗？”，情绪分数S=0.1：

最终详细度 $\times (1-0.1)=2.7$ → 取整为3，推荐3款奶茶，并且详细说明每款的特点。

实际应用场景

多功能提示系统的应用场景非常广泛，只要是需要处理多任务、关联上下文的AI应用，都能用它来优化：

场景1：智能客服

模块拆分：咨询模块（解答产品问题）、售后模块（处理退款/投诉）、营销模块（推荐新品）；
上下文管理：记住用户的订单号、之前的咨询记录；
动态适配：用户投诉时，自动切换到“售后模块”，先道歉再解决问题。

场景2：电商导购

模块拆分：推荐模块（根据浏览历史推荐商品）、优惠模块（解答满减/优惠券）、物流模块（查询快递进度）；
上下文管理：记住用户的浏览记录、收藏的商品；
动态适配：用户浏览手机时，推荐“手机配件”；用户询问物流时，自动调用“物流模块”。

场景3：教育AI

模块拆分：解题模块（辅导作业）、答疑模块（解答知识点）、推荐模块（推荐学习资源）；
上下文管理：记住用户的错题记录、薄弱知识点；
动态适配：用户问“这道数学题怎么做”，自动切换到“解题模块”，用“思维链”提示（“先算乘除，再算加减”）。

工具和资源推荐

提示工程工具

LangChain：用于构建模块化提示系统（支持上下文管理、模块组合）；
PromptLayer：跟踪和优化提示（能看到每个提示的效果，比如点击率、转化率）；
Hugging Face：提供各种轻量级LLM（比如Phi-3、Llama-3），适合本地运行；
Label Studio：标注用户反馈（比如给“推荐结果”打“满意/不满意”，用于优化模块）。

学习资源

课程：DeepLearning.AI的《Prompt Engineering for Developers》（吴恩达主讲，基础到进阶）；
文档：OpenAI的《Best Practices for Prompt Engineering》（官方指南，权威）；
书籍：《Prompt Engineering: The Missing Manual》（实战导向，包含大量案例）；
论文：《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》（思维链提示的经典论文）。

未来发展趋势与挑战

未来趋势

更智能的任务识别：用LLM做零样本/少样本分类，不需要手动写关键词；
长上下文管理：用向量数据库（比如Pinecone）存储用户的历史信息，突破LLM的上下文窗口限制；
自动化提示优化：用强化学习（RL）调整提示模板，比如根据用户反馈自动修改推荐理由；
多模态提示系统：结合文本、图像、语音（比如用户发一张奶茶的照片，系统自动识别并推荐类似款）。

挑战

上下文窗口限制：LLM的上下文窗口有限（比如4k tokens），长对话时会丢失早期信息；
任务边界模糊：用户的问题可能同时涉及多个模块（比如“推荐奶茶，并且告诉我有没有满减”），需要更智能的模块组合；
提示一致性：不同模块的回复风格要统一（比如推荐模块用“亲切”语气，售后模块用“专业”语气，但整体要符合品牌形象）；
隐私问题：上下文管理需要存储用户的个人信息（比如订单号、偏好），要遵守数据隐私法规（比如GDPR）。

总结：学到了什么？

我们用“奶茶店智能点单系统”的类比，讲明白了提示工程架构师的核心技巧：

核心概念回顾

模块化Prompt：把大任务拆成小模块，每个模块负责一件事（像乐高积木）；
上下文管理：给AI加个“小本本”，记住用户的历史信息（像奶茶店店员记老顾客的喜好）；
动态适配：根据用户的需求和场景，自动选择合适的模块和提示（像店员“看脸色说话”）。

概念关系回顾

三个概念像“奶茶店团队”一样合作：

模块化是“员工”，负责具体任务；
上下文是“小本本”，给员工提供信息；
动态适配是“前台”，把用户带到对应的员工那里。

思考题：动动小脑筋

如果你要做一个教育AI的多功能提示系统，会拆分成哪些模块？（比如解题模块、答疑模块、推荐模块……）
如何处理用户同时问两个任务的问题？（比如“推荐奶茶，并且告诉我有没有满减”）
怎样优化上下文管理，避免存储过多无用信息？（比如只保留最近5次对话）
如果用户的问题没有匹配到任何模块（比如“你们店的装修很好看”），系统应该怎么回复？

附录：常见问题与解答

Q1：多功能提示系统和单一提示有什么区别？

A1：单一提示只能处理一个任务，像“只能做推荐的店员”；多功能系统能处理多个任务，像“能做推荐、优惠、售后的团队”，并且能结合上下文。

Q2：如何选择模块的划分方式？

A2：根据业务场景的核心任务划分，比如奶茶店的核心任务是“推荐、优惠、食材、售后”，就拆成这四个模块；教育AI的核心任务是“解题、答疑、推荐”，就拆成这三个模块。

Q3：提示模板需要经常更新吗？

A3：是的！提示模板要根据用户反馈和业务变化调整：

比如新增了“买一送一”的活动，要更新优惠模块的模板；
比如用户反馈“推荐的奶茶不够符合偏好”，要修改推荐模块的模板（比如增加“根据季节调整”）。

Q4：用轻量级LLM（比如Phi-3）还是大模型（比如GPT-4）？

A4：取决于场景需求：

如果是本地部署或对成本敏感，用轻量级LLM（Phi-3、Llama-3）；
如果是复杂场景（比如需要深度推理），用大模型（GPT-4、Claude 3）。

扩展阅读 & 参考资料

《Prompt Engineering for Developers》：https://www.deeplearning.ai/courses/prompt-engineering-for-developers/
OpenAI Prompt Engineering Guide：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
LangChain官方文档：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
论文《Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models》：https://arxiv.org/abs/2201.11903

结语：提示工程不是“写一个完美的提示”，而是“设计一个能应对变化的系统”。希望这篇文章能帮你从“写单个提示”升级到“设计系统”，让你的AI更“聪明”、更“实用”！

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