大模型应用开发系列教程：第五章从 Prompt 到 Prompt 模板与工程治理

菜鸟Java码农

1726人浏览 · 2026-01-13 08:45:00

菜鸟Java码农 · 2026-01-13 08:45:00 发布

当我们开发的系统被真实用户使用时，很快就会发现：

Prompt 不是一次性工作（初期设计总会有遗漏，比如没考虑 “资料重复” 的处理）•Prompt 会不断演进（新的业务场景出现，需要新增约束；模型升级后，可能需要调整规则）•而且每一次修改，都可能悄悄改变系统行为

这意味着，单纯的硬编码提示词会存在很多的工程性问题

Prompt 必须进入工程治理体系。

5.1 Prompt 是“软代码”，而不是文案

在很多早期项目中，Prompt 往往以这样的形式存在：

•写在代码里的一段字符串•存在 Notion / 文档中的一段描述•甚至只存在于某个同事的“经验里”

这在 Demo 阶段或许还能接受，但在企业知识库助手这样的系统中，这是极其危险的。

如在企业知识库助手中：

•Prompt 的一次微调（比如删掉 “禁止推断”）•可能直接影响业务决策（员工根据错误推断的内容执行操作）

这种不可控性，很容易产生不可预知的后果，而产生这些问题的原因也很简单：

•Prompt 决定模型的行为边界•Prompt 的一次微调，可能直接影响：•回答是否合规•是否产生幻觉•是否越权推断

从工程视角看，你必须接受一个事实：

Prompt 是一种“软代码（Soft Code）”。

它和代码的区别只在于：

•不是由编译器执行•而是由模型“解释执行”

因此你需要像对待代码一样对待 Prompt：

•版本管理：记录每一次修改的时间、修改人、修改原因（例如 “v1.2 新增‘资料冲突处理规则’，解决财务制度矛盾问题”）•可回滚：当某次修改导致错误率上升时，能快速切回上一个稳定版本•可审计：在出现问题时，能追溯到某版 Prompt 的设计逻辑，分析漏洞来源

5.2 什么是 Prompt 模板？（不是字符串复用）

很多人第一次听到“Prompt 模板”时，会误以为：

不就是把 Prompt 抽成一个格式化字符串吗？

这只是最表层的理解。

更准确地说：

Prompt 模板是一种“设计决策的结构化表达”。

它的核心目标不是复用文本，而是固定认知结构。

一个最小但正确的 Prompt 模板结构

PROMPT_TEMPLATE ="""
【Role】
{role}
【Task】
{task}
【Constraints】
{constraints}
【OutputSchema】
{output_schema}
【参考资料】
{reference_materials}
"""

请注意：这里的每一块，并不是为了“好看”，而是为了工程可控性。

在工程实践中，这意味着：

•Prompt 可以被 review：团队成员能清晰看到 “Role/Task/Constraints” 等模块的设计，针对性提出意见（比如 “Constraints 漏了‘禁止修改数字’”）•Prompt 可以被测试：通过填充不同变量（如不同的 reference_materials），编写自动化用例验证 “是否符合约束”（例如用例 1：输入无相关资料的问题，检查是否输出 “不知道”）•Prompt 变化是可追踪的：当需要调整时，只需修改对应模块的变量（如更新 constraints 列表），而不是改写整个 Prompt，确保改动可预期

例如，针对不同部门的知识库（如 “人力资源”“财务”），可以通过填充不同的 role 变量（“你是人力资源知识库助手，专注于考勤、福利等制度”），实现 “一套模板，多场景复用”，同时保持核心约束的一致性。

5.3 Prompt 模板解决的，其实是“无意识漂移”

Prompt 最危险的地方在于：它可以在不被察觉的情况下改变系统行为。

例如：

•新增一句“请尽量详细说明”•删除一句“不确定时请说明不知道”•调整一下角色描述语气

这些修改往往是：

•出于好意•为了解决一个局部问题

但它们可能导致：

整个系统的行为分布发生变化。

Prompt 模板的真正价值就在于：

把“为什么要这么写”固化成结构，而不是留在人的记忆里。

5.4 Prompt 模板在系统中的位置（结构图）

下面这张图非常关键，它说明了 Prompt 在整个 LLM 系统中的真实位置：

这意味着：

•Prompt 不是直接对着模型写的•而是：•介于「业务意图」与「模型行为」之间的中间层

它是第一道、也是最脆弱的一道约束机制。

5.5 Prompt 工程 ≠ Prompt 治理

到这里，很多读者会产生一个误解：

“那我只要设计一个好模板就行了？”

答案是：远远不够。

Prompt 工程解决的是：

•如何设计一次合理的约束

而 Prompt 治理要解决的是：

•这些约束如何在时间维度上不被破坏

一个典型的 Prompt 失控路径

注意：这条路径中，没有任何一步是“错误操作”。

但最终结果却是：

•行为不可预测•无法解释为什么“最近变差了”

5.6 工程治理中的 Prompt 最佳实践

在企业级 LLM 应用中，Prompt 至少应当具备以下治理能力：

1️. Prompt 必须版本化

•每一次修改都有版本号•可以明确回答：

“这个行为是从哪个版本开始变化的？”

2. Prompt 必须可审计

•你要能回答：•谁改的？•为什么改？•解决什么问题？

3️. Prompt 必须可测试

•至少要能在一组固定输入上：•对比修改前 / 后输出差异

4. Prompt 只负责“静态约束”

•不要试图在 Prompt 中：•记忆历史•管理状态•承载大量知识

Prompt 的职责边界越清晰，系统就越稳定。

5.7 Prompt 模板示例（工程化）

PROMPT_TEMPLATE ="""
【Role】
你是企业知识库助手，只能基于已提供的企业文档回答问题。
【Task】
回答用户关于公司制度的问题。
【Constraints】
-不允许编造不存在的制度
-不确定时必须明确说明“不知道”
-不得基于个人经验推断
【OutputFormat】
-结论
-依据的文档片段
-不确定性说明（如有）
"""

这个模板的价值不在于“写得好不好”，而在于：

•行为边界清晰•失败路径明确•可被团队理解与维护