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提示词工程实践指南

和大模型打交道，提示词的质量直接决定输出效果。同样一个问题，换个问法，结果可能天差地别。

前面的章节聊过提示词的基础知识，这篇文章专门讲讲在Spring AI中怎么把这些技巧落地。

系统提示词与用户提示词​

Spring AI遵循OpenAI的设计规范，把提示词分成两类：

  • 系统提示词（System）：设定AI的角色、行为准则、回答风格
  • 用户提示词（User）：具体的问题或指令
System Prompt 与 User Prompt 的分工
System Prompt 与 User Prompt 的分工

代码示例​

在ChatClient中设置这两类提示词非常直观：

@RestController
@RequestMapping("/prompt")
public class PromptController {
    
    private final ChatClient chatClient;
    
    @GetMapping("/interview")
    public Flux<String> mockInterview(@RequestParam String question) {
        return chatClient.prompt()
                // 系统提示词：定义角色
                .system("你是一位资深的Java技术面试官，有10年面试经验。" +
                       "回答问题时要专业严谨，适当追问细节，" +
                       "对模糊的回答要指出不足之处。")
                // 用户提示词：具体问题
                .user(question)
                .stream()
                .content();
    }
}

两种设置方式​

方式一：构建ChatClient时设置默认值

@Bean
public ChatClient chatClient(ChatModel chatModel) {
    return ChatClient.builder(chatModel)
            .defaultSystem("你是电商平台的智能导购助手，" +
                          "擅长根据用户需求推荐商品，" +
                          "回答要简洁实用。")
            .build();
}

这样每次调用都会自动带上这个系统提示词。

方式二：调用时动态设置

// 调用时的system会覆盖默认设置
chatClient.prompt()
    .system("你现在是一个严格的代码审查员")
    .user("请审查这段代码：" + code)
    .call()
    .content();

注意：如果使用的是Prompt对象中的SystemMessage，行为会有所不同——它是追加而不是覆盖：

system() 与 SystemMessage 的差异
  • chatClient.prompt().system("...") — 覆盖默认的系统提示词
  • 通过 Prompt 对象传入 SystemMessage — 追加到现有系统提示词之后

使用错误的方式可能导致系统提示词叠加，产生意料之外的模型行为。

// 这种方式是追加，不是覆盖
Prompt prompt = new Prompt(
    List.of(
        new SystemMessage("补充说明：重点关注安全性问题"),
        new UserMessage("分析这段代码")
    )
);

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