AI 应用开发：从 Prompt 工程到实战应用开发
AI 应用开发：从 Prompt 工程到实战应用开发
一、导读
本文旨在系统介绍 AI 应用开发的核心知识，以“AI 恋爱大师”应用为例，带你从零理解 Prompt 工程、多轮对话机制、结构化输出等关键概念，并基于 Spring AI 框架进行实战开发。内容设计由浅入深，兼顾概念解释与代码实操，适合 AI 入门开发者阅读和实践。
二、Prompt 工程基础
1. 什么是 Prompt 工程？
Prompt（提示词）是用户输入给 AI 的指令或问题。Prompt 工程是指设计和优化输入提示，以引导 AI 生成符合预期的高质量输出。提示词的质量直接影响 AI 的回复效果，是 AI 应用开发中的核心技能。
2. Prompt 的三种基本类型（基于角色）
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 用户 Prompt | 用户向 AI 提出的实际问题或指令 | 用户：帮我写一首关于春天的短诗 |
| 系统 Prompt | 设定 AI 角色和行为规则的隐藏指令，用户通常不可见 | 系统：你是一位经验丰富的恋爱顾问，擅长分析情感问题... |
| 助手 Prompt | AI 模型的回复内容。在多轮对话中，会作为上下文影响后续生成 | 助手：我是你的恋爱顾问，很高兴能帮助你解决情感问题。你目前遇到了什么样的恋爱困惑呢？ |
3. 扩展分类（基于功能）
- 指令型：明确任务，如“翻译以下文本为英文”
- 对话型：自然问答，如“你认为人工智能会在未来取代人类工作吗？”
- 创意型：引导生成故事、诗歌等
- 角色扮演型：如“假设你是爱因斯坦，解释相对论”
- 少样本学习型：提供示例，引导 AI 模仿输出格式和风格
4. 扩展分类（基于结构复杂度）
- 简单提示词：单一问题，如“什么是人工智能？”
- 复合提示词：包含多个指令，如“分析代码并解释其功能”
- 链式提示词：连续多步提示，前后依赖
- 模板提示词：含变量的标准化结构，如“你是一位{领域}专家，请回答{问题}”
5. Token 与成本控制
Token 是大模型处理文本的基本单位（单词或标点）。通常 Token 越多，成本越高、生成越慢。
估算成本：
总成本 = (输入 token 数 × 输入单价) + (输出 token 数 × 输出单价)
优化技巧：
- 精简系统提示词，移除冗余
- 定期清理对话历史，或请求 AI 总结历史
- 用结构化格式（列表、表格）代替长段落
- 对长文档使用检索技术（RAG）代替全文输入
三、Prompt 优化技巧
1. 学习资源
- Prompt Engineering Guide
- OpenAI 提示词工程指南
- Anthropic 提示词库
2. 基础技巧
- 明确角色与任务：清晰描述 AI 的角色和用户任务
- 提供详细说明和示例：减少模型不确定性
- 使用结构化格式：如列表、表格，使输出更有条理
- 指定输出格式：如字数、风格、结构要求
3. 进阶技巧
- 思维链（Chain-of-Thought）：引导模型逐步推理
- 少样本学习（Few-Shot Learning）：提供输入-输出示例
- 分步骤指导：将复杂任务拆解为多个步骤
- 自我评估和修正：让模型检查自己的输出
- 多视角分析：从不同角度分析问题
4. 调试与迭代
- 通过多次迭代优化提示词
- 边界测试：测试模型能力极限
- 错误分析：针对性优化提示词
- 模板化：创建可复用的提示词模板
💡 核心原则：任务越复杂，就越需要补充更多细节到 Prompt 中。
四、AI 应用需求分析与设计
1. 需求来源
- 从现有 AI 应用平台（如豆包、文心一言）寻找灵感
- 示例：开发“AI 恋爱大师”，为用户提供情感咨询
2. 用 AI 辅助细化需求
通过精心设计的 Prompt 让 AI 帮助分析用户群体、功能模块、技术挑战等。
3. MVP（最小可行产品）策略
先开发核心功能（如多轮对话），快速验证需求，再逐步扩展。
4. 方案设计
系统提示词设计
定义 AI 的角色和行为模式，例如：
“你是一位恋爱大师，引导用户描述问题，并提供专业建议。”
多轮对话实现
使用 对话记忆（Chat Memory） 机制，让 AI 记住上下文，实现连贯对话。
五、Spring AI 多轮对话开发实战
1. 使用 ChatClient
ChatClient 是 Spring AI 提供的高级 API，支持链式调用和多种响应格式（对象、流式输出等）。
// 示例代码：构造 ChatClient
ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel).defaultSystem("你是恋爱顾问").defaultAdvisors(new MessageChatMemoryAdvisor(chatMemory)).build();
2. 对话记忆（Chat Memory）
使用 MessageChatMemoryAdvisor 实现多轮对话记忆。ChatMemory 负责存储历史消息，支持内存、数据库等多种存储方式。
3. 自定义 Advisor
Advisor 是拦截器，可以在调用 AI 前后执行额外逻辑（如日志、权限校验）。
实现步骤：
- 实现
CallAroundAdvisor或StreamAroundAdvisor接口 - 重写
aroundCall或aroundStream方法 - 设置执行顺序（
getOrder()） - 提供唯一名称（
getName()）
六、高级特性实战
1. 结构化输出
使用 StructuredOutputConverter 将 AI 输出自动转换为 Java 对象、JSON 等格式。
// 示例：将输出转换为 Java 对象
LoveReport report = chatClient.prompt().user("生成恋爱报告").call().entity(LoveReport.class);
2. 对话记忆持久化
Spring AI 支持将对话记忆保存到数据库、文件等。可自定义 ChatMemory 接口实现。
3. Prompt 模板
使用 PromptTemplate 管理带变量的提示词，支持从文件加载。
// 示例：使用模板
PromptTemplate template = new PromptTemplate("你好，{name}！");
String prompt = template.render(Map.of("name", "鱼皮"));
4. 多模态开发
Spring AI 支持多模态输入（如图片），但目前仅部分模型（如 Gemini、GPT-4o）支持该功能。
七、总结与扩展
1. 核心知识点
- Prompt 设计与优化是 AI 应用的基础
- 多轮对话依赖于对话记忆机制
- Spring AI 提供了 ChatClient、Advisor、结构化输出等高级功能
- 可自定义存储、模板、拦截器等以满足业务需求
2. 扩展建议
- 尝试自定义 Advisor（如违禁词过滤）
- 将对话记忆持久化到数据库或 Redis
- 开发多模态应用（图片识别、语音交互）
- 阅读 Spring AI 官方文档，深入理解各组件工作原理
八、附录：推荐资源
- Spring AI 官方文档
- Prompt Engineering Guide
- OpenAI Tokenizer
- AI 模型价格对比表