提示工程模式

基于全面的 提示工程指南,提供了提示工程技术的实际实现。该指南涵盖了有效提示工程的理论、原则和模式,而本文则演示如何使用 Spring AI 流畅的 聊天客户端 API 将这些概念转化为可工作的 Java 代码。本文中使用的演示源代码可在以下地址找到: 提示工程模式示例

1. 配置

配置部分概述了如何使用 Spring AI 设置和调整您的大型语言模型 (LLM)。它涵盖了如何为您的用例选择合适的 LLM 提供商,以及如何配置控制模型输出质量、风格和格式的重要生成参数。

LLM 提供商选择

对于提示工程,您将从选择模型开始。Spring AI 支持 多个 LLM 提供商(如 OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI、AWS Bedrock、Ollama 等),让您无需更改应用程序代码即可切换提供商 - 只需更新您的配置。只需添加选定的 starter 依赖项 spring-ai-starter-model-<MODEL-PROVIDER-NAME>。例如,以下是如何启用 Anthropic Claude API

<dependency>
    <groupId>org.springframework.ai</groupId>
    <artifactId>spring-ai-starter-model-anthropic</artifactId>
</dependency>

您可以像这样指定 LLM 模型名称

.options(ChatOptions.builder()
        .model("claude-3-7-sonnet-latest")  // Use Anthropic's Claude model
        .build())

参考文档 中查找启用每个模型的详细信息。

LLM 输出配置

chat options flow

在深入探讨提示工程技术之前,了解如何配置 LLM 的输出行为至关重要。Spring AI 提供了多种配置选项,允许您通过 ChatOptions 构建器控制生成过程的各个方面。

所有配置都可以像下面示例所示一样通过编程方式应用,或在启动时通过 Spring 应用程序属性应用。

温度

温度控制模型响应的随机性或“创造性”。

  • 较低的值 (0.0-0.3):更确定性、更集中的响应。适用于事实性问题、分类或一致性至关重要的任务。

  • 中等值 (0.4-0.7):在确定性和创造性之间取得平衡。适用于通用用例。

  • 较高的值 (0.8-1.0):更具创造性、多样化且可能令人惊喜的响应。更适用于创意写作、头脑风暴或生成多样化选项。

.options(ChatOptions.builder()
        .temperature(0.1)  // Very deterministic output
        .build())

理解温度对于提示工程至关重要,因为不同的技术受益于不同的温度设置。

输出长度 (MaxTokens)

maxTokens 参数限制模型在其响应中可以生成的令牌(词块)数量。

  • 较低的值 (5-25):用于单个词、短语或分类标签。

  • 中等值 (50-500):用于段落或简短解释。

  • 较高的值 (1000+):用于长篇内容、故事或复杂解释。

.options(ChatOptions.builder()
        .maxTokens(250)  // Medium-length response
        .build())

设置适当的输出长度非常重要,以确保您获得完整的响应而无不必要的冗长。

采样控制 (Top-K 和 Top-P)

这些参数让您可以对生成过程中的令牌选择过程进行细粒度控制。

  • Top-K:将令牌选择限制在 K 个最可能的下一个令牌。较高的值(例如,40-50)引入更多多样性。

  • Top-P(核采样):动态地从累积概率超过 P 的最小令牌集合中进行选择。0.8-0.95 这样的值很常见。

.options(ChatOptions.builder()
        .topK(40)      // Consider only the top 40 tokens
        .topP(0.8)     // Sample from tokens that cover 80% of probability mass
        .build())

这些采样控制与温度协同工作,以塑造响应特征。

结构化响应格式

除了纯文本响应(使用 .content())之外,Spring AI 还使使用 .entity() 方法将 LLM 响应直接映射到 Java 对象变得容易。

enum Sentiment {
    POSITIVE, NEUTRAL, NEGATIVE
}

Sentiment result = chatClient.prompt("...")
        .call()
        .entity(Sentiment.class);

当与指示模型返回结构化数据的系统提示结合使用时,此功能尤为强大。

模型特定选项

尽管可移植的 ChatOptions 在不同的 LLM 提供商之间提供了一致的接口,但 Spring AI 也提供了模型特定选项类,用于公开提供商特定的功能和配置。这些模型特定选项允许您利用每个 LLM 提供商的独特能力。

// Using OpenAI-specific options
OpenAiChatOptions openAiOptions = OpenAiChatOptions.builder()
        .model("gpt-4o")
        .temperature(0.2)
        .frequencyPenalty(0.5)      // OpenAI-specific parameter
        .presencePenalty(0.3)       // OpenAI-specific parameter
        .responseFormat(new ResponseFormat("json_object"))  // OpenAI-specific JSON mode
        .seed(42)                   // OpenAI-specific deterministic generation
        .build();

String result = chatClient.prompt("...")
        .options(openAiOptions)
        .call()
        .content();

// Using Anthropic-specific options
AnthropicChatOptions anthropicOptions = AnthropicChatOptions.builder()
        .model("claude-3-7-sonnet-latest")
        .temperature(0.2)
        .topK(40)                   // Anthropic-specific parameter
        .thinking(AnthropicApi.ThinkingType.ENABLED, 1000)  // Anthropic-specific thinking configuration
        .build();

String result = chatClient.prompt("...")
        .options(anthropicOptions)
        .call()
        .content();

每个模型提供商都有自己的聊天选项实现(例如,OpenAiChatOptionsAnthropicChatOptionsMistralAiChatOptions),这些实现公开了提供商特定的参数,同时仍然实现了通用接口。这种方法为您提供了灵活性,可以在需要跨提供商兼容性时使用可移植选项,或在需要访问特定提供商的独特功能时使用模型特定选项。

请注意,当使用模型特定选项时,您的代码将与该特定提供商绑定,从而降低了可移植性。这是访问高级提供商特定功能与在应用程序中保持提供商独立性之间的权衡。

2. 提示工程技术

以下每个部分都实现了指南中的特定提示工程技术。通过同时学习“提示工程”指南和这些实现,您将不仅对可用的提示工程技术有透彻的理解,还将了解如何在生产 Java 应用程序中有效地实现它们。

2.1 零样本提示

零样本提示是指在不提供任何示例的情况下要求 AI 执行任务。这种方法测试模型从零开始理解和执行指令的能力。大型语言模型经过大量文本语料库的训练,使它们无需明确的演示即可理解“翻译”、“摘要”或“分类”等任务的含义。

零样本非常适合模型在训练期间可能见过类似示例的简单任务,以及当您希望最小化提示长度时。然而,性能可能因任务复杂性和指令表达的清晰程度而异。

// Implementation of Section 2.1: General prompting / zero shot (page 15)
public void pt_zero_shot(ChatClient chatClient) {
    enum Sentiment {
        POSITIVE, NEUTRAL, NEGATIVE
    }

    Sentiment reviewSentiment = chatClient.prompt("""
            Classify movie reviews as POSITIVE, NEUTRAL or NEGATIVE.
            Review: "Her" is a disturbing study revealing the direction
            humanity is headed if AI is allowed to keep evolving,
            unchecked. I wish there were more movies like this masterpiece.
            Sentiment:
            """)
            .options(ChatOptions.builder()
                    .model("claude-3-7-sonnet-latest")
                    .temperature(0.1)
                    .maxTokens(5)
                    .build())
            .call()
            .entity(Sentiment.class);

    System.out.println("Output: " + reviewSentiment);
}

此示例展示了如何在不提供示例的情况下对电影评论情感进行分类。请注意使用较低的温度 (0.1) 以获得更确定性的结果,以及使用 .entity(Sentiment.class) 直接映射到 Java 枚举。

参考: Brown, T. B., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165. https://arxiv.org/abs/2005.14165

2.2 单样本与少样本提示

少样本提示为模型提供一个或多个示例,以帮助指导其响应,这对于需要特定输出格式的任务特别有用。通过向模型展示期望的输入-输出对示例,它可以在没有显式参数更新的情况下学习模式并将其应用于新的输入。

单样本提供一个示例,这在示例成本较高或模式相对简单时非常有用。少样本使用多个示例(通常 3-5 个)来帮助模型更好地理解更复杂任务中的模式或说明正确输出的不同变体。

// Implementation of Section 2.2: One-shot & few-shot (page 16)
public void pt_one_shot_few_shots(ChatClient chatClient) {
    String pizzaOrder = chatClient.prompt("""
            Parse a customer's pizza order into valid JSON

            EXAMPLE 1:
            I want a small pizza with cheese, tomato sauce, and pepperoni.
            JSON Response:
            ```
            {
                "size": "small",
                "type": "normal",
                "ingredients": ["cheese", "tomato sauce", "pepperoni"]
            }
            ```

            EXAMPLE 2:
            Can I get a large pizza with tomato sauce, basil and mozzarella.
            JSON Response:
            ```
            {
                "size": "large",
                "type": "normal",
                "ingredients": ["tomato sauce", "basil", "mozzarella"]
            }
            ```

            Now, I would like a large pizza, with the first half cheese and mozzarella.
            And the other tomato sauce, ham and pineapple.
            """)
            .options(ChatOptions.builder()
                    .model("claude-3-7-sonnet-latest")
                    .temperature(0.1)
                    .maxTokens(250)
                    .build())
            .call()
            .content();
}

少样本提示对于需要特定格式、处理边缘情况或在没有示例时任务定义可能模糊的任务尤其有效。示例的质量和多样性显著影响性能。

参考: Brown, T. B., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165. https://arxiv.org/abs/2005.14165

2.3 系统、上下文和角色提示

系统提示

系统提示为语言模型设置了总体上下文和目的,定义了模型应该做什么的“大局”。它为模型的响应建立了行为框架、约束和高级目标,与具体的用户查询是分开的。

系统提示在整个对话过程中充当持久的“任务声明”,允许您设置全局参数,如输出格式、语调、伦理界限或角色定义。与专注于特定任务的用户提示不同,系统提示框架了所有用户提示应如何被解释。

// Implementation of Section 2.3.1: System prompting
public void pt_system_prompting_1(ChatClient chatClient) {
    String movieReview = chatClient
            .prompt()
            .system("Classify movie reviews as positive, neutral or negative. Only return the label in uppercase.")
            .user("""
                    Review: "Her" is a disturbing study revealing the direction
                    humanity is headed if AI is allowed to keep evolving,
                    unchecked. It's so disturbing I couldn't watch it.

                    Sentiment:
                    """)
            .options(ChatOptions.builder()
                    .model("claude-3-7-sonnet-latest")
                    .temperature(1.0)
                    .topK(40)
                    .topP(0.8)
                    .maxTokens(5)
                    .build())
            .call()
            .content();
}

系统提示与 Spring AI 的实体映射功能结合使用时尤为强大

// Implementation of Section 2.3.1: System prompting with JSON output
record MovieReviews(Movie[] movie_reviews) {
    enum Sentiment {
        POSITIVE, NEUTRAL, NEGATIVE
    }

    record Movie(Sentiment sentiment, String name) {
    }
}

MovieReviews movieReviews = chatClient
        .prompt()
        .system("""
                Classify movie reviews as positive, neutral or negative. Return
                valid JSON.
                """)
        .user("""
                Review: "Her" is a disturbing study revealing the direction
                humanity is headed if AI is allowed to keep evolving,
                unchecked. It's so disturbing I couldn't watch it.

                JSON Response:
                """)
        .call()
        .entity(MovieReviews.class);

系统提示对于多轮对话尤其有价值,可以确保跨多个查询的一致行为,并用于建立格式约束,例如应适用于所有响应的 JSON 输出。

参考: OpenAI. (2022). "System Message." https://platform.openai.com/docs/guides/chat/introduction

角色提示

角色提示指示模型采用特定的角色或人格,这会影响其生成内容的方式。通过为模型分配特定的身份、专业知识或视角,您可以影响其响应的风格、语调、深度和框架。

角色提示利用了模型模拟不同专业领域和沟通风格的能力。常见角色包括专家(例如,“你是一位经验丰富的数据科学家”)、专业人士(例如,“充当旅行指南”)或风格化角色(例如,“像莎士比亚那样解释”)。

// Implementation of Section 2.3.2: Role prompting
public void pt_role_prompting_1(ChatClient chatClient) {
    String travelSuggestions = chatClient
            .prompt()
            .system("""
                    I want you to act as a travel guide. I will write to you
                    about my location and you will suggest 3 places to visit near
                    me. In some cases, I will also give you the type of places I
                    will visit.
                    """)
            .user("""
                    My suggestion: "I am in Amsterdam and I want to visit only museums."
                    Travel Suggestions:
                    """)
            .call()
            .content();
}

角色提示可以通过风格指令增强

// Implementation of Section 2.3.2: Role prompting with style instructions
public void pt_role_prompting_2(ChatClient chatClient) {
    String humorousTravelSuggestions = chatClient
            .prompt()
            .system("""
                    I want you to act as a travel guide. I will write to you about
                    my location and you will suggest 3 places to visit near me in
                    a humorous style.
                    """)
            .user("""
                    My suggestion: "I am in Amsterdam and I want to visit only museums."
                    Travel Suggestions:
                    """)
            .call()
            .content();
}

这项技术对于处理专业领域知识、在不同响应中保持一致的语调以及创建更具吸引力、个性化的用户交互特别有效。

参考: Shanahan, M., et al. (2023). "Role-Play with Large Language Models." arXiv:2305.16367. https://arxiv.org/abs/2305.16367

上下文提示

上下文提示通过传递上下文参数,为模型提供额外的背景信息。这项技术丰富了模型对特定情况的理解,从而能够提供更相关和更具针对性的响应,而不会使主要指令变得混乱。

通过提供上下文信息,您可以帮助模型理解与当前查询相关的特定领域、受众、约束或背景事实。这会带来更准确、更相关且框架适当的响应。

// Implementation of Section 2.3.3: Contextual prompting
public void pt_contextual_prompting(ChatClient chatClient) {
    String articleSuggestions = chatClient
            .prompt()
            .user(u -> u.text("""
                    Suggest 3 topics to write an article about with a few lines of
                    description of what this article should contain.

                    Context: {context}
                    """)
                    .param("context", "You are writing for a blog about retro 80's arcade video games."))
            .call()
            .content();
}

Spring AI 使用 param() 方法注入上下文变量,使上下文提示变得清晰。这项技术在模型需要特定领域知识时、在针对特定受众或场景调整响应时以及在确保响应符合特定约束或要求时尤为有价值。

参考: Liu, P., et al. (2021). "What Makes Good In-Context Examples for GPT-3?" arXiv:2101.06804. https://arxiv.org/abs/2101.06804

2.4 回溯提示

回溯提示通过首先获取背景知识,将复杂的请求分解为更简单的步骤。这项技术鼓励模型首先从眼前的问题中“回溯”,考虑与问题相关的更广泛的上下文、基本原理或通用知识,然后再解决具体的查询。

通过将复杂问题分解为更易于管理的组成部分并首先建立基础知识,模型可以对难题提供更准确的响应。

// Implementation of Section 2.4: Step-back prompting
public void pt_step_back_prompting(ChatClient.Builder chatClientBuilder) {
    // Set common options for the chat client
    var chatClient = chatClientBuilder
            .defaultOptions(ChatOptions.builder()
                    .model("claude-3-7-sonnet-latest")
                    .temperature(1.0)
                    .topK(40)
                    .topP(0.8)
                    .maxTokens(1024)
                    .build())
            .build();

    // First get high-level concepts
    String stepBack = chatClient
            .prompt("""
                    Based on popular first-person shooter action games, what are
                    5 fictional key settings that contribute to a challenging and
                    engaging level storyline in a first-person shooter video game?
                    """)
            .call()
            .content();

    // Then use those concepts in the main task
    String story = chatClient
            .prompt()
            .user(u -> u.text("""
                    Write a one paragraph storyline for a new level of a first-
                    person shooter video game that is challenging and engaging.

                    Context: {step-back}
                    """)
                    .param("step-back", stepBack))
            .call()
            .content();
}

回溯提示对于复杂的推理任务、需要专业领域知识的问题以及当您想要更全面、更深思熟虑的响应而非即时答案时特别有效。

参考: Zheng, Z., et al. (2023). "Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models." arXiv:2310.06117. https://arxiv.org/abs/2310.06117

2.5 思维链 (CoT)

思维链提示鼓励模型逐步推理解决问题,从而提高复杂推理任务的准确性。通过明确要求模型展示其工作过程或按逻辑步骤思考问题,您可以显著提高需要多步骤推理的任务的性能。

CoT 的工作原理是鼓励模型在得出最终答案之前生成中间推理步骤,这类似于人类解决复杂问题的方式。这使得模型的思维过程变得明确,并帮助其得出更准确的结论。

// Implementation of Section 2.5: Chain of Thought (CoT) - Zero-shot approach
public void pt_chain_of_thought_zero_shot(ChatClient chatClient) {
    String output = chatClient
            .prompt("""
                    When I was 3 years old, my partner was 3 times my age. Now,
                    I am 20 years old. How old is my partner?

                    Let's think step by step.
                    """)
            .call()
            .content();
}

// Implementation of Section 2.5: Chain of Thought (CoT) - Few-shot approach
public void pt_chain_of_thought_singleshot_fewshots(ChatClient chatClient) {
    String output = chatClient
            .prompt("""
                    Q: When my brother was 2 years old, I was double his age. Now
                    I am 40 years old. How old is my brother? Let's think step
                    by step.
                    A: When my brother was 2 years, I was 2 * 2 = 4 years old.
                    That's an age difference of 2 years and I am older. Now I am 40
                    years old, so my brother is 40 - 2 = 38 years old. The answer
                    is 38.
                    Q: When I was 3 years old, my partner was 3 times my age. Now,
                    I am 20 years old. How old is my partner? Let's think step
                    by step.
                    A:
                    """)
            .call()
            .content();
}

关键短语“让我们一步一步思考”会触发模型展示其推理过程。CoT 对于数学问题、逻辑推理任务以及任何需要多步骤推理的问题尤其有价值。它通过使中间推理明确化来帮助减少错误。

参考: Wei, J., et al. (2022). "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models." arXiv:2201.11903. https://arxiv.org/abs/2201.11903

2.6 自洽性

自洽性涉及多次运行模型并汇总结果以获得更可靠的答案。这项技术通过对同一问题采样不同的推理路径,并通过多数投票选择最一致的答案,来解决 LLM 输出中的可变性。

通过使用不同的温度或采样设置生成多个推理路径,然后汇总最终答案,自洽性提高了复杂推理任务的准确性。它本质上是 LLM 输出的一种集成方法。

// Implementation of Section 2.6: Self-consistency
public void pt_self_consistency(ChatClient chatClient) {
    String email = """
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            Harry the Hacker.
            """;

    record EmailClassification(Classification classification, String reasoning) {
        enum Classification {
            IMPORTANT, NOT_IMPORTANT
        }
    }

    int importantCount = 0;
    int notImportantCount = 0;

    // Run the model 5 times with the same input
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        EmailClassification output = chatClient
                .prompt()
                .user(u -> u.text("""
                        Email: {email}
                        Classify the above email as IMPORTANT or NOT IMPORTANT. Let's
                        think step by step and explain why.
                        """)
                        .param("email", email))
                .options(ChatOptions.builder()
                        .temperature(1.0)  // Higher temperature for more variation
                        .build())
                .call()
                .entity(EmailClassification.class);

        // Count results
        if (output.classification() == EmailClassification.Classification.IMPORTANT) {
            importantCount++;
        } else {
            notImportantCount++;
        }
    }

    // Determine the final classification by majority vote
    String finalClassification = importantCount > notImportantCount ?
            "IMPORTANT" : "NOT IMPORTANT";
}

自洽性对于高风险决策、复杂推理任务以及当您需要比单个响应提供更可靠的答案时特别有价值。其权衡是由于多次 API 调用而增加的计算成本和延迟。

参考: Wang, X., et al. (2022). "Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models." arXiv:2203.11171. https://arxiv.org/abs/2203.11171

2.7 思维树 (ToT)

思维树 (ToT) 是一种高级推理框架,通过同时探索多个推理路径来扩展思维链。它将问题解决视为一个搜索过程,模型生成不同的中间步骤,评估它们的潜力,并探索最有前景的路径。

这项技术对于具有多种可能方法或解决方案需要探索各种替代方案才能找到最优路径的复杂问题特别强大。

原始的“提示工程”指南没有提供 ToT 的实现示例,这可能是由于其复杂性。下面是一个简化示例,演示其核心概念。

游戏解决 ToT 示例

// Implementation of Section 2.7: Tree of Thoughts (ToT) - Game solving example
public void pt_tree_of_thoughts_game(ChatClient chatClient) {
    // Step 1: Generate multiple initial moves
    String initialMoves = chatClient
            .prompt("""
                    You are playing a game of chess. The board is in the starting position.
                    Generate 3 different possible opening moves. For each move:
                    1. Describe the move in algebraic notation
                    2. Explain the strategic thinking behind this move
                    3. Rate the move's strength from 1-10
                    """)
            .options(ChatOptions.builder()
                    .temperature(0.7)
                    .build())
            .call()
            .content();

    // Step 2: Evaluate and select the most promising move
    String bestMove = chatClient
            .prompt()
            .user(u -> u.text("""
                    Analyze these opening moves and select the strongest one:
                    {moves}

                    Explain your reasoning step by step, considering:
                    1. Position control
                    2. Development potential
                    3. Long-term strategic advantage

                    Then select the single best move.
                    """).param("moves", initialMoves))
            .call()
            .content();

    // Step 3: Explore future game states from the best move
    String gameProjection = chatClient
            .prompt()
            .user(u -> u.text("""
                    Based on this selected opening move:
                    {best_move}

                    Project the next 3 moves for both players. For each potential branch:
                    1. Describe the move and counter-move
                    2. Evaluate the resulting position
                    3. Identify the most promising continuation

                    Finally, determine the most advantageous sequence of moves.
                    """).param("best_move", bestMove))
            .call()
            .content();
}

参考: Yao, S., et al. (2023). "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models." arXiv:2305.10601. https://arxiv.org/abs/2305.10601

2.8 自动化提示工程

自动化提示工程利用 AI 生成和评估替代提示。这项元技术利用语言模型本身来创建、改进和衡量不同的提示变体,以找到特定任务的最优方案。

通过系统地生成和评估提示变体,APE 可以找到比手动工程更有效的提示,特别是对于复杂任务。这是利用 AI 改进自身性能的一种方式。

// Implementation of Section 2.8: Automatic Prompt Engineering
public void pt_automatic_prompt_engineering(ChatClient chatClient) {
    // Generate variants of the same request
    String orderVariants = chatClient
            .prompt("""
                    We have a band merchandise t-shirt webshop, and to train a
                    chatbot we need various ways to order: "One Metallica t-shirt
                    size S". Generate 10 variants, with the same semantics but keep
                    the same meaning.
                    """)
            .options(ChatOptions.builder()
                    .temperature(1.0)  // High temperature for creativity
                    .build())
            .call()
            .content();

    // Evaluate and select the best variant
    String output = chatClient
            .prompt()
            .user(u -> u.text("""
                    Please perform BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) evaluation on the following variants:
                    ----
                    {variants}
                    ----

                    Select the instruction candidate with the highest evaluation score.
                    """).param("variants", orderVariants))
            .call()
            .content();
}

APE 对于优化生产系统的提示、解决手动提示工程已达到极限的具有挑战性的任务以及系统地大规模提高提示质量特别有价值。

参考: Zhou, Y., et al. (2022). "Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers." arXiv:2211.01910. https://arxiv.org/abs/2211.01910

2.9 代码提示

代码提示是指针对代码相关任务的专门技术。这些技术利用 LLM 理解和生成编程语言的能力,使其能够编写新代码、解释现有代码、调试问题以及在不同语言之间进行翻译。

有效的代码提示通常涉及清晰的规范、适当的上下文(库、框架、风格指南)以及有时类似的示例代码。为了获得更确定性的输出,温度设置通常较低 (0.1-0.3)。

// Implementation of Section 2.9.1: Prompts for writing code
public void pt_code_prompting_writing_code(ChatClient chatClient) {
    String bashScript = chatClient
            .prompt("""
                    Write a code snippet in Bash, which asks for a folder name.
                    Then it takes the contents of the folder and renames all the
                    files inside by prepending the name draft to the file name.
                    """)
            .options(ChatOptions.builder()
                    .temperature(0.1)  // Low temperature for deterministic code
                    .build())
            .call()
            .content();
}

// Implementation of Section 2.9.2: Prompts for explaining code
public void pt_code_prompting_explaining_code(ChatClient chatClient) {
    String code = """
            #!/bin/bash
            echo "Enter the folder name: "
            read folder_name
            if [ ! -d "$folder_name" ]; then
            echo "Folder does not exist."
            exit 1
            fi
            files=( "$folder_name"/* )
            for file in "${files[@]}"; do
            new_file_name="draft_$(basename "$file")"
            mv "$file" "$new_file_name"
            done
            echo "Files renamed successfully."
            """;

    String explanation = chatClient
            .prompt()
            .user(u -> u.text("""
                    Explain to me the below Bash code:
                    ```
                    {code}
                    ```
                    """).param("code", code))
            .call()
            .content();
}

// Implementation of Section 2.9.3: Prompts for translating code
public void pt_code_prompting_translating_code(ChatClient chatClient) {
    String bashCode = """
            #!/bin/bash
            echo "Enter the folder name: "
            read folder_name
            if [ ! -d "$folder_name" ]; then
            echo "Folder does not exist."
            exit 1
            fi
            files=( "$folder_name"/* )
            for file in "${files[@]}"; do
            new_file_name="draft_$(basename "$file")"
            mv "$file" "$new_file_name"
            done
            echo "Files renamed successfully."
            """;

    String pythonCode = chatClient
            .prompt()
            .user(u -> u.text("""
                    Translate the below Bash code to a Python snippet:
                    {code}
                    """).param("code", bashCode))
            .call()
            .content();
}

代码提示对于自动化代码文档、原型设计、学习编程概念以及在编程语言之间进行翻译特别有价值。通过将其与少样本提示或思维链等技术结合,可以进一步增强其有效性。

参考: Chen, M., et al. (2021). "Evaluating Large Language Models Trained on Code." arXiv:2107.03374. https://arxiv.org/abs/2107.03374

结论

Spring AI 提供了一个优雅的 Java API,用于实现所有主要的提示工程技术。通过将这些技术与 Spring 强大的实体映射和流畅的 API 相结合,开发人员可以构建具有清晰、可维护代码的复杂 AI 应用程序。

最有效的方法通常涉及结合多种技术 - 例如,将系统提示与少样本示例结合使用,或将思维链与角色提示结合使用。Spring AI 灵活的 API 使这些组合易于实现。

对于生产应用程序,请记住:

  1. 使用不同的参数(温度、top-k、top-p)测试提示

  2. 考虑在关键决策时使用自洽性

  3. 利用 Spring AI 的实体映射实现类型安全的响应

  4. 使用上下文提示提供应用程序特定的知识

借助这些技术和 Spring AI 强大的抽象,您可以创建稳健的 AI 应用程序,提供一致的高质量结果。

参考资料

  1. Brown, T. B., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners." arXiv:2005.14165.

  2. Wei, J., et al. (2022). "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models." arXiv:2201.11903.

  3. Wang, X., et al. (2022). "Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models." arXiv:2203.11171.

  4. Yao, S., et al. (2023). "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models." arXiv:2305.10601.

  5. Zhou, Y., et al. (2022). "Large Language Models Are Human-Level Prompt Engineers." arXiv:2211.01910.

  6. Zheng, Z., et al. (2023). "Take a Step Back: Evoking Reasoning via Abstraction in Large Language Models." arXiv:2310.06117.

  7. Liu, P., et al. (2021). "What Makes Good In-Context Examples for GPT-3?" arXiv:2101.06804.

  8. Shanahan, M., et al. (2023). "Role-Play with Large Language Models." arXiv:2305.16367.

  9. Chen, M., et al. (2021). "Evaluating Large Language Models Trained on Code." arXiv:2107.03374.

  10. Spring AI 文档

  11. 聊天客户端 API 参考

  12. Google 提示工程指南