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超实用！SpringAI提示词的4种神级用法

飧沾 2025-6-23 14:48:03
提示词（Prompt）是输入给大模型（LLM）的文本指令，用于明确地告诉大模型你想要解决的问题或完成的任务，也是大语言模型理解用户需求并生成准确答案的基础。因此 prompt 使用的好坏，直接决定了大模型生成结果的质量（是否符合预期）。
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那问题来了，在 Spring AI/Spring AI Alibaba 如何用好提示词？以及提示词的使用方式有哪些呢？接下来本文一起来盘点一下。
1.简单提示词使用

最简单的设置固定系统提示词和用户提示词的用法如下：
  1. @RequestMapping("/chat")
  2. public String chat(String msg) {
  3.     String result = chatClient.prompt()
  4.             .system("你是一个问答助手") // 设置系统提示词
  5.             .user(msg)                 // 设置用户提示词
  6.             .call().content();
  7.     System.out.println("结果：" + result);
  8.     return result;
  9. }
复制代码
2.动态提示词

所谓的动态提示词指的是需要进行动态参数替换的提示词，它的基本使用如下：
  1. @RequestMapping("/chat")
  2. public String chat(String topic) {
  3.     PromptTemplate promptTemplate =
  4.             new PromptTemplate("你是一个{role}，讲一个关于{topic}的故事");
  5.     Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("role", "讲故事的助手",
  6.             "topic", topic));
  7.     return chatModel.call(prompt).getResult().getOutput().getText();
  8. }
复制代码
3.从文件中读取动态提示词

动态提示词如果比较短，我们可以像上面一样写到代码里面，如果比较长，我们可以把它单独放的某个文件模版中进行读取使用，具体实现如下：
  1. // 从文件中读取提示词
  2. @Value("classpath:type-system-prompt-txt")
  3. private Resource systemPrompt;
  5. @RequestMapping("/chat")
  6. public String chat(String msg) {
  7.     return chatClient.prompt()
  8.             .system(systemPrompt)
  9.             .user(msg)
  10.             .call()
  11.             .content();
  12.     }
  13. }
复制代码
4.Lambda表达式提示词

当提示词比较短的时候，除了可以使用 PromptTemplate 设置提示词之外，我们还可以使用 Lambda 表达式来实现动态提示词的设置，具体使用如下：
  1. @RequestMapping("/chat")
  2. public User chat(String name) {
  3.     return chatClient.prompt()
  4.             .user(msg -> msg.text("我叫{name}，今年18岁，爱好打羽毛球。")
  5.                     .param("name", name))
  6.             .call()
  7.             .entity(User.class); // 结果化输出
  8. }
复制代码
小结

提示词是用户和大模型交互的直接手段，所以在程序中用好提示词是至关重要的。本文提供了 4 种提示词的使用方式，开发者可以根据具体的业务场景，选择合适的提示词使用方式来完成 AI 应用开发。一起实操起来吧~
本文已收录到我的技术小站 www.javacn.site，其中包含的内容有：Spring AI、LangChain4j、Dify、Spring AI Alibaba、AI Agent、MCP、Function Call、RAG、向量数据库、Prompt、多模态、向量数据库、嵌入模型等内容。
   

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作者：        王磊的博客        
出处：        http://vipstone.cnblogs.com/        
   

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