提示工程架构师领域提示设计，用户参与策略的深度剖析与应用

提示工程架构师实战指南：提示设计与用户参与策略的深度剖析与应用

引言：提示工程架构师——AI时代的新型核心角色

在人工智能迅猛发展的今天，一个新的专业角色正在崛起并迅速成为技术团队的核心——提示工程架构师（Prompt Engineering Architect）。这一角色不仅需要深厚的技术功底，还需要对用户心理、交互设计和业务领域有深刻理解。本文将深入探讨提示工程架构师的核心职责、提示设计的系统方法以及用户参与策略的实施框架，为有志于在这一领域深耕的专业人士提供全面指南。

为什么提示工程架构师至关重要？

随着大语言模型（LLMs）如GPT-4、Claude和LLaMA等的快速发展和广泛应用，我们正见证软件开发和人机交互方式的根本性转变。传统的”编写代码-编译-运行”模式正在被”设计提示-测试-优化”的新模式部分取代。在这一转变中，提示工程架构师扮演着关键角色：

桥梁作用：连接技术团队、业务部门和最终用户，将业务需求转化为有效的提示策略系统设计：设计可扩展、可维护的提示工程系统架构用户体验：优化提示与用户交互，提升AI系统的可用性和用户满意度性能优化：通过精心设计的提示策略，在不改变模型本身的情况下提升系统性能

本文核心价值与目标读者

本文旨在提供一个全面的提示工程架构师实践指南，涵盖从理论基础到实战应用的各个方面。通过阅读本文，您将能够：

掌握提示工程的核心理论与设计原则理解并应用系统化的提示架构设计方法设计有效的用户参与策略，提升AI系统的实用性和用户接受度通过实战案例学习如何解决实际业务问题

目标读者：

希望深入了解提示工程的软件工程师和架构师负责AI产品设计和开发的产品经理和技术负责人对人机交互和用户体验优化感兴趣的设计师希望提升AI系统性能和用户满意度的技术团队负责人

让我们开始这段提示工程架构师的探索之旅。

一、提示工程基础理论：从概念到核心原则

1.1 提示工程的定义与本质

提示工程（Prompt Engineering）是设计和优化输入给AI模型（特别是大语言模型）的文本，以引导模型产生期望输出的过程。它是一种通过”编程”模型输入而非修改模型权重来控制AI行为的技术。

从本质上讲，提示工程是一种沟通艺术与工程实践的结合：

作为沟通艺术，它关注如何以模型能够理解的方式表达意图作为工程实践，它关注如何系统化、可重复地设计和优化提示

随着大语言模型能力的增强，提示工程已从简单的指令设计演变为一门复杂的交叉学科，融合了语言学、心理学、计算机科学和领域专业知识。

1.2 提示工程的核心原则

成功的提示工程建立在一系列核心原则之上，这些原则指导着提示设计和优化的全过程：

1.2.1 明确性原则（Clarity）

提示必须清晰、明确地传达用户的意图和期望。模糊或歧义的提示往往导致模型输出不符合预期。

明确性原则的三个维度：

意图明确：清晰表达希望模型完成的任务边界明确：定义任务的范围和限制条件输出格式明确：指定期望的输出形式和结构

示例：

# 不佳示例
"写一些关于环保的内容"

# 良好示例
"撰写一篇800字左右的环保主题科普文章，面向10-12岁学生。内容应包括：
1. 三个简单易懂的环境污染例子
2. 每个例子对应的一个小学生可参与的解决方法
3. 用鼓励性的语言结尾，激发环保行动意识
使用生动的比喻和简单的词汇，避免专业术语。"

1.2.2 相关性原则（Relevance）

提示中应只包含与当前任务相关的信息，避免无关细节分散模型注意力。

实施策略：

移除与任务无关的背景信息优先呈现最重要的信息使用结构化方式组织相关信息

代码示例：使用Python实现一个简单的提示相关性过滤

def filter_irrelevant_info(prompt: str, task_keywords: list) -> str:
    """
    过滤提示中与任务无关的信息
    
    参数:
        prompt: 原始提示文本
        task_keywords: 与任务相关的关键词列表
        
    返回:
        过滤后的提示文本
    """
    sentences = prompt.split('. ')
    relevant_sentences = []
    
    for sentence in sentences:
        # 检查句子是否包含至少一个任务关键词
        if any(keyword.lower() in sentence.lower() for keyword in task_keywords):
            relevant_sentences.append(sentence)
    
    return '. '.join(relevant_sentences) + '.'

# 使用示例
original_prompt = "我叫小明，今年30岁，住在北京。我需要你帮我写一封邮件给客户，介绍我们的新产品。明天我要去上海出差。"
task_keywords = ["邮件", "客户", "介绍", "新产品"]

filtered_prompt = filter_irrelevant_info(original_prompt, task_keywords)
print(filtered_prompt)
# 输出: "我需要你帮我写一封邮件给客户，介绍我们的新产品."

1.2.3 一致性原则（Consistency）

在复杂任务或多轮对话中，保持提示风格、术语和结构的一致性至关重要。

一致性的三个方面：

术语一致性：在整个提示中使用相同的术语指代同一概念格式一致性：保持一致的格式结构，特别是在处理列表、表格等内容时风格一致性：保持一致的语气和表达方式

示例：不一致与一致的提示对比

# 不一致的提示
"分析以下销售数据。计算每个产品的总销售额。你能告诉我哪些产品表现最好吗？另外，帮我看看各地区的销售情况。"

# 一致的提示
"请分析以下销售数据并完成三项任务：
1. 计算：每个产品的总销售额
2. 识别：表现最好的三个产品（按销售额）
3. 比较：各地区的销售额分布
请以表格形式呈现所有结果，并在表格下方提供200字的分析总结。"

1.2.4 渐进式复杂度原则（Progressive Complexity）

对于复杂任务，应采用渐进式方法，从简单到复杂逐步引导模型。

实施步骤：

首先呈现简单、明确的子任务在模型理解并完成基础任务后，逐步增加复杂度提供中间结果的反馈和验证

数学表达：渐进式提示复杂度可以用以下公式表示：

其中：

$ C§ $ 是提示的总体复杂度$ C_0 $ 是基础复杂度$ w_i $ 是第i个子任务的权重$ c_i $ 是第i个子任务的复杂度$ n $ 是子任务数量

通过控制 $ n $ 和 $ w_i $ 的值，可以实现复杂度的渐进式增长。

1.3 提示工程的发展历程与范式转变

提示工程的发展与大语言模型的演进密切相关，经历了多个重要阶段：

1.3.1 早期阶段（2018-2020）：简单指令型提示

在GPT-1、GPT-2等早期模型时代，提示工程主要局限于简单的指令设计，模型能力有限，提示策略相对基础。

特点：

提示长度短（通常<100词）结构简单，多为自然语言指令缺乏系统性设计方法

示例：“写一篇关于人工智能的短文”

1.3.2 中期发展（2020-2022）：示例驱动型提示

随着GPT-3等模型的出现，few-shot learning能力被发现并广泛应用，提示工程进入示例驱动阶段。

特点：

提示中包含任务示例（demonstrations）开始关注提示结构和格式出现简单的提示模板

示例：

这是一个情感分析任务。将以下句子分类为善、中或负面：

句子1: "我喜欢这个产品，它解决了我的问题" → 正面
句子2: "产品质量一般，价格偏高" → 中性
句子3: "这个产品完全无法使用，浪费我的钱" → 负面

现在分析这个句子的情感: "快递很快，但产品有瑕疵" →

1.3.3 成熟阶段（2022-至今）系统性提示工程

随着模型能力的进一步增强（如GPT-4、Claude等），提示工程发展为一门系统化学科，并出现多种高级技术方法。

特点😗* – 复杂的结构化提示**- 动态提示生成与优化**- 提示与外部工具集成**- 多模态提示设计**- 提示工程与传统软件工程融合**这一阶段标志着提示工程从”技巧”向”工程学科”的转变，也催生了”提示工程架构师”这一专业角色的出现。

1.4 提示工程的认知科学基础提示工程不仅是技术实践，也深深植根于认知科学原理。理解人类和AI的认知过程，有助于设计更有效的提示。####** 1.认知负荷理论（Cognitive Load Theory）认知负荷理论认为，人的工作记忆 capacity 有限，信息呈现方式会显著影响学习和问题解决效果。这一理论同样适用于AI模型的”认知”过程。 三类认知负荷 : – 内在认知负荷**：由任务本身复杂度决定** – 外在认知负荷 ：由信息呈现方式决定 – 相关认知负荷 ：促进学习的有效负荷应用到提示工程：– 合理控制提示复杂度，避免内在负荷过高**- 通过结构化设计减少外在负荷**- 增加相关负荷，引导模型关注关键信息**####** 2.工作记忆模型Baddeley的工作记忆模型提出，工作记忆由中央执行系统、语音环路、视觉空间画板和情景缓冲器组成。虽然AI模型的”记忆”机制与人类不同，但提示设计可以借鉴这一模型原理：– 中央执行系统 ：提示中的指令和任务定义-** 语音环路 ：提示中的语言表述和示例-**视觉空间画板 > ：提示中的结构、格式和空间布局-**情景缓冲器 >

：提示中的上下文和背景信息

应用示例：设计包含清晰指令、示例演示、结构化格式和适当背景的综合提示。

3. 双重编码理论（Dual-Coding Theory）

双重编码理论认为，信息可以通过语言系统和非语言系统两种渠道编码和存储，双重编码比单一编码记忆效果更好。

在提示工程中的应用：

结合文本描述和结构化符号（如列表、表格标记）对于多模态模型，结合文本和图像提示使用视觉化的格式（如Markdown）增强提示效果

示例：

以下是一个数据分析任务。请： 
1. 分析表格中的销售数据（见表1）
2. 识别三个明显的趋势 
3. 用图表形式描述这些趋势（请用文字描述图表内容）

表1：月度销售数据
月份 | A产品销量 | B产品销量 | C产品销量
1月 | ￥销售1200 | ￥销售800 | ￥销售500 
2月 | ￥销售销售1350 | ￥销售销售780 | ￥销售销售620 
3月 | ￥销售销售销售1500 | ￥销售销售销售720 | ￥销售销售销售销售850

二、提示设计架构：从基础到高级框架

2.1 提示架构设计的核心要素

提示架构设计是提示工程的核心，它涉及如何系统性地组织提示的各个组成部分，以实现特定的目标。一个完善的提示架构应包含以下核心要素：

2.1.1 任务定义层

清晰定义AI系统需要完成的任务，包括目标描述、范围界定和成功标准等要素。

关键组件：

任务描述符：明确指出任务类型（如”总结”、“翻译””分析”等）目标声明：说明任务的目的和期望结果边界条件：定义任务的范围和限制

示例：

任务描述符：技术文档翻译
目标声明：将以下Python SDK文档准确翻译成中文，保持技术准确性和可读性
边界条件：
- 保留所有代码示例和技术术语不变
- 专业术语翻译需符合Python社区通用译法
- 译文应适合中级Python开发者阅读

####** 2.1.2上下文层提供完成任务所需的背景信息、上下文数据或历史对话记录。关键组件 : – 背景信息 ：任务相关的上下文环境– 参考数据 ：完成任务所需的具体数据– 历史对话 ：多轮交互中的先前对话内容上下文管理策略 : – 相关性过滤 ：只包含与当前任务相关的上下文– 重要性排序 ：按重要性组织上下文信息– 长度控制 ：根据模型能力限制上下文长度#### 2.1.3 指令层提供具体的操作指导，告诉模型如何完成任务，包括步骤、方法和格式要求等。关键组件 : – 操作步骤 ：完成任务的具体步骤序列– 方法指导 ：推荐的方法或策略– 格式规范 ：输出形式和结构要求指令设计原则 : – 明确性 ：指令清晰无歧义-** 完备性 ：包含所有必要的指导信息-** 一致性 ：指令之间不冲突-** 简洁性 ：避免冗余和过度指导####** 2.1.4 示例层（可选）**提供任务示例，展示期望输入与输出的对应关系，帮助模型理解任务要求。**关键组件 : -**输入样例 ：任务输入实例 – 期望输出样例 > ：对应输入样例期望得到的输出– 解释说明 >

：对示例的解释说明（可选）

示例选择策略：

代表性：选择典型的、有代表性的示例多样性：涵盖不同情况和变化形式数量控制；根据模型能力和任务复杂度确定示例数量(few-shot vs. one-shot)

2.1.反馈与调整层（高级架构要素）

设计提示时预留反馈通道，允许根据中间结果调整后续提示策略。

关键组件：

评估标准：定义成功输出的评估指标反馈机制；如何收集和整合反馈意见调整策略：基于反馈如何调整提示

示例；

def prompt_with_feedback(task_definition, context, initial_prompt, feedback): 
    """带反馈机制的提示生成函数""" 
    adjusted_prompt=f"""
    {task_definition}
    
    {context}
    
    基于以下初始提示和反馈，请调整你的回答：
    
    初始提示:{initial_prompt}
    
    反馈意见:{feedback}
    
    根据以上反馈，请重新生成回答，并解释你如何根据反馈进行改进。
    """
    return adjusted_prompt 

2.基础提示架构设计

2.2.1 单层线性架构

最简单的提示架构，按顺序组织提示内容，适用于简单任务。

架构图：

应用场景：简单问答、文本生成、基本分类等任务。

示例：

任务：写一封感谢信

背景：你刚参加完一个技术研讨会，想感谢主办方的邀请和组织。

指令：写一封150-200字的感谢信，包含以下内容：
1. 感谢主办方的邀请
2. 提及研讨会中你特别感兴趣的一个主题
3. 表达未来继续参与的意愿

请使用正式但友好的语气。

2.2.2 交互式架构

支持多轮对话的提示架构，包含历史对话管理机制。

架构图：

对话历史管理策略：

完整保留：适用于短对话和重要上下文摘要保留：对长对话进行摘要，保留关键信息选择性保留：只保留与当前任务相关的历史

代码示例：实现对话历史管理

class ConversationManager:
    def __init__(self, system_prompt, max_history_tokens=2000):
        self.system_prompt = system_prompt
        self.conversation_history = []
        self.max_history_tokens = max_history_tokens  # 控制历史对话长度
        
    def add_message(self, role, content):
        """添加消息到对话历史"""
        self.conversation_history.append({"role": role, "content": content})
        self._prune_history()  # 检查并修剪历史记录
        
    def _prune_history(self):
        """如果历史记录过长，进行修剪"""
        total_tokens = sum(len(msg["content"].split()) for msg in self.conversation_history)
        while total_tokens > self.max_history_tokens and len(self.conversation_history) > 1:
            # 移除最早的用户消息和对应的模型回复
            removed = self.conversation_history.pop(0)
            total_tokens -= len(removed["content"].split())
            if self.conversation_history and self.conversation_history[0]["role"] == "assistant":
                removed = self.conversation_history.pop(0)
                total_tokens -= len(removed["content"].split())
                
    def build_prompt(self, new_user_message):
        """构建包含历史对话的完整提示"""
        self.add_message("user", new_user_message)
        
        prompt = self.system_prompt + "

"
        for msg in self.conversation_history:
            role = "用户" if msg["role"] == "user" else "助手"
            prompt += f"{role}: {msg['content']}
"
        prompt += "助手:"
        
        return prompt

# 使用示例
system_prompt = "你是一个AI助手，帮助用户解答技术问题。请提供清晰、详细的回答。"
conv_manager = ConversationManager(system_prompt)

# 第一轮对话
prompt1 = conv_manager.build_prompt("什么是Python装饰器？")
print("第一轮提示:", prompt1)

# 假设模型返回回答后，添加到对话历史
conv_manager.add_message("assistant", "Python装饰器是一种特殊的函数，用于修改其他函数的功能...")

# 第二轮对话，会自动包含历史
prompt2 = conv_manager.build_prompt("能举一个实际应用的例子吗？")
print("
第二轮提示:", prompt2)

2.3 中级提示架构设计

2.3.1 模块化提示架构

将提示分解为独立模块，每个模块负责特定功能，可根据需要组合使用。

架构图：

模块化优势：

可重用性：不同提示可共享相同模块可维护性：修改一个模块不影响其他模块灵活性：根据任务需求组合不同模块可测试性：可单独测试每个模块的效果

实现示例：

class PromptModule:
    """提示模块基类"""
    def __init__(self, content=""):
        self.content = content
        
    def render(self):
        """渲染模块内容"""
        return self.content

class CoreModule(PromptModule):
    """核心模块：包含任务定义和基础指令"""
    def __init__(self, task_definition, basic_instructions):
        content = f"任务定义: {task_definition}

基础指令: {basic_instructions}"
        super().__init__(content)

class ContextModule(PromptModule):
    """上下文模块：包含背景信息和参考数据"""
    def __init__(self, background_info="", reference_data=""):
        content = ""
        if background_info:
            content += f"背景信息: {background_info}

"
        if reference_data:
            content += f"参考数据: {reference_data}"
        super().__init__(content)

class ExampleModule(PromptModule):
    """示例模块：包含任务示例"""
    def __init__(self, examples):
        """
        examples: 示例列表，每个示例是包含"input"和"output"的字典
        """
        content = "示例:
"
        for i, example in enumerate(examples, 1):
            content += f"示例{i}:
输入: {example['input']}
输出: {example['output']}

"
        super().__init__(content)

class FormatModule(PromptModule):
    """格式模块：定义输出格式"""
    def __init__(self, output_structure, format_specification):
        content = f"输出结构: {output_structure}

格式规范: {format_specification}"
        super().__init__(content)

class ModularPromptBuilder:
    """模块化提示构建器"""
    def __init__(self):
        self.modules = []
        
    def add_module(self, module):
        """添加模块"""
        self.modules.append(module)
        
    def build(self):
        """构建完整提示"""
        prompt_parts = [module.render() for module in self.modules if module.render().strip()]
        return "

".join(prompt_parts)

# 使用示例
# 创建各个模块
core_module = CoreModule(
    task_definition="情感分析",
    basic_instructions="分析用户评论的情感倾向，判断是正面、负面还是中性"
)

context_module = ContextModule(
    background_info="这些评论来自电商平台的产品评价区，涉及各类消费电子产品",
    reference_data="评论数据: ['这个手机太好用了，续航能力超强！', '糟糕的购物体验，产品与描述不符']"
)

examples_module = ExampleModule([
    {"input": "产品质量很好，价格合理，非常满意", "output": "正面"},
    {"input": "快递很慢，客服态度差，不会再买了", "output": "负面"},
    {"input": "产品功能符合描述，没有特别惊喜也没有失望", "output": "中性"}
])

format_module = FormatModule(
    output_structure="先给出情感分类结果，再提供简短解释",
    format_specification="使用以下格式：情感: [分类结果]，解释: [解释文本]"
)

# 构建完整提示
prompt_builder = ModularPromptBuilder()
prompt_builder.add_module(core_module)
prompt_builder.add_module(context_module)
prompt_builder.add_module(examples_module)
prompt_builder.add_module(format_module)

full_prompt = prompt_builder.build()
print("模块化提示:
", full_prompt)

2.3.2 条件分支提示架构

根据不同条件选择不同提示路径，实现动态提示生成。

架构图：

应用场景：

根据用户输入类型选择不同处理流程根据任务复杂度动态调整提示详细程度根据历史交互调整后续提示策略

实现示例：

def conditional_prompt_architecture(user_input, user_profile):
    """
    条件分支提示架构实现
    
    参数:
        user_input: 用户输入内容
        user_profile: 用户资料，包含用户类型、专业水平等信息
    
    返回:
        构建好的提示字符串
    """
    # 基础提示部分
    base_prompt = "你是一个技术问答助手，帮助用户解答关于软件开发的问题。"
    
    # 条件判断1: 根据用户专业水平调整解释深度
    if user_profile.get("expertise_level") == "beginner":
        expertise_prompt = """
        解释策略:
        - 使用简单易懂的语言，避免专业术语
        - 提供详细的基础概念解释
        - 包含具体、简单的示例
        - 避免复杂的理论讨论
        """
    elif user_profile.get("expertise_level") == "intermediate":
        expertise_prompt = """
        解释策略:
        - 使用适当的专业术语并简要解释
        - 提供中等深度的技术解释
        - 包含实用的代码示例
        - 可以讨论一些最佳实践
        """
    else:  # expert
        expertise_prompt = """
        解释策略:
        - 假设读者具备深厚的技术背景
        - 提供深入的技术分析和实现细节
        - 可以讨论高级概念和前沿研究
        - 包含优化建议和潜在问题分析
        """
    
    # 条件判断2: 根据问题类型选择处理策略
    question_type = classify_question_type(user_input)  # 假设这是一个已实现的函数
    
    if question_type == "debugging":
        type_prompt = """
        调试类问题处理:
        1. 分析可能的错误原因
        2. 提供具体的调试步骤
        3. 建议可能的解决方案
        4. 解释问题产生的根本原因
        """
    elif question_type == "conceptual":
        type_prompt = """
        概念类问题处理:
        1. 给出清晰的定义和核心概念
        2. 解释其工作原理和机制
        3. 讨论实际应用场景
        4. 比较相关概念的异同
        """
    elif question_type == "implementation":
        type_prompt = """
        实现类问题处理:
        1. 提供详细的实现步骤
        2. 给出完整的代码示例
        3. 解释关键部分的工作原理
        4. 提供优化和扩展建议
        """
    else:
        type_prompt = """
        通用问题处理:
        1. 清晰理解用户需求
        2. 提供全面、准确的信息
        3. 组织有条理的回答结构
        4. 确保回答实用且有深度
        """
    
    # 条件判断3: 根据用户历史交互调整
    if user_profile.get("interaction_history", {}).get("has_asked_similar", False):
        history_prompt = """
        历史交互提示:
        - 用户之前询问过类似问题，避免重复基础解释
        - 基于之前的讨论，深入相关主题
        - 可以引用之前讨论的概念和解决方案
        """
    else:
        history_prompt = """
        历史交互提示:
        - 这是用户首次询问此类问题，提供完整的基础解释
        - 建立清晰的概念框架，为可能的后续问题做准备
        """
    
    # 组合所有部分形成最终提示
    final_prompt = f"{base_prompt}
{expertise_prompt}
{type_prompt}
{history_prompt}

现在回答用户问题: {user_input}"
    
    return final_prompt

# 辅助函数: 简单的问题类型分类
def classify_question_type(question):
    question_lower = question.lower()
    if "错误" in question_lower or "bug" in question_lower or "调试" in question_lower:
        return "debugging"
    elif "什么是" in question_lower or "概念" in question_lower or "原理" in question_lower:
        return "conceptual"
    elif "如何" in question_lower or "实现" in question_lower or "代码" in question_lower:
        return "implementation"
    else:
        return "general"

# 使用示例
user_input = "如何使用Python实现一个简单的REST API?"
user_profile = {
    "expertise_level": "intermediate",
    "interaction_history": {
        "has_asked_similar": False
    }
}

prompt = conditional_prompt_architecture(user_input, user_profile)
print("条件分支提示:
", prompt)

2.4 高级提示架构设计

2.4.1 动态自适应提示架构

能够根据模型输出和用户反馈动态调整提示策略的高级架构。

架构图：

核心组件：

初始提示生成器输出评估器反馈收集机制提示调整算法迭代控制器

实现示例：

class AdaptivePromptArchitecture:
    """动态自适应提示架构"""
    
    def __init__(self, initial_prompt_strategy, evaluation_metrics):
        """
        初始化自适应提示架构
        
        参数:
            initial_prompt_strategy: 初始提示生成策略
            evaluation_metrics: 评估指标列表
        """
        self.initial_prompt_strategy = initial_prompt_strategy
        self.evaluation_metrics = evaluation_metrics
        self.iteration_count = 0
        self.max_iterations = 3  # 最大迭代次数
        self.history = []  # 存储历史交互
        
    def generate_initial_prompt(self, task, context):
        """生成初始提示"""
        initial_prompt = self.initial_prompt_strategy(task, context)
        self.history.append({
            "iteration": self.iteration_count,
            "prompt": initial_prompt,
            "output": None,
            "evaluation": None,
            "feedback": None
        })
        return initial_prompt
        
    def evaluate_output(self, output, task, context):
        """评估模型输出质量"""
        evaluation = {}
        
        for metric in self.evaluation_metrics:
            if metric == "relevance":
                # 评估相关性：输出与任务的相关程度
                evaluation[metric] = self._evaluate_relevance(output, task)
            elif metric == "completeness":
                # 评估完整性：是否覆盖了所有要求
                evaluation[metric] = self._evaluate_completeness(output, task)
            elif metric == "accuracy":
                # 评估准确性：信息是否准确
                evaluation[metric] = self._evaluate_accuracy(output, context)
            elif metric == "clarity":
                # 评估清晰度：表达是否清晰易懂
                evaluation[metric] = self._evaluate_clarity(output)
        
        # 计算综合评分
        evaluation["overall_score"] = sum(evaluation.values()) / len(evaluation.values())
        
        # 更新历史记录
        self.history[-1]["output"] = output
        self.history[-1]["evaluation"] = evaluation
        
        return evaluation
        
    def collect_feedback(self, evaluation, user_feedback=None):
        """收集反馈（自动反馈+可选用户反馈）"""
        feedback = []
        
        # 基于评估生成自动反馈
        if evaluation["relevance"] < 0.7:
            feedback.append("输出与任务主题相关性不足，需要更聚焦于核心问题")
        if evaluation["completeness"] < 0.6:
            feedback.append("输出未能覆盖任务要求的所有要点，需要更全面的回答")
        if evaluation["accuracy"] < 0.8:
            feedback.append("输出中存在不准确信息，需要核实事实并修正")
        if evaluation["clarity"] < 0.7:
            feedback.append("输出表达不够清晰，需要更有条理和易懂的解释")
            
        # 添加用户反馈（如果提供）
        if user_feedback:
            feedback.append(f"用户反馈: {user_feedback}")
            
        # 更新历史记录
        self.history[-1]["feedback"] = feedback
        
        return feedback
        
    def adjust_prompt(self, feedback):
        """基于反馈调整提示"""
        self.iteration_count += 1
        
        # 获取上一轮的提示
        previous_prompt = self.history[-1]["prompt"]
        
        # 构建调整提示
        adjustment_instructions = "
".join([f"- {item}" for item in feedback])
        
        adjusted_prompt = f"""
        以下是你之前的回答任务和提示:
        {previous_prompt}
        
        你的回答收到了以下反馈:
        {adjustment_instructions}
        
        请根据以上反馈，改进你的回答。特别注意解决反馈中指出的问题，同时保持回答的整体质量。
        """
        
        # 添加新的历史记录
        self.history.append({
            "iteration": self.iteration_count,
            "prompt": adjusted_prompt,
            "output": None,
            "evaluation": None,
            "feedback": None
        })
        
        return adjusted_prompt
        
    def run_adaptive_cycle(self, task, context, model_interface, user_feedback=None):
        """运行完整的自适应提示周期"""
        # 生成初始提示并获取输出
        prompt = self.generate_initial_prompt(task, context)
        output = model_interface(prompt)  # 假设model_interface是与LLM交互的函数
        
        # 评估输出
        evaluation = self.evaluate_output(output, task, context)
        
        # 检查是否需要调整
        if evaluation["overall_score"] > 0.85 or self.iteration_count >= self.max_iterations:
            # 分数足够高或达到最大迭代次数，返回结果
            return {
                "final_output": output,
                "history": self.history,
                "iterations": self.iteration_count + 1
            }
            
        # 收集反馈并调整提示
        feedback = self.collect_feedback(evaluation, user_feedback)
        adjusted_prompt = self.adjust_prompt(feedback)
        
        # 获取调整后的输出
        adjusted_output = model_interface(adjusted_prompt)
        
        # 评估调整后的输出
        adjusted_evaluation = self.evaluate_output(adjusted_output, task, context)
        
        # 返回最终结果
        return {
            "final_output": adjusted_output,
            "history": self.history,
            "iterations": self.iteration_count + 1,
            "improvement": adjusted_evaluation["overall_score"] - evaluation["overall_score"]
        }
    
    # 以下是辅助评估方法（简化实现）
    def _evaluate_relevance(self, output, task):
        # 简化实现：检查输出中包含的任务关键词比例
        task_keywords = task.lower().split()
        output_words = output.lower().split()
        matched_keywords = [kw for kw in task_keywords if kw in output_words]
        return len(matched_keywords) / len(task_keywords) if task_keywords else 1.0
        
    def _evaluate_completeness(self, output, task):
        # 简化实现：检查输出是否覆盖了任务中的所有要点
        # 假设任务描述中用数字标记了要点
        import re
        required_points = len(re.findall(r'd+.', task))  # 查找类似"1."的要点标记
        if required_points == 0:
            return 1.0  # 如果没有明确要点，默认完整性为1.0
            
        # 简单检查是否有对应数量的段落或要点
        output_points = len(re.findall(r'd+.', output)) + len(re.findall(r'- ', output))
        return min(output_points / required_points, 1.0)  # 最多1.0
        
    def _evaluate_accuracy(self, output, context):
        # 简化实现：检查输出与上下文信息的一致性
        # 实际应用中应使用更复杂的事实核查方法
        context_facts = [fact.lower() for fact in context.split('.') if fact.strip()]
        output_sentences = [sent.lower() for sent in output.split('.') if sent.strip()]
        
        conflicting = 0
        for fact in context_facts:
            for sentence in output_sentences:
                if fact in sentence:
                    break
            else:
                conflicting += 1
                
        return max(1.0 - (conflicting / len(context_facts)), 0.0) if context_facts else 1.0
        
    def _evaluate_clarity(self, output):
        # 简化实现：基于句子长度和段落结构评估清晰度
        sentences = [sent.strip() for sent in output.split('.') if sent.strip()]
        avg_sentence_length = sum(len(sent.split()) for sent in sentences) / len(sentences) if sentences else 0
        
        # 句子越短通常越清晰，这里使用简单的反比关系
        # 假设理想句子长度为15词，最长容忍30词
        if avg_sentence_length > 30:
            clarity_score = 0.3
        elif avg_sentence_length > 25:
            clarity_score = 0.5
        elif avg_sentence_length > 20:
            clarity_score = 0.7
        elif avg_sentence_length > 10:
            clarity_score = 1.0
        else:
            clarity_score = 0.8  # 句子过短可能导致信息不完整
            
        # 检查段落结构
        paragraphs = len(output.split('

'))
        if paragraphs > 1 and len(sentences) > 5:
            clarity_score += 0.1  # 适当分段加分
            
        return min(clarity_score, 1.0)

# 使用示例（概念演示）
if __name__ == "__main__":
    # 定义初始提示策略
    def initial_prompt_strategy(task, context):
        return f"""
        任务: {task}
        
        背景信息: {context}
        
        请提供一个全面、准确、清晰的回答，确保覆盖所有要点并符合专业标准。
        """
    
    # 模拟模型接口
    def mock_model_interface(prompt):
        # 简单模拟不同质量的输出
        if "改进你的回答" in prompt:
            return """
            Python是一种高级编程语言，由Guido van Rossum于1991年创建并发布。它以简洁的语法和可读性著称，广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能等领域。
            
            Python的主要特点包括：
            1. 简洁易读的语法，使用缩进来定义代码块
            2. 动态类型系统，无需显式声明变量类型
            3. 丰富的标准库和第三方库
            4. 跨平台兼容性，可在Windows、macOS和Linux上运行
            5. 支持多种编程范式，包括面向对象、函数式和过程式编程
            
            安装Python的步骤：
            1. 访问Python官方网站(https://www.python.org)下载适合你操作系统的安装包
            2. 运行安装程序，勾选"Add Python to PATH"选项
            3. 按照安装向导指示完成安装
            4. 安装完成后，打开命令行窗口，输入"python --version"验证安装是否成功
            
            Python的"Hello World"程序非常简单：
            print("Hello, World!")
            
            这个程序会在屏幕上输出文本"Hello, World!"，是初学者学习新编程语言的传统第一个程序。
            """
        else:
            return """
            Python是一种编程语言。它很受欢迎，用于很多事情。
            你可以用它来写程序。安装Python很简单，去官网下载就行。
            Hello World程序是print("Hello World")。
            """
    
    # 创建自适应提示架构实例
    adaptive_prompt = AdaptivePromptArchitecture(
        initial_prompt_strategy=initial_prompt_strategy,
        evaluation_metrics=["relevance", "completeness", "accuracy", "clarity"]
    )
    
    # 定义任务和上下文
    task = "详细介绍Python编程语言，包括其特点、安装方法和一个简单的Hello World示例"
    context = "目标读者是对编程感兴趣的初学者，希望了解Python是否适合自己学习"
    
    # 运行自适应周期
    result = adaptive_prompt.run_adaptive_cycle(
        task=task,
        context=context,
        model_interface=mock_model_interface
    )
    
    # 输出结果摘要
    print("最终输出:
", result["final_output"])
    print("
迭代次数:", result["iterations"])
    print("历史评估:", [h["evaluation"]["overall_score"] for h in result["history"]])

2.4.2 多模态提示架构

支持文本、图像、音频等多种输入模态的提示架构，适用于多模态大语言模型。

架构图：

应用场景：

图像描述生成图文问答系统视频内容分析多模态内容创作

实现示例：

class MultimodalPromptArchitecture:
    """多模态提示架构"""
    
    def __init__(self, multimodal_model_capabilities):
        """
        初始化多模态提示架构
        
        参数:
            multimodal_model_capabilities: 模型支持的模态列表，如["text", "image", "audio"]
        """
        self.supported_modalities = multimodal_model_capabilities
        self.modal_processors = {
            "text": self._process_text_modality,
            "image": self._process_image_modality,
            "audio": self._process_audio_modality
        }
        
    def _process_text_modality(self, text_data, metadata=None):
        """处理文本模态数据"""
        processed = {
            "type": "text",
            "content": text_data,
            "length": len(text_data),
            "metadata": metadata or {}
        }
        
        # 添加文本分析信息
        processed["analysis"] = {
            "word_count": len(text_data.split()),
            "sentence_count": len(text_data.split('.')),
            "contains_question": "?" in text_data
        }
        
        return processed
        
    def _process_image_modality(self, image_path, metadata=None):
        """处理图像模态数据"""
        # 在实际应用中，这里会包含图像加载、预处理和基本分析
        processed = {
            "type": "image",
            "path": image_path,
            "metadata": metadata or {}
        }
        
        # 模拟图像分析结果（实际应用中会使用计算机视觉模型）
        processed["analysis"] = {
            "dominant_colors": ["#FF5733", "#33FF57", "#3357FF"],  # 模拟主色调
            "object_detection": ["person", "car", "building"],  # 模拟检测到的对象
            "image_type": "photograph",  # 模拟图像类型
            "resolution": "19