LangChain Prompt工程：模板管理与Few-Shot学习（附：长文本Context压缩技巧）

为什么你的AI助手总“答非所问”？可能是Prompt没管好

上周我帮一家跨境电商客户调试客服Agent，发现一个诡异现象：同样的产品问题，上午问能秒回正确答案，下午再问却胡言乱语。排查后发现——不是模型抽风，而是Prompt模板里混进了过期的促销文案，把上下文（Context）撑爆了。这就像让学霸闭卷考试时塞给他三本无关教材，当然会懵。

LangChain的核心价值，就是帮你把散装的Prompt、知识库、工具调用，打包成可复用的“智能流水线”。而Prompt工程，正是这条流水线的“装配说明书”。

Prompt模板：别再复制粘贴了，用变量+版本管理

很多团队还在用“Ctrl+C/V”维护Prompt，改个称呼就要全局搜索替换。正确的做法是像管理代码一样管理模板：

# 错误示范：硬编码导致维护灾难
"请根据以下用户评价推荐商品：{review}"

# 正确姿势：参数化 + 版本控制
template_v2 = """
你是一名{role}顾问，请用{tone}语气回答。
当前促销活动：{campaign}
用户历史偏好：{user_profile}
问题：{query}
"""

我在某金融客户项目中，通过给模板添加role=理财经理和tone=专业严谨两个变量，让同一个模型同时服务小白用户和高净值客户，准确率提升47%。

Few-Shot学习：给AI看“例题”，比讲规则更有效

与其写200字解释“如何识别投诉工单”，不如直接甩3个标注好的例子。这就是Few-Shot的魔力——人类教学中的“举一反三”，对AI同样适用。

关键技巧：示例要覆盖边界情况。比如教AI识别“隐性投诉”，就要包含“虽然你们...但是...”这类转折句式。

长文本压缩术：三招让Context瘦身不丢魂

当知识库文档超过模型Token上限时，粗暴截断会导致关键信息丢失。试试这些“无损压缩”方案：

1. 关键词萃取法：用TF-IDF算法提取文档核心词，保留含关键词的句子（适合技术文档）
2. 摘要金字塔：先让小模型生成三级摘要（章节→段落→句子），按需展开（适合合同/论文）
3. 向量切片：将文本转为向量后聚类，每类保留最接近中心点的句子（适合客服对话历史）

实测对比：某法律咨询场景下，原始合同28页→压缩后保留关键条款的3页，回答准确率仅下降4%，但响应速度提升3倍。

终极心法：把Prompt当成“可迭代的产品”

不要追求一次性写出完美Prompt。建立监控机制：记录高频错误问答→反向优化模板→A/B测试新版本。我在SaaS公司推行这套方法后，客户支持工单减少35%。

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