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Prompt 质量评估与总结

⭐ Prompt 质量评估标准​

一个高质量的 Prompt 应该满足:

⭐ 1. 明确性 (Clarity)​

  • ⭐ 清晰定义角色 (你是一位...)
  • ⭐ 明确任务 (需求:...)
  • 指定输出格式 (请生成...)

⭐ 2. 上下文完整性 (Context Completeness)​

  • 提供足够的背景信息
  • ⭐ 包含相关的代码片段、错误日志、业务规则
  • 说明技术栈和环境

3. 可验证性 (Verifiability)​

  • 输出结果可以通过明确的标准验证
  • 包含质量判断标准 (如"代码必须符合 DDD 原则")

4. 可复用性 (Reusability)​

  • 可以作为模板应用于类似场景
  • ⭐ 参数化设计 (用 [占位符] 标记可替换部分)

5. 约束清晰 (Clear Constraints)​

  • 明确说明技术栈、规范、限制条件
  • ⭐ 说明不应该做什么 (反面案例)

评分方法 (5 分制)​

  • 5 分: 满足所有 5 条标准,可直接用于生产
  • 4 分: 满足 4 条标准,稍作调整即可使用
  • 3 分: 满足 3 条标准,需要补充上下文或约束
  • 2 分及以下: 需要重写

技能组合拳总结​

⭐ 左手 Python (AI 逻辑)​

  • ⭐ 写 LangGraph 状态图
  • ⭐ 高级 RAG 策略 (Parent-Child, HyDE)
  • FastAPI 接口封装
  • 微调脚本 (LoRA/QLoRA)

右手 Java (工程底座)​

  • 高性能网关 (Spring Cloud Gateway)
  • 业务系统集成 (Feign Client)
  • 企业级鉴权 (Spring Security)
  • ⭐ 消费 Python 生产的 JSON 数据 (OpenAPI 生成 DTO)

⭐ 大脑 (架构思维)​

  • 设计 Dify 工作流
  • ⭐ Router 分发策略
  • ⭐ 系统容错与评估体系
  • ⭐ 异构系统解耦 (Sidecar Pattern, MQ)

⭐ 2026 面试突击清单​

⭐ 必问技术点​

  1. ⭐ Dify vs LangChain vs 手写代码:

    • Dify: 80% 通用场景,快速交付,但定制能力弱
    • LangChain: 代码级控制,但过于复杂
    • ⭐ LangGraph: 复杂决策逻辑,状态图编程
    • 手写代码: 完全定制,但开发成本高

  2. ⭐ RAG 进阶:

    • 问题: 如何解决"检索不到"?
    • ⭐ 答案: Parent-Child Indexing (精准检索 + 上下文保留) 或 HyDE (假设性文档嵌入)

  3. ⭐ 结构化输出:

    • 问题: Java 业务系统如何稳定解析 AI 的回复?
    • ⭐ 答案: Python 端使用 Instructor + Pydantic 强制约束,Java 端使用 OpenAPI 生成 DTO

  4. Agent 原理:

    • ⭐ ReAct 模式: Reasoning (推理) + Acting (行动) 循环
    • LangGraph 如何解决死循环: 设置 max_iterations 和 recursion_limit

  5. ⭐ 部署架构:

    • 开发环境: Ollama (5-10 QPS)
    • ⭐ 生产环境: vLLM (100+ QPS, PagedAttention 优化显存)

⭐ 杀手级项目经验​

  1. ⭐ "混合架构 RAG 系统":

    • 基于 Dify 做管理后台
    • ⭐ 利用 Python + Milvus 实现 Dify 无法做到的父子索引策略
    • 使用 Golden Dataset (20 个问答对) 测试,召回率从 0.60 提升到 0.78 (相对提升 30%)

  2. ⭐ "企业级 Router Agent":

    • ⭐ 基于 LangGraph 实现智能分发 (Milvus/Neo4j/Google 三路路由)
    • ⭐ 通过 FastAPI + RabbitMQ 与 Java 主系统解耦
    • 实现高并发下的异步推理 (支持 100+ QPS)
    • 建立完整的审计日志系统 (可通过 session_id 追溯完整对话)

核心理念​

你的 Java/React 经验 决定了你能把系统搭建得多稳 (复杂架构能力),而你对 AI 工具的驱动能力 决定了你能跑得多快 (开发效率)。

这两个加上去,才是真正的 Full Stack AI Engineer。

能力演进路径​

⭐ 关键成功因素​

  1. ⭐ 架构模式优先于工具学习: 理解 Sidecar Pattern、异步解耦、结构化输出等架构模式
  2. 扩展而非深读: 将 Dify 等平台视为黑盒,专注于扩展和集成
  3. ⭐ 评估左移: 从 Level 2 开始就建立 Golden Dataset 和自动化评估
  4. 可观测性: 建立完整的 Agent 行为追踪和质量监控体系
  5. ⭐ 双轨并进: 既掌握快速交付工具 (Dify),又具备深度定制能力 (LangGraph)

返回概述: AI Prompt Engineering Roadmap - 概述