7.6 本章实战练习

7.6 本章实战练习

本节提供递进式的练习题，帮助读者巩固提示词链与任务分解的知识，并在实际场景中应用。

练习一：构建简单的顺序链（基础设计）

目标：体验如何将一个复杂任务拆解成流水线式的两步操作。

场景：你需要分析一份长篇的用户调研访谈记录，并生成一份面向开发团队的简短需求清单。

输入文本示例：

“访谈者 A：我平时最常用的就是你们的搜索功能，但是每次搜索结果出来都没有按时间排序的选项，找以前的内容太费劲了。还有就是，我觉得系统默认的深色模式对比度太强，看着有点刺眼，希望能自己调。其实总体来说还是挺好用的，就是这两个点让我觉得不舒服。”

任务： 设计一个两步的提示词链：

1. [Step 1] 信息抽取 (Extraction)：提取文本中提到的所有“用户痛点”和“具体功能诉求”，输出 JSON 数组。

2. [Step 2] 需求转化 (Translation)：将 Step 1 输出的 JSON 转化为标准的 “User Story” 格式（作为[角色]，我想要[功能]，以便于[价值]）。

思考：

• 如果不用链式结构，而是一个提示词让大模型直接输出最终结果，这两种方式在输出的 结构一致性和追溯便利性 上有什么区别？

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练习二：设计带验证环节的并行链（进阶架构）

目标：掌握并行调度与验证节点的应用。

场景背景： 你正在开发一个“自动代码审阅助手”。用户提交一段 Python 代码，系统需要审查其 安全性（安全漏洞）和性能（时间/空间复杂度），最后必须确保不能有互相矛盾的建议。

任务： 请设计这个工作流的架构。不一定需要写出完整的提示词，只需画出/写出带有判断逻辑的流程节点：

1. 并行节点设计：同时触发“安全审查” Prompt 和“性能审查” Prompt。思考：为什么这里适合并行而不是串行？

2. 验证/融合节点设计：设计第三个 Prompt，接收前两步的输出，并进行冲突检查。

   • 设计一个负面测试用例：假设性能审查建议“为了加速应该关闭所有的输入校验”，而安全审查建议“必须添加严格的输入校验”。验证节点应该如何处理？

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练习三：复杂长表单的多轮实体抽取架构（实战挑战）

目标：结合 7.5 节多轮对话管理，设计一个稳健的对话状态机。

场景描述： 你需要开发一个帮用户定机票的 AI 客服。必须收集以下五个必填实体： 出发地、目的地、出发日期、舱位等级、乘客人数。 用户可能一次性给出 3 个条件，也可能分 5 句话一点点说，甚至中间会修改条件。

架构设计任务： 为了保证极高的稳定性，我们不使用单次对话的记忆，而是每轮对话都更新一个 状态 JSON。

1. 设计一个 状态更新 Prompt。

   • 输入： 当前累积的 JSON 状态 + 用户最新的一句话

   • 指令： 根据用户的最新发言，更新或填充 JSON 中的字段。

2. 设计一个 回复生成 Prompt。

   • 输入： 更新后的 JSON。

   • 指令： 判断还有哪些必填项为空。如果不为空，则继续自然地询问用户；如果全满，则输出“正在为您查询机票...”。

实践验证： 手工模拟这几轮对话：

• 初始状态：全空

• 轮次 1：用户：“我想订两张明天去上海的机票。”（更新状态：人数=2，目的地=上海，日期=明天。缺失：出发地，舱位）

• 轮次 2：客服（基准回复）：“请问您从哪里出发？对舱位有要求吗？”

• 轮次 3：用户：“哦对了，我带个小孩，一共三人。从北京走。没要求，便宜就行。”（测试点：能否跨轮更新人数从 2 变 3，能否将“便宜就行”映射为经济舱）。

思考： 采用这种 累积状态模式 (State Accumulation)，与传统的把所有历史消息直接发给模型的截断窗口模式相比，遇到上下文超长时的表现会有什么差异？