项目实训(3)经历深挖：Prompt设计很重要!

阿秋嘿嘿嘿
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项目实训(3)经历深挖：Prompt设计很重要!

AI 能说话了，但它现在就像个只会复读的鹦鹉，我说啥它回啥，完全没有面试官的亚子。我的目标是先实现“经历深挖”功能：用户从简历里选一段经历，AI 能像个好奇的面试官一样，针对这段经历问出有水平的问题。

这就得靠 Prompt 了。

什么是 Prompt？ 简单说，就是我们给 AI 下的指令，告诉它要扮演什么角色、遵循什么规则、完成什么任务。

我的初步 Prompt 构想 (用于“经历深挖”)：

我想在调用 DeepSeek API 时，在 messages 数组的最前面插入一个“系统指令”(system message)，或者在用户第一条消息前包装一下。

// 假设用户选择了一段经历文本:
const selectedExperienceText = "我在XX项目中担任前端开发，使用Vue3和TypeScript，负责了用户画像模块的开发，实现了数据可视化功能，并优化了首屏加载速度30%。";

// 构造初始的 API messages
const buildInitialApiMessagesForDeepDive = (experience: string) => {
  return [
    {
      role: 'system',
      content: `你现在是一个资深的技术面试官，非常擅长通过追问细节来考察候选人的实际经验和思考深度。你的提问风格应该专业、友善且具有启发性。接下来，候选人会提供一段他/她的项目或工作经历，请你针对这段经历，提出 1-2 个有深度的、具体的追问问题。避免问过于宽泛或封闭式（是/否）的问题。请直接开始提问。`
    },
    {
      role: 'user', // 或者 'assistant' 先说一句话引导用户输入？
                  // 不，还是让用户先说，AI再根据用户说的内容和system prompt来提问
      content: `你好，面试官。我想请您针对我以下这段经历进行提问：\n\n"${experience}"`
    }
    // 然后等待AI的第一轮提问
  ];
};

// 当用户选择经历，开始深挖时：
// 1. 清空当前聊天记录 messages.value
// 2. let initialMessages = buildInitialApiMessagesForDeepDive(selectedExperienceText);
// 3. 调用API (fetch)，把 initialMessages 作为请求体里的 messages
// 4. API 返回AI的第一个问题，展示出来
// 5. 用户回答后，把用户的回答和AI的问题都加入 messages.value，再调用API，继续对话

实际调试中的挣扎：

  1. AI 不听话：有时候，我让它“提问1-2个问题”，它可能只问1个，或者一下问3个。或者问的问题不够“深入”，很表面。

    • 尝试：调整 system prompt 的措辞。“请务必只问一个核心问题”、“你的问题应该能够挖掘候选人在描述中未明确提及的挑战、解决方案或成果”。反复试！Prompt 真的是个细活儿。

  2. 上下文管理：

    • 问题：当用户回答了AI的第一个问题后，我把用户的回答（user role）和AI的第一个问题（assistant role）都加到 messages 历史里，再传给API。但有时候AI的第二个问题可能跟第一个问题关联不大，或者又回到了最初的经历描述上，好像忘了我们正在深入某个点了。
    • 思考：DeepSeek API 应该能处理一定长度的上下文。是不是我的 messages 数组构造方式有问题？或者上下文太长了，AI抓不住重点？
    • 尝试：
      • 确保 messages 数组里的 role 和 content 顺序正确。
      • 是不是应该在每次用户回答后，也悄悄加一个 system prompt 的片段来提醒AI当前的任务焦点？比如：“请继续针对以上候选人的回答和最初的经历进行追问。” （感觉这样有点hacky，而且会增加token消耗）
      • 目前还是倾向于相信模型本身的上下文理解能力，只要历史对话给全了，它应该能跟上。可能还是我的主 system prompt 不够好。

  3. 如何结束“深挖”：什么时候算“深挖”结束？AI 问几个问题合适？用户主动结束？还是AI觉得挖得差不多了就总结一下？

    • 初步想法：先让AI一次问一个问题。用户可以一直回答下去。加一个“结束深挖”的按钮。或者，AI连续问了3-5个问题后，可以给个提示，问用户是否继续。

代码片段 - 修改 sendMessage 以支持初始prompt：

// AIChatWindow.vue

// 新增一个状态，表示是否是对话的开始，用于注入初始prompt
const isNewConversation = ref(true); // 或者根据具体逻辑判断
let currentSelectedExperience = ""; // 保存用户选择的经历

// 函数，用于启动一次新的深挖对话
const startDeepDive = (experienceText: string) => {
  messages.value = []; // 清空旧消息
  isNewConversation.value = true;
  currentSelectedExperience = experienceText;
  
  // 构造第一条“用户”消息，实际上是包含了经历本身
  const firstUserMessageForAI: Message = {
    id: Date.now().toString(),
    text: `你好，面试官。我想请您针对我以下这段经历进行提问：\n\n"${experienceText}"`,
    sender: 'user', // 这条消息是“用户”发给AI的，但其内容是我们构造的
    timestamp: new Date(),
  };
  // messages.value.push(firstUserMessageForAI); // 先不显示在界面上，或者用一种特殊方式显示
                                             // 决定：这条初始的包含经历的user message也显示出来，更自然

  // 直接调用 sendMessage，让它去组装包含 system prompt 的第一次请求
  // userInput.value = firstUserMessageForAI.text; // 把这条消息放到输入框再发送？不太好
  // 改为：让 sendMessage 内部处理 isNewConversation 的情况
  
  // 触发AI的第一轮提问
  actuallySendToAI([firstUserMessageForAI]); // 新建一个实际发送函数
  isNewConversation.value = false; // 第一次请求发出后，就不是新对话了
};


// 修改原来的 sendMessage，它现在只负责用户通过输入框发送的消息
const handleUserInputSend = async () => {
  if (!userInput.value.trim() || isLoading.value) return;
  const userMessageText = userInput.value;
  userInput.value = ''; // 清空输入框

  const newUserMessage: Message = {
    id: Date.now().toString(),
    text: userMessageText,
    sender: 'user',
    timestamp: new Date(),
  };
  messages.value.push(newUserMessage); // 用户发的消息先显示
  
  // 收集当前所有要发给AI的消息
  const messagesToSendToAI = [...messages.value];
  actuallySendToAI(messagesToSendToAI);
};


// 实际调用API的函数
const actuallySendToAI = async (currentMessagesThread: Message[]) => {
  isLoading.value = true;
  let apiMessages = [];

  if (isNewConversation.value && currentSelectedExperience) { // 仅在“深挖”模式的第一次调用时添加system prompt
    apiMessages.push({
      role: 'system',
      content: `你是一个资深的技术面试官...（省略完整prompt）...请直接开始提问。` // 完整的system prompt
    });
  }
  
  // 转换我们自己的Message格式为API需要的格式
  currentMessagesThread.forEach(msg => {
    apiMessages.push({
      role: msg.sender === 'user' ? 'user' : 'assistant',
      content: msg.text
    });
  });

  // ... 后续的fetch, response处理, error处理, finally部分和之前类似 ...
  // 注意：API成功返回后，isNewConversation.value = false; (如果是在这里处理第一次请求的话)
  // 我把 isNewConversation.value = false; 移到 startDeepDive 调用 actuallySendToAI 之后了

  try {
    // ... fetch ...
    // ... response.ok ...
    // ... data = await response.json() ...
    // ... aiReplyText = data.choices?.[0]?.message?.content ...
    // ... messages.value.push(aiResponseMessage) ...
  } catch (error: any) {
    // ... error handling ...
  } finally {
    isLoading.value = false;
    scrollToBottom();
  }
};

// 页面上需要有个按钮或者选择器，让用户选经历，然后调用 startDeepDive(selectedExp)

这个 startDeepDive 和 actuallySendToAI 的拆分，感觉逻辑清晰了一点。但 isNewConversation 这个状态管理，总觉得有点脆弱，如果用户中途刷新页面啥的，就乱了。不过先这样吧，小步快跑。

总结： Prompt 设计真是个耐心活，得不断尝试和调整。上下文管理目前依赖 DeepSeek 模型本身的能力，后续如果对话轮次多了，性能和效果可能会是瓶颈。 “经历深挖”这个功能，感觉核心就是怎么通过 Prompt 让 AI 变成一个合格的、能抓住重点的提问者。路漫漫其修远兮。

#AI面试 #PromptEngineering #上下文管理 #DeepSeek #Vue3 #前端攻坚 #头秃的开始

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