《SpringAI 入门教程》8. 提示词模板 PromptTemplate 使用

1. 背景

提示词模板（PromptTemplate）主要解决的问题：

1. 动态凭借输入变量和提示词。

2. 支持不同格式（纯文本、JSON、系统指令、多端对话）。

3. 在调用LLM时统一管理提示内容，避免硬编码。

2. 基础使用

import lombok.AllArgsConstructor;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.prompt.Prompt;
import org.springframework.ai.chat.prompt.PromptTemplate;
import org.springframework.ai.ollama.OllamaChatModel;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Flux;

import java.util.Map;

@AllArgsConstructor
@RestController
public class PromptTemplateController {

    private final OllamaChatModel ollamaChatModel;

    @RequestMapping(value = "/promptTemplate", produces = "text/stream;charset=UTF-8")
    public Flux<String> promptTemplate(@RequestParam(name = "userInput") String userInput) {
        PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("""
                你是一个专业的翻译助手，
                请将以下内容翻译成 {language}
                
                "{text}"
                """);

        Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("language", "英文", "text", userInput));

        ChatClient chatClient = ChatClient.builder(ollamaChatModel)
                //.defaultSystem(prompt)
                .build();
        return chatClient.prompt(prompt)
                .stream()
                .content();
    }
}

3. 自定义提示词模版

除了{} 还可以定义成任意格式。

@RequestMapping(value = "/promptTemplateCustomFormat", produces = "text/stream;charset=UTF-8")
public Flux<String> promptTemplateCustomFormat(@RequestParam(name = "userInput") String userInput) {
    PromptTemplate promptTemplate = PromptTemplate.builder()
            .renderer(StTemplateRenderer.builder().startDelimiterToken('<').endDelimiterToken('>').build())
            .template("""
                    你是一个专业的翻译助手，
                    请将以下内容翻译成 <language> :
                    "<text>"
                    """)
            .build();

    Prompt prompt = promptTemplate.create(Map.of("language", "英文", "text", userInput));

    ChatClient chatClient = ChatClient.builder(ollamaChatModel)
            //.defaultSystem(prompt)
            .build();
    return chatClient.prompt(prompt)
            .stream()
            .content();
}

4. 提示词模版文件

提升提示词的可维护性

模版文件

classpath:/template/prompt1.tpl

你是一个专业的翻译助手，
请将用户提问的内容翻译成 {language} :

@RequestMapping(value = "/promptTemplateFile", produces = "text/stream;charset=UTF-8")
public Flux<String> promptTemplateFile(
        @Value("classpath:/template/prompt1.tpl") Resource resource,
        @RequestParam(name = "userInput") String userInput) {
    ChatClient chatClient = ChatClient.builder(ollamaChatModel)
            .defaultSystem(resource)
            .build();
    return chatClient.prompt()
            .system(p -> p.param("language", "法语"))
            .user(userInput)
            .stream()
            .content();
}