大模型提示工程“降本增效“秘籍：用最小模型解决最多问题，B端开发者必看！[特殊字符]告别模板迷信，从零构建高效工作流-优快云博客

“如果只能写一句话”

【提示工程】在B端落地的目标是： 在保持效果可接受的前提下，设计最短的工作流链路，并在其中的每个节点使用最小尺寸的模型，来操作最短长度的提示词。

“为什么要给B端应用单独写一篇经验分享？”

在2024年末至2025年初，OpenAI和Anthropic相继发布了智能体构建指南（How to build LLM Agents）。他们都将智能体分为两类：声明式（Declarative）和指令式（Imperative）。

这就像开车导航：

声明式（Agent）： 用户只说“我要去哪”，剩下的路径规划、工具调用、代码撰写全由模型包办。
指令式（Workflow）： 用户明确定义第一步走哪条路、第二步在哪里转弯，每一步都有严格的执行逻辑。

市面上的指南大多聚焦于“声明式”，展示如何利用海量参数的LLM配合Web Search、Code Interpreter等工具解决复杂问题，看起来非常“Fancy”。但在我们这家服务于金融行业、泛工业、医疗等垂直行业的人工智能公司，面对数据提取、规则审核、文档撰写等B端业务时，绝大多数任务都是指令式的。

B端场景是截然不同的：

确定性高于一切： 审核什么规则、抽取什么字段、代入什么公式，都有严格定义，不能自由发挥。
高频与高准率： 我们的任务不是解决一次复杂难题，而是要稳定、准确、快速地解决成千上万次同质化问题。准确率往往要求99%以上，且无法依赖人工多轮对话微调。
算力与合规限制： 客户数据不出域，我们无法使用云端巨型模型，只能在本地部署7B、30B、70B级别的模型。

因此，市面上那些针对通用场景的“智能体构建指南”，对于我们在算力受限、容错率低的场景，参考价值有限。

所以，我自己单写一篇。

“忘了所有的提示词模板吧”

有些提示工程师喜欢用各种神奇首字母凑单词来命名模板，这比沪上的面包店和Bistro给菜品命名还要做作。

诚然，在2023年，给大模型设定严格的角色，或者念咒语般地让它“Let’s think step by step”是有效的。但到了2025年，大多数基座模型已不再依赖特定的模板就能表现优秀。

这不是一道把空填满就能得分的题目。具体的结构不重要，但“有结构”很重要。

• 精简： 避免冗长的提示词，但要保持System Prompt（系统提示词）的稳定性。这不仅节省Token，更能最大化利用KV Cache（缓存）。
• 别让模型猜： 如果有背景知识和上下文，直接给模型，不要让它猜。
• 关闭“思考”： 对于有严格、预定义步骤的任务，不要让模型自己规划。该关掉Chain of Thought（思维链）的时候就果断关掉，直接执行。

“分而治之，以及你可能没意识到的一种偷懒”

在B端工作流构建中，“分而治之”是核心共识。

拆解节点： 不要试图用一个冗长的提示词解决所有问题。将任务拆解为多个节点，确保每个节点的提示词拥有最小逻辑闭环，且难度在模型能力覆盖范围内。
警惕“SOTA依赖症”： 总是依赖SOTA（State Of The Art）超大模型一站式解决问题，本质上是一种思维上的懒惰。
降本增效： 要学会在工具箱里通过组合使用更小尺寸的模型来解决问题。如果能意识到某个环节可以用30B甚至7B模型搞定，而不是盲目上70B+，在一个高频任务中节省的成本起步是十万级的。

此外，做好前处理和后处理至关重要。在提示词里“仅输出JSON格式，不要加评论”是坏的，在代码的后处理节点里写一个 .strip() 是好的。

“构建标准集，不要打补丁”

构建完整的、覆盖全面的评测数据集（Evaluation Dataset）。这是一条需要“死记硬背”的铁律，因为其他的东西可以边干边学，但数据集如果不在项目初期就开始积累，后期往往无法弥补。
拒绝“打补丁”式的修复：

不要针对每一个具体Bad Case去打补丁。建立“规模化收集——分类定位——批量处理——回测”的闭环。

逻辑问题： 回归到工作流链路或代码/提示词层面进行通用性修改。
个例问题： 既然是长尾个例，不如通过高召回阈值的RAG链路，外挂一个“错题本”来针对性解决。

最后，任务和评测必须有明确的 Exit（出口条件）：

什么是“通过”，什么是“不通过”，什么情况必须“转人工”？
字段的取值范围是什么？抽取不到是填空、填Null还是报错？
如果涉及循环，Break的条件是什么？

“相信开源模型的迭代速度”

在落地应用层，我们要控制过度的定制化。因为你在细枝末节的长尾问题上所做的、Case-by-Case的、消耗大量精力的“硬编码优化”，很可能半年内就会被新一代模型或工具的能力覆盖掉。

记住：小黄车只负责从地铁站到目的地的最后一公里，别骑着小黄车去下一站地铁。

抓大放小： 尽可能不要花巨大精力去解决个例性质的长尾问题。
模块化沉淀： 尽可能花巨大精力，保持提示词和工作流的高度模块化。
一个具体的实践： 从你每次写提示词都会复制粘贴的那段话开始，逐渐“合并同类项”和“取最大公约数”，将其封装成可复用的模块。

“学思路而不是照抄”

2023年我们说“学LangChain的思路，而不是照搬代码”；2025年这个所谓的“Agent元年”，面对满天飞的架构图，原则依然不变。

我们要借鉴的是思路，而非生搬硬套：

RAG链路： 思路打开，你可以在任何库里检索任何东西，然后用到流程的任何地方，不局限于“问答”。
工具调用： 把复杂的路由问题（Routing），转化为简单的分类问题（Classification）。
MCP与结构化： 把复杂的生成任务，转化为填空题。
复杂决策： 把开放的、多层的分类问题，转化为树形的、分层的选择题。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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