Prompt提示工程上手指南(七)Prompt编写实战-基于智能客服问答系统下的Prompt编写

前言

本系列文章从最初的基础原理与入门实践切入，一直延伸到主流策略、引导策略、RAG（检索增强生成）、思维树（ToT）与避免幻觉（Hallucination）的策略这种渐进的结构方便了对初学者和进阶者的双向照顾。初学者可以先理解基本概念，然后慢慢深入；有一定经验的读者则可以快速跳到策略章节，获取更高阶的经验和方法。在熟练掌握以上技能和熟悉概念理论之后，我们需付出实践，结合场景来实际操作检验一遍，达到融会贯通。

那么本章将结合现实常见业务场景来对不同AI Agent进行定义Prompt编写，测试与Prompt调整和对比，将我们上述的一些理论和方法都实现操作一遍。

需求背景

一家名为「SparkGadgets」的B2C电商平台，主营消费电子产品，如耳机、智能手表、蓝牙音箱和家用智能设备。该公司计划在官方网站上部署一款智能客服问答系统，帮助用户快速、准确地获得产品与服务信息。传统的FAQ列表已无法满足用户的多样化需求，公司希望通过接入大型语言模型（LLM）和Prompt工程手段，建立一个智能客服Agent，为用户提供更自然的人机交互体验。

用户常见问题类型

通过将用户的常见问题类型更加细致地划分，不仅方便在编写Prompt时针对不同问题类型设定特定的回答格式和策略（例如使用RAG策略从知识库中检索保修信息、通过API查询订单物流状态，或在对比产品时使用思维树策略理清产品特性），还能够在示例中清晰展示Prompt优化的过程。例如：

• 对“订单进度询问”类问题的Prompt示例中，可展示如何嵌入RAG策略调用物流API，