Spring AI深度解析（2/50）：Prompt模板引擎如何实现上下文注入

在构建企业级AI应用时，Prompt工程的质量直接影响大模型输出效果。Spring AI通过三层模板体系实现Prompt的工程化，本文将深入剖析其实现机制，结合真实场景演示上下文动态注入的底层逻辑。

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一、架构总览：模板引擎的三层抽象
Spring AI的模板系统采用分层设计，核心组件关系如下：

@startuml
class PromptTemplate {
  +String render(Map<String,Object> context)
}

class ResourcePromptTemplate {
  -Resource resource
  +String getTemplateContent()
}

class AggregatePromptTemplate {
  -List<PromptTemplate> chain
  +String join(Map<String,Object> context)
}

PromptTemplate <|-- ResourcePromptTemplate
PromptTemplate <|-- AggregatePromptTemplate
@enduml

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二、Mustache模板渲染机制
Spring AI默认集成Mustache模板引擎，通过双扩展机制实现模板定制化。

1. 基础语法扩展

// 示例模板：src/main/resources/prompts/qa.stg
你是一位资深{
   
   {
   
   role}}，请根据以下背景资料回答问题：
{
   
   {
   
   #context}}
[参考资料]
{
   
   {
   
   content}}
{
   
   {
   
   /context}}

问题：{
   
   {
   
   question}}

2. 自定义函数扩展（通过Context注入）

public class TemplateFunctions {
   
   
    public static String truncate(String text, int length) {
   
   
        return text.length() > length ? text.substring(0, length) + "..." : text;
    }
}

// 在模板中使用
{
   
   {
   
   truncate content 500}}

3. 源码级渲染流程：

public class MustachePromptTemplate implements PromptTemplate {