提示工程的演进
从2023年的“提示技巧”转向2026年生产标准，标志着提示工程正式成为一门工程学科。我们不再依赖创意写作，而是构建具备韧性的基础设施。
1. 从启发式方法到严谨性
早期的人工智能交互依赖于试错“技巧”。现代系统更注重工程严谨性，通过使用推理框架和严格的输出规范（如有效的JSON）来确保软件兼容性。
2. 模型接地的必要性
大型语言模型（LLMs）存在时间知识断层和幻觉问题。通过检索增强生成（RAG）对模型进行接地，是弥合静态训练数据与真实世界实时信息之间差距的唯一途径。
3. 架构韧性
单一供应商策略现在被视为一个关键漏洞。生产级系统必须实现多供应商编排，通过流量路由器来保障系统可用性和成本效益。
2026年审计要求
在高风险环境中，仅依赖“原始模型”是不够的。每个生产环境中的提示都必须进行版本控制，并防范对抗性格式攻击。
弹性流量路由逻辑
1
def resilient_router(提示, 复杂度评分):
2
# 步骤1：检查本地缓存
3
如果 缓存是否存在(提示):
4
返回 缓存获取(提示)
5
6
# 步骤2：RAG检索
7
上下文 = 向量数据库搜索(提示)
8
9
# 步骤3：根据复杂度路由
10
尝试:
11
如果 复杂度评分 >0.8:
12
# 路由至高推理模型（例如：Claude 3.5）
13
返回 模型高生成(提示, 上下文)
14
否则:
15
# 路由至快速/低成本模型
16
返回 模型快生成(提示, 上下文)
17
18
# 步骤4：备用机制
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捕获 提供商错误:
20
打印("主服务失败，切换网关...")
21
返回 模型备用生成(提示, 上下文)
RAG生命周期
一张流程图，展示从数据摄取到向量数据库（HNSW图）再到模型接地的过程。
多模型编排
一张图示，展示统一网关层根据复杂度和成本将流量分发给不同AI提供商。