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JAVA 后端如何生成 Prompt 模板？基于 Mustache/FreeMarker 自动填充

JAVA 后端 Prompt 模板生成：Mustache/FreeMarker 自动填充

大家好，今天我们来聊聊如何在 Java 后端生成 Prompt 模板，并且利用 Mustache 和 FreeMarker 这两个模板引擎来实现自动填充。Prompt 工程在当下 AI 大模型应用开发中至关重要，一个好的 Prompt 模板可以显著提升大模型的输出质量和稳定性。而后端负责提供数据，并根据不同场景构建合适的 Prompt，最终传递给 AI 模型。因此，掌握这项技术对于构建高效的 AI 应用至关重要。

1. Prompt 模板的重要性与挑战

在与大型语言模型（LLMs）交互时，Prompt 的设计至关重要。一个精心设计的 Prompt 可以引导 LLM 产生期望的输出，而一个糟糕的 Prompt 可能导致结果不准确或无关紧要。Prompt 模板化是一种有效的策略，它允许我们定义具有占位符的通用 Prompt 结构，然后在运行时使用具体数据填充这些占位符。

Prompt 模板带来的好处：

  • 一致性： 确保每次都使用相同的 Prompt 结构，提高结果的可预测性。
  • 可维护性： 集中管理 Prompt 逻辑，易于修改和更新。
  • 可复用性： 将 Prompt 模板应用于不同的场景，减少代码重复。
  • 动态性： 根据不同的输入数据，动态生成 Prompt，提高灵活性。

然而，手动拼接字符串来构建 Prompt 模板既繁琐又容易出错，特别是当 Prompt 变得复杂时。这就是为什么我们需要模板引擎来帮助我们自动化这个过程。

2. 模板引擎选型：Mustache vs. FreeMarker

在 Java 生态系统中，有很多模板引擎可供选择。这里我们重点介绍两种流行的选择：Mustache 和 FreeMarker。

特性 Mustache FreeMarker
语法 简洁，逻辑简单 功能强大，支持复杂逻辑
学习曲线 容易上手 相对陡峭
性能 通常较快 性能良好，但复杂模板可能影响性能
表达式 {{variable}} ${variable} 或 <#expression>
条件判断 不支持原生条件判断，通常需要逻辑装饰器 支持 if, else, elseif 等条件判断
循环 不支持原生循环，通常需要逻辑装饰器 支持 list 循环
适用场景 简单的 Prompt 模板，注重简洁性 复杂的 Prompt 模板，需要更强的逻辑处理能力
依赖引入(Maven) <dependency> <groupId>com.github.spullara.mustache.java</groupId> <artifactId>mustache-java</artifactId> <version>0.9.10</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.freemarker</groupId> <artifactId>freemarker</artifactId> <version>2.3.31</version> </dependency>

Mustache：简洁至上

Mustache 是一种逻辑较少的模板引擎。它强调简洁性，不允许在模板中嵌入复杂的逻辑。这使得 Mustache 模板易于阅读和维护。虽然 Mustache 不支持原生的条件判断和循环，但可以通过逻辑装饰器（Lambda 函数）来实现类似的功能。

FreeMarker：功能强大

FreeMarker 是一种功能强大的模板引擎，它支持复杂的逻辑，包括条件判断、循环、变量赋值等。FreeMarker 模板可以使用 <#if>, <#else>, <#list> 等指令来实现复杂的逻辑控制。FreeMarker 的学习曲线相对陡峭，但它提供了更大的灵活性。

选择哪个模板引擎取决于你的具体需求。如果你的 Prompt 模板很简单，并且注重简洁性，那么 Mustache 是一个不错的选择。如果你的 Prompt 模板很复杂，需要更强的逻辑处理能力，那么 FreeMarker 可能是更好的选择。

3. 使用 Mustache 生成 Prompt 模板

3.1 引入 Mustache 依赖

首先，在你的 Maven 项目中添加 Mustache 依赖：

<dependency>
    <groupId>com.github.spullara.mustache.java</groupId>
    <artifactId>mustache-java</artifactId>
    <version>0.9.10</version>
</dependency>

3.2 创建 Mustache 模板

创建一个名为 prompt.mustache 的文件，内容如下：

请根据以下信息生成一段描述：

商品名称: {{productName}}
商品描述: {{productDescription}}
商品价格: {{productPrice}}

生成描述：

3.3 Java 代码填充模板

import com.github.mustachejava.DefaultMustacheFactory;
import com.github.mustachejava.Mustache;
import com.github.mustachejava.MustacheFactory;

import java.io.IOException;
import java.io.StringWriter;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class MustachePromptGenerator {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 1. 创建 Mustache 工厂
        MustacheFactory mf = new DefaultMustacheFactory();

        // 2. 编译模板
        Mustache mustache = mf.compile("prompt.mustache");

        // 3. 准备数据
        Map<String, String> data = new HashMap<>();
        data.put("productName", "示例商品");
        data.put("productDescription", "这是一个示例商品的描述。");
        data.put("productPrice", "100 元");

        // 4. 渲染模板
        StringWriter writer = new StringWriter();
        mustache.execute(writer, data).flush();

        // 5. 输出结果
        System.out.println(writer.toString());
    }
}

代码解释：

  1. 创建 Mustache 工厂： MustacheFactory mf = new DefaultMustacheFactory(); 创建一个默认的 Mustache 工厂。
  2. 编译模板： Mustache mustache = mf.compile("prompt.mustache"); 编译 prompt.mustache 文件，生成一个 Mustache 对象。
  3. 准备数据： 创建一个 HashMap 对象，用于存储模板中需要填充的数据。
  4. 渲染模板： mustache.execute(writer, data).flush(); 使用数据填充模板，并将结果写入到 StringWriter 对象中。
  5. 输出结果： System.out.println(writer.toString()); 将 StringWriter 对象中的内容输出到控制台。

运行结果：

请根据以下信息生成一段描述：

商品名称: 示例商品
商品描述: 这是一个示例商品的描述。
商品价格: 100 元

生成描述：

3.4 使用 Lambda 函数实现逻辑装饰器 (Optional)

由于 Mustache 本身不支持条件判断和循环，我们可以使用 Lambda 函数来实现类似的功能。例如，我们可以创建一个 Lambda 函数来判断一个商品是否打折：

import com.github.mustachejava.DefaultMustacheFactory;
import com.github.mustachejava.Mustache;
import com.github.mustachejava.MustacheFactory;

import java.io.IOException;
import java.io.StringWriter;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;

public class MustachePromptGeneratorWithLambda {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 1. 创建 Mustache 工厂
        MustacheFactory mf = new DefaultMustacheFactory();

        // 2. 编译模板
        Mustache mustache = mf.compile("prompt_with_lambda.mustache");

        // 3. 准备数据
        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("productName", "示例商品");
        data.put("productDescription", "这是一个示例商品的描述。");
        data.put("productPrice", "100 元");
        data.put("isDiscount", true); // 假设商品打折

        // 4. 创建 Lambda 函数
        Function<Object, String> discountMessage = (Object isDiscount) -> {
            if ((Boolean) isDiscount) {
                return "该商品正在打折！";
            } else {
                return "该商品没有打折。";
            }
        };
        data.put("discountMessage", discountMessage);

        // 5. 渲染模板
        StringWriter writer = new StringWriter();
        mustache.execute(writer, data).flush();

        // 6. 输出结果
        System.out.println(writer.toString());
    }
}

prompt_with_lambda.mustache 文件内容：

请根据以下信息生成一段描述：

商品名称: {{productName}}
商品描述: {{productDescription}}
商品价格: {{productPrice}}

{{#discountMessage}}
{{discountMessage isDiscount}}
{{/discountMessage}}

生成描述：

代码解释：

  1. 我们创建了一个 discountMessage Lambda 函数，它接受一个 isDiscount 参数，并根据其值返回不同的消息。
  2. 我们在 data 中将 discountMessage 函数注册为一个变量。
  3. 在模板中，我们使用 {{#discountMessage}} ... {{/discountMessage}} 包裹需要条件判断的部分。{{discountMessage isDiscount}} 调用 discountMessage 函数，并将 isDiscount 的值作为参数传递给它。

运行结果：

请根据以下信息生成一段描述：

商品名称: 示例商品
商品描述: 这是一个示例商品的描述。
商品价格: 100 元

该商品正在打折！

生成描述：

4. 使用 FreeMarker 生成 Prompt 模板

4.1 引入 FreeMarker 依赖

在你的 Maven 项目中添加 FreeMarker 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.freemarker</groupId>
    <artifactId>freemarker</artifactId>
    <version>2.3.31</version>
</dependency>

4.2 创建 FreeMarker 模板

创建一个名为 prompt.ftl 的文件，内容如下：

<#-- FreeMarker 模板 -->
请根据以下信息生成一段描述：

商品名称: ${productName}
商品描述: ${productDescription}
商品价格: ${productPrice}

<#if isDiscount>
  该商品正在打折！
<#else>
  该商品没有打折。
</#if>

生成描述：

4.3 Java 代码填充模板

import freemarker.template.Configuration;
import freemarker.template.Template;
import freemarker.template.TemplateException;
import freemarker.template.TemplateExceptionHandler;

import java.io.IOException;
import java.io.StringWriter;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class FreeMarkerPromptGenerator {

    public static void main(String[] args) throws IOException, TemplateException {
        // 1. 创建 FreeMarker 配置
        Configuration cfg = new Configuration(Configuration.VERSION_2_3_31);
        cfg.setClassForTemplateLoading(FreeMarkerPromptGenerator.class, "/");
        cfg.setDefaultEncoding("UTF-8");
        cfg.setTemplateExceptionHandler(TemplateExceptionHandler.RETHROW_HANDLER);
        cfg.setLogTemplateExceptions(false);
        cfg.setWrapUncheckedExceptions(true);
        cfg.setFallbackOnNullLoopVariable(false);

        // 2. 获取模板
        Template template = cfg.getTemplate("prompt.ftl");

        // 3. 准备数据
        Map<String, Object> data = new HashMap<>();
        data.put("productName", "示例商品");
        data.put("productDescription", "这是一个示例商品的描述。");
        data.put("productPrice", "100 元");
        data.put("isDiscount", true);

        // 4. 渲染模板
        StringWriter writer = new StringWriter();
        template.process(data, writer);

        // 5. 输出结果
        System.out.println(writer.toString());
    }
}

代码解释：

  1. 创建 FreeMarker 配置： 创建一个 Configuration 对象，用于配置 FreeMarker。这里我们设置了模板加载路径、默认编码、异常处理等。
  2. 获取模板： cfg.getTemplate("prompt.ftl"); 从指定路径加载模板文件，生成一个 Template 对象。
  3. 准备数据： 创建一个 HashMap 对象，用于存储模板中需要填充的数据。
  4. 渲染模板： template.process(data, writer); 使用数据填充模板，并将结果写入到 StringWriter 对象中。
  5. 输出结果： System.out.println(writer.toString()); 将 StringWriter 对象中的内容输出到控制台。

运行结果：

请根据以下信息生成一段描述：

商品名称: 示例商品
商品描述: 这是一个示例商品的描述。
商品价格: 100 元

  该商品正在打折！

生成描述：

5. Prompt 模板设计的最佳实践

  • 明确 Prompt 的目标： 在设计 Prompt 模板之前，明确你希望 LLM 产生的输出是什么。
  • 使用清晰的指令： 确保 Prompt 中的指令清晰明确，避免歧义。
  • 提供足够的上下文： 为 LLM 提供足够的上下文信息，帮助它更好地理解你的需求。
  • 控制输出格式： 如果你需要 LLM 以特定的格式输出结果，请在 Prompt 中明确指定。
  • 迭代和优化： 不断尝试不同的 Prompt 模板，并根据结果进行迭代和优化。
  • 利用 Prompt Engineering 的技巧： 诸如 Few-shot learning, Chain-of-Thought 等 Prompt 工程技巧都可以融入到你的模板中。

6. 高级应用：结合数据库动态生成 Prompt

实际应用中，Prompt 中的数据通常来自数据库。我们可以将模板引擎与数据库查询结合起来，动态生成 Prompt。

例如，假设我们有一个 products 表，包含 id, name, description, price 等字段。我们可以编写 Java 代码，从数据库中查询商品信息，然后使用模板引擎生成 Prompt。

// 假设已经建立了数据库连接和查询方法
public String generatePromptFromDatabase(int productId) throws IOException, TemplateException {
    // 1. 从数据库中查询商品信息
    Product product = getProductFromDatabase(productId);

    // 2. 准备数据
    Map<String, Object> data = new HashMap<>();
    data.put("productName", product.getName());
    data.put("productDescription", product.getDescription());
    data.put("productPrice", product.getPrice());
    data.put("isDiscount", product.isDiscount());

    // 3. 使用 FreeMarker 渲染模板 (或者 Mustache)
    Configuration cfg = new Configuration(Configuration.VERSION_2_3_31);
    cfg.setClassForTemplateLoading(FreeMarkerPromptGenerator.class, "/");
    cfg.setDefaultEncoding("UTF-8");
    cfg.setTemplateExceptionHandler(TemplateExceptionHandler.RETHROW_HANDLER);
    cfg.setLogTemplateExceptions(false);
    cfg.setWrapUncheckedExceptions(true);
    cfg.setFallbackOnNullLoopVariable(false);
    Template template = cfg.getTemplate("prompt.ftl");

    StringWriter writer = new StringWriter();
    template.process(data, writer);

    return writer.toString();
}

7. 总结

通过今天的讲解，我们了解了 Prompt 模板的重要性，学习了如何使用 Mustache 和 FreeMarker 这两个模板引擎来自动填充 Prompt 模板，并探讨了 Prompt 模板设计的最佳实践。希望这些知识能帮助你在 Java 后端构建更高效、更智能的 AI 应用。

掌握模板引擎的使用能够使 Prompt 的构建更加高效和可维护，结合数据库等数据源能够构建动态的 Prompt，从而更好地服务于大模型应用。

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