淘宝网站所用编码房产公司网站建设

淘宝网站所用编码,房产公司网站建设,查看网站是哪家做的怎么看,优书网书单推荐图片来源网络#xff0c;侵权联系删。 文章目录引言#xff1a;从Web需求优化到AI提示词优化Web开发与AI Agent应用的天然衔接点Agent提示词优化的核心原理#xff08;Web视角解读#xff09;1. 提示词 前端组件的Props2. Agent的“思维链” 后端业务逻辑流程实战#x…图片来源网络侵权联系删。文章目录引言从Web需求优化到AI提示词优化Web开发与AI Agent应用的天然衔接点Agent提示词优化的核心原理Web视角解读1. 提示词 前端组件的Props2. Agent的“思维链” 后端业务逻辑流程实战构建旅游攻略系统Node.js React项目结构步骤1后端集成AgentNode.js步骤2前端展示React常见问题与解决方案Web开发者视角问题1模型输出不稳定有时漏掉住宿信息问题2高并发下API调用超时或限流问题3前端直接调用大模型API导致密钥泄露总结推荐学习路径针对Web开发者推荐资源引言从Web需求优化到AI提示词优化作为Web开发者我们早已习惯于“需求澄清”——产品经理说“做个好看的页面”我们要追问好看是指配色动效还是响应式这种不断细化模糊需求的过程其实与AI领域的**提示词优化Prompt Engineering**高度相似。在AI应用开发中模型就像一个能力强大但理解力有限的“外包程序员”——你给它一句模糊指令“帮我生成一份旅游攻略”它可能输出千篇一律的景点列表但如果你像对待前端组件一样结构化地描述需求“用户是情侣预算5000元偏好小众文艺目的地行程3天2晚需包含交通、住宿、美食和拍照点”模型就能输出精准、个性化的结果。本文将带你用熟悉的Web技术栈Node.js React构建一个基于Agent提示工程的智能旅游攻略系统实现从“模糊请求”到“结构化输出”的端到端流程助你平滑转型AI应用开发。Web开发与AI Agent应用的天然衔接点很多Web开发者误以为AI开发必须重学Python、深度学习框架其实不然。现代AI Agent如LangChain、LlamaIndex等已提供完善的REST API 或 JavaScript SDK其集成逻辑与调用第三方支付、地图API无异Web开发场景AI Agent类比调用高德地图API获取POI调用Agent API生成行程建议JWT认证保护后端接口API Key认证调用大模型服务前端状态管理ReduxAgent上下文Context管理组件模板React提示词模板Prompt Template服务部署Docker/NginxAgent服务资源隔离与限流因此Web开发者只需掌握提示工程的核心方法论即可快速构建AI原生应用。Agent提示词优化的核心原理Web视角解读1. 提示词 前端组件的Props在React中我们通过props向组件传递数据TripPlanner travelers情侣 budget{5000} days{3} style小众文艺 /同理在提示工程中我们将用户输入结构化为变量注入预定义的提示模板你是一位资深旅行规划师请为{{travelers}}设计一份{{days}}天{{nights}}晚的{{style}}风格旅游攻略。 总预算不超过{{budget}}元需包含 - 每日详细行程含交通方式 - 推荐住宿名称价格区间 - 必吃美食店名人均 - 适合拍照的打卡点 请以Markdown格式输出不要使用任何XML标签。这种**模板化提示Prompt Template**极大提升了输出稳定性避免模型“自由发挥”。2. Agent的“思维链” 后端业务逻辑流程传统Web后端处理订单可能分步校验库存 → 计算价格 → 生成订单号 → 发通知。Agent的**思维链Chain-of-Thought**也是多步推理意图识别用户要的是亲子游还是蜜月游参数提取从自然语言中抽取出预算、天数、偏好等字段工具调用查询天气API、酒店价格数据库内容生成基于结构化数据生成攻略格式化输出转为Markdown或JSON这完全可映射为Web中的微服务编排。实战构建旅游攻略系统Node.js React项目结构travel-agent/ ├── backend/# Node.js后端│ ├── routes/ │ │ └── agent.js# Agent API路由│ ├── services/ │ │ └── promptEngine.js# 提示词引擎│ └── server.js └── frontend/# React前端├── components/ │ └── TripForm.jsx# 用户输入表单└── App.jsx步骤1后端集成AgentNode.js使用langchain的JavaScript SDK无需Python环境// backend/services/promptEngine.jsimport{ChatOpenAI}fromlangchain/openai;import{PromptTemplate}fromlangchain/core/prompts;constllmnewChatOpenAI({model:gpt-4o-mini,temperature:0.3,openAIApiKey:process.env.OPENAI_API_KEY,});consttemplate你是一位资深旅行规划师请为{travelers}设计一份{days}天{nights}晚的{style}风格旅游攻略。 总预算不超过{budget}元需包含 - 每日详细行程含交通方式 - 推荐住宿名称价格区间 - 必吃美食店名人均 - 适合拍照的打卡点 请以Markdown格式输出不要使用任何XML标签。;exportconstgenerateTripPlanasync(params){constpromptPromptTemplate.fromTemplate(template);constchainprompt.pipe(llm);constresponseawaitchain.invoke(params);returnresponse.content;};// backend/routes/agent.jsimportexpressfromexpress;import{generateTripPlan}from../services/promptEngine.js;constrouterexpress.Router();router.post(/generate,async(req,res){try{const{travelers,budget,days,style}req.body;constplanawaitgenerateTripPlan({travelers,budget,days,nights:days-1,style,});res.json({success:true,plan});}catch(error){res.status(500).json({success:false,error:error.message});}});exportdefaultrouter;步骤2前端展示React// frontend/components/TripForm.jsx import { useState } from react; export default function TripForm() { const [inputs, setInputs] useState({ travelers: 情侣, budget: 5000, days: 3, style: 小众文艺 }); const [plan, setPlan] useState(); const [loading, setLoading] useState(false); const handleSubmit async (e) { e.preventDefault(); setLoading(true); const res await fetch(/api/agent/generate, { method: POST, headers: { Content-Type: application/json }, body: JSON.stringify(inputs) }); const data await res.json(); setPlan(data.plan); setLoading(false); }; return ( div form onSubmit{handleSubmit} input value{inputs.travelers} onChange{e setInputs({...inputs, travelers: e.target.value})} placeholder出行人群 / input typenumber value{inputs.budget} onChange{e setInputs({...inputs, budget: e.target.value})} placeholder预算 / input typenumber value{inputs.days} onChange{e setInputs({...inputs, days: e.target.value})} placeholder天数 / select value{inputs.style} onChange{e setInputs({...inputs, style: e.target.value})} option value小众文艺小众文艺/option option value亲子休闲亲子休闲/option option value户外探险户外探险/option /select button typesubmit disabled{loading} {loading ? 生成中... : 生成攻略} /button /form {plan ( div classNamemarkdown-output dangerouslySetInnerHTML{{ __html: marked.parse(plan) }} / )} /div ); }注前端需引入marked库将Markdown转为HTML。常见问题与解决方案Web开发者视角问题1模型输出不稳定有时漏掉住宿信息原因提示词未强制约束输出结构。解决方案在提示模板中加入输出格式示例Few-shot Prompting...前面不变 请严格按照以下格式输出 # 第1天 - 上午... - 下午... - 住宿XX酒店¥300-400/晚 - 美食XX餐厅人均¥80 - 拍照点... # 第2天 ...问题2高并发下API调用超时或限流类比如同Web服务遭遇DDoS攻击。解决方案后端增加请求队列如BullMQ使用缓存对相同参数的请求缓存结果Redis前端加防抖用户停止输入1秒后再提交问题3前端直接调用大模型API导致密钥泄露错误做法// ❌ 千万不要在前端写API Keyconstresponseawaitfetch(https://api.openai.com/v1/chat/completions,{headers:{Authorization:Bearer${process.env.API_KEY}}// 会被打包进JS});正确做法所有AI调用必须经由后端代理前端只与自己的Node.js服务通信。总结本文通过构建一个旅游攻略系统展示了Web开发者如何利用现有技术栈快速切入AI应用开发提示词工程 需求结构化把模糊用户输入转化为模型可理解的“组件props”Agent集成 第三方API调用用熟悉的HTTP/SDK方式接入AI能力输出控制 前端模板约束通过示例和格式指令确保结果可用推荐学习路径针对Web开发者入门阶段掌握提示词基础角色设定、格式约束、少样本示例进阶阶段学习LangChain.js实现多步Agent如先查天气再规划行程工程化阶段集成向量数据库如Pinecone实现RAG检索增强生成让攻略基于真实游记数据部署上线用Vercel Serverless Functions部署全栈应用推荐资源 LangChain.js 官方文档专为JS开发者设计 Prompt Engineering Guide免费开源Web开发者不是AI的局外人而是AI应用的最佳构建者——因为我们最懂用户需求与产品交付。从今天开始用你的前端表单和后端服务打造下一个爆款AI应用吧