?引言（動機）

在使用大語言模型（如 GPT-4、Claude、DeepSeek 等）構建智能問答、輔助決策或復雜任務代理系統時，可能遇到這些問題：

• 模型回答跳步驟、思路混亂
• 同樣問題，模型表現高度不穩定
• 新任務一加入，就需要重寫提示詞邏輯

這些問題的根源之一，往往不是“模型能力不行”，而是：
沒有一個結構化的「提示詞調度系統」來支撐復雜推理能力的精確調用。

以下描述了如何構建一個具備「多任務識別」「提示詞動態分派」「語義召回與打分融合」能力的完整提示詞調度模塊，并落地在真實的推理問答系統中。

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1?? 為什么「復雜推理」難以靠單一提示詞解決？

舉例 1：簡單分類 vs 多跳推理

Q: What is the capital of the country where Mount Fuji is located?A（壞例子）: Japan  
A（好例子）: Mount Fuji is in Japan → Capital of Japan is Tokyo → Answer: Tokyo

這里需要兩步檢索+組合邏輯，顯然需要多跳推理提示詞或工具。

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舉例 2：分類器判斷錯誤導致提示詞錯配

# 分類器判斷為 "fact"
template = "Answer the following factual question truthfully."

結果模型直接輸出“Japan”，忽略了“首都”這個后續問題。

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結論：

靜態提示詞 + 簡單任務分類，遠遠不足以支持復雜推理系統。

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2?? 工程角度：提示詞調度系統應該包含什么？

功能模塊（結構化拆解）

模塊	功能	實現文件
TaskClassifier	判斷任務類型（如 math、fact、multi-hop）	task_classifier/classifier.py
PromptTemplateStore	維護各類任務的標準提示詞模板	prompt_manager/prompt_templates.json
PromptRetriever	用向量召回更相似的提示詞（非規則匹配）	prompt_retriever/retriever.py
PromptSelector	融合分類器推薦與召回推薦，選擇最終提示	prompt_manager/prompt_router.py
LLMCaller	構建 messages 并調用 GPT / Claude 接口	llm/openai_client.py

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3?? 提示詞融合調度核心機制：誰說了算？

真實沖突案例

用戶輸入：A train leaves at 3PM and takes 2 hours. What time does it arrive?

• 分類器識別：fact（返回 factual 模板）
• 語義召回匹配：step-by-step（CoT）

實驗打分

[分類器模板] factual：cos_sim = 0.62 → weighted = 0.62 * 0.4 = 0.248  
[召回模板]   CoT：     cos_sim = 0.82 → weighted = 0.82 * 0.6 = 0.492

最終使用 step-by-step 提示詞（召回結果）

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融合邏輯實現（摘要）

def get_final_prompt(user_input, template_A, template_B):score_A = cosine_sim(input_vec, vec_A) * 0.4score_B = cosine_sim(input_vec, vec_B) * 0.6return template_A if score_A > score_B else template_B

本質上是一種 prompt reranking 的打分排序策略。

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4?? 更復雜的工程落地：提示詞檢索系統

動態任務：提示詞不可硬編碼怎么辦？

場景如：客服問答、教育題庫、科研問答……提示詞可能成百上千，靜態 prompt_templates.json 無法維護。

架構建議：

• 將所有提示詞向量化 → FAISS/Pinecone 索引
• 用戶輸入向量化 → top-k 相似 prompt 檢索
• 加入分類器過濾 → 提高準確率 + 可控性

retrieved = retrieve_similar_prompt(input_text)
task_type = classify_task_type(input_text)
candidates = [templates[task_type], retrieved]

類似于“Prompt Retrieval-Augmented Generation”

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5?? 實際部署建議（真實項目里怎么集成）

場景	建議調度方式
任務清晰、模板少	分類器 + 靜態模板足夠
場景擴展快、模板復雜	分類器 + 檢索融合
多語言、多角色系統	純語義召回 + 多模態 prompt
高要求系統（醫療/法律）	prompt + rationale 雙鏈控制

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6?? 總結與建議

復雜推理 ≠ 簡單的問題分類

需要：

• 明確每一類任務的推理結構
• 構建提示詞模板系統 + 語義檢索機制
• 設計融合打分邏輯以處理不一致 最小化調試成本、最大化推理效果的關鍵：提示詞調度自動化。