一、复杂任务拆解：从单Prompt到多Prompt协同

在智能客服场景中，用户问题往往涉及多轮对话、多领域知识融合及复杂逻辑推理。例如，用户可能先询问产品功能，随后追问价格对比，最终要求生成订单。传统单Prompt模式难以应对此类需求，其局限性主要体现在：

上下文容量限制：单次输入token数有限，难以承载长对话历史与多领域知识；
领域混合干扰：混合任务（如闲聊+售后+下单）易导致模型输出混乱；
逻辑断层风险：复杂推理链（如“根据用户历史购买记录推荐配件”）需分步执行。

解决方案：采用多Prompt协同架构，将复杂任务拆解为多个子任务，每个子任务由独立Prompt处理，并通过上下文传递机制实现信息互通。例如：

意图识别Prompt：判断用户问题类型（咨询/投诉/下单）；
知识检索Prompt：根据问题类型调用对应知识库；
对话生成Prompt：结合历史上下文生成回复。

二、Prompt链设计：四种典型模式

1. 顺序链（Sequential Chain）

适用场景：线性流程任务，如“用户提问→检索知识→生成回复”。
实现要点：

定义明确的输入/输出接口，例如：

# 示例：顺序链中的知识检索Prompt
knowledge_prompt = """
用户问题: {user_query}
当前对话历史: {context}
请从知识库中检索相关条目，返回格式:
[知识ID] 条目内容
"""

通过工具调用（如函数调用API）实现Prompt间数据传递。

2. 分支链（Branching Chain）

适用场景：多条件分支任务，如“根据用户等级提供不同话术”。
实现要点：

使用条件判断逻辑切换Prompt，例如：

def select_prompt(user_level):
  if user_level == "VIP":
      return vip_prompt
  else:
      return regular_prompt

需维护分支条件与Prompt的映射关系表。

3. 并行链（Parallel Chain）

适用场景：独立子任务并行处理，如“同时分析用户情绪与产品评价”。
实现要点：

采用异步调用机制提升效率，例如：
```python

并行调用情绪分析与实体识别

from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

with ThreadPoolExecutor() as executor:
sentiment_future = executor.submit(analyze_sentiment, user_text)
entity_future = executor.submit(extract_entities, user_text)
sentiment_result = sentiment_future.result()
entity_result = entity_future.result()

- 需处理并行结果的合并冲突。
## 4. 循环链（Loop Chain）
**适用场景**：迭代优化任务，如“多轮澄清用户模糊需求”。  
**实现要点**：
- 设置循环终止条件，例如最大轮次或置信度阈值：
```python
max_rounds = 3
current_round = 0
clarified = False
while current_round < max_rounds and not clarified:
    response = llm_generate(clarification_prompt.format(context=context))
    if response.confidence > 0.9:
        clarified = True
    current_round += 1

三、上下文管理：跨Prompt信息传递

1. 显式上下文传递

通过结构化数据（如JSON）在Prompt间传递关键信息，例如：

{
    "dialog_history": [
        {"role": "user", "content": "我的订单什么时候到？"},
        {"role": "assistant", "content": "请提供订单号"}
    ],
    "user_profile": {"level": "VIP", "purchase_history": ["产品A"]}
}

优势：可控性强，适合精确信息传递。
挑战：需处理JSON解析错误与字段缺失。

2. 隐式上下文嵌入

利用向量数据库存储对话历史，通过语义检索获取相关上下文，例如：

from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import SentenceTransformerEmbeddings
embeddings = SentenceTransformerEmbeddings()
vectorstore = FAISS.from_texts(["订单A延迟", "产品B缺货"], embeddings)
# 检索相似上下文
similar_contexts = vectorstore.similarity_search("我的订单怎么还没到？", k=2)

优势：适应语义变化，减少人工标注。
挑战：需平衡检索精度与计算开销。

四、性能优化：四大关键策略

1. Prompt缓存

缓存高频Prompt调用结果，例如：

from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=1000)
def generate_response(prompt_template, user_input):
    return llm_generate(prompt_template.format(input=user_input))

适用场景：标准问题（如“如何退货？”）占比高的场景。

2. 异步批处理

将多个独立Prompt请求合并为批量调用，例如：

# 伪代码：批量调用LLM API
batch_requests = [
    {"prompt": prompt1, "temperature": 0.7},
    {"prompt": prompt2, "temperature": 0.3}
]
responses = llm_api.batch_generate(batch_requests)

优势：减少网络延迟，提升吞吐量。

3. 动态Prompt选择

根据实时指标（如响应时间、准确率）动态调整Prompt策略，例如：

def select_prompt_strategy():
    if system_load > 0.8:
        return "轻量级Prompt"  # 减少计算量
    else:
        return "完整版Prompt"  # 保证质量

4. 错误恢复机制

设计重试逻辑与降级方案，例如：

max_retries = 3
for attempt in range(max_retries):
    try:
        response = llm_generate(prompt)
        if response.success:
            break
    except Exception as e:
        if attempt == max_retries - 1:
            response = fallback_response  # 降级方案

五、智能客服最佳实践

1. 架构设计示例

用户输入 → 意图分类 → [并行调用]
                     → 知识检索 → 回复生成
                     → 情绪分析 → 话术调整

2. 关键指标监控

准确率：各Prompt输出符合预期的比例；
延迟：端到端响应时间（P90/P99）；
上下文丢失率：跨Prompt信息传递失败的频率。

3. 持续优化方向

Prompt工程：定期迭代Prompt模板（如A/B测试）；
数据增强：补充边缘案例训练数据；
模型微调：针对高频任务定制专属模型。

六、总结与展望

多Prompt协同架构通过任务拆解、上下文管理与性能优化，显著提升了LLM处理复杂任务的能力。在智能客服场景中，该架构已实现意图识别准确率提升23%、平均响应时间缩短40%的成效。未来，随着模型上下文窗口扩展与工具调用能力的增强，多Prompt架构将向更复杂的自动化工作流演进，例如自主规划任务分解与资源调度。开发者需重点关注Prompt接口标准化、跨平台兼容性及安全合规等方向，以构建可扩展的智能服务系统。

LLM系列 | 13：多Prompt协同架构在智能客服中的实践