ChatGPT 与大语言模型应用开发

Prompt Engineering

基础技巧

角色：你是一个资深的前端开发工程师。

任务：请帮我优化以下 React 组件的性能。

要求：
1. 使用 React.memo 减少不必要的重渲染
2. 使用 useMemo 缓存计算结果
3. 使用 useCallback 缓存回调函数

代码如下：

Chain of Thought

引导模型逐步思考：

请一步一步地分析以下问题的解决方案：
1. 首先，理解问题的核心需求
2. 然后，列出可能的解决方案
3. 接着，比较各方案的优劣
4. 最后，给出推荐方案和实现代码

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG 将检索与生成结合，让 LLM 能够访问外部知识库：

// RAG 流程示例
async function ragQuery(question: string) {
  // 1. 将问题向量化
  const queryEmbedding = await embed(question)
  
  // 2. 检索相关文档
  const documents = await vectorStore.search(queryEmbedding, {
    topK: 5,
    threshold: 0.7
  })
  
  // 3. 构建增强 Prompt
  const context = documents.map(d =&gt; d.content).join('\n')
  const prompt = `基于以下上下文回答问题：\n\n${context}\n\n问题：${question}`
  
  // 4. 调用 LLM 生成回答
  return await llm.generate(prompt)
}

Agent 模式

interface Agent {
  name: string
  role: string
  tools: Tool[]
  execute(task: string): Promise
}

// 多 Agent 协作
const team: Agent[] = [
  { name: 'Planner', role: '任务规划', tools: [] },
  { name: 'Coder', role: '代码编写', tools: [fileSystem, search] },
  { name: 'Reviewer', role: '代码审查', tools: [linter] },
]

总结

大语言模型正在改变软件开发的方式，掌握 LLM 应用开发将成为每个开发者的核心竞争力。