从指令到架构：系统的转变
大型语言模型（LLM）的应用演进标志着一种转变：从将AI视为对话伙伴，转向将其视为确定性引擎。我们从‘指令’——单一、冗长的文本，转变为‘架构’——为软件栈设计的结构化、逻辑约束型框架。
单体指令的陷阱
早期的LLM应用依赖于单一文本块来实现一次性结果。对专业开发者而言，这种做法难以扩展，并存在提示漂移问题，即输入的微小变化会导致输出不可预测且不一致。
架构范式
系统性转变要求将提示视为一个功能组件 $P(x)$，其中 $x$ 代表输入变量，$P$ 代表逻辑框架。这能最小化随机波动，确保实际输出 ($R_{output}$) 在成千上万次自动化迭代中始终与目标一致。
系统化框架结构
变量定义：[输入数据]逻辑引擎：[处理规则]输出约束：[确定性格式]反馈循环：[验证步骤]
输入命令……（演示模式下已禁用）
问题 1
从“指令”转向“架构”的主要目标是什么？
挑战：解构单体
重构一个失败的提示。
场景： 你有一个500字的指令块，用于处理情感分析、分类和摘要。它经常在三项任务中有一项失败。
策略
如何应用“模块化设计”来解决这个问题？
解决方案：
将单体提示拆分为三个独立的功能单元（模块），每个模块都有自己的输入变量和逻辑约束条件。
将单体提示拆分为三个独立的功能单元（模块），每个模块都有自己的输入变量和逻辑约束条件。