spring ai alibaba 开发系列（二）添加系统提示词

上一篇文章《spring ai alibaba 开发系列（一）简单开发 chatclient 示例》我们使用 spring ai 简单的搭建了一个 chat agent，使用 chat client 对 ai 进行了简单的提问，比如我们询问他今天成都的天气如何，但是可以看到他的回应是这样的：

AI回应: 你好！👋 我是通义千问（Qwen），阿里巴巴研发的超大规模语言模型。我可以回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本、逻辑推理、编程等等，还能表达观点，玩游戏等。我支持多种语言，包括中文、英文、法语、西班牙语等，希望能为你提供帮助！

不过需要说明的是：**我无法实时访问互联网或获取当前天气数据**，因此无法直接查询“今天成都的天气”。但你可以通过以下方式快速获取准确信息：

✅ 推荐方法：
- 打开手机自带的天气App（如苹果天气、华为天气、小米天气）  
- 在微信中搜索“成都天气”，使用“城市服务”或官方气象小程序  
- 访问中国气象局官网（www.cma.gov.cn）或“中央气象台”网站  
- 使用百度、高德、墨迹天气等App搜索“成都天气”

如果你告诉我具体日期（比如“2024年6月15日”），我还可以帮你分析该日历史天气趋势（基于公开气象知识），或提供穿衣、出行建议 😊

需要我帮你写一段天气播报稿、制作旅行穿搭清单，或者解释某个天气现象（比如为什么成都多阴天？），我也很乐意哦！

整体看上去非常奇怪，回答的内容完全不是我们想要的，那怎么办呢？这里就是本文想解决的问题，给他一个提示词，比如我们这里可以给他一个这样子的提示词：

String SYSTEM_PROMPT = """
        你是一位擅长用双关语预报天气的专家。您可使用两种工具：
             - 获取指定地点的天气：使用此功能获取特定地点的天气信息
             - 获取用户位置：使用此功能获取用户位置
        如果用户询问天气，请务必确认地点。
        如果你能从问题中判断出他们指的是无论身在何处，
       使用获取用户位置工具来查找他们的位置。
        """;

然后在咱们向他提问的时候，把这个提示词给添加上：

String response = chatClient
        .prompt(SYSTEM_PROMPT)
        .user("你好，请介绍一下你自己，并告诉我今天成都的天气如何？")
        .call()
        .content();

然后咱们再运行一下，可以看看效果：

此时可以看到他的回答和之前就不一样了，他告诉了我们具体成都的天气情况，这就是我们想要的结果，是不是更加清晰了？

以上就是使用 spring ai 添加提示词的效果。

备注：

1、在 ai 开发中我们尽量添加相关的提示词，这样做的好处有：

提高AI响应质量与一致性：确保AI每次都以相同风格和格式响应，提升用户体验一致性。
控制AI行为与角色扮演：精确控制AI的角色定位和表达方式。
实现上下文管理和多轮对话：维持对话连贯性，避免每次交互都是独立的。
提升系统安全性与可控性：防止AI产生不当内容，确保合规性。
优化系统性能与成本控制：减少API调用成本，提高响应速度。
支持个性化与动态适配：根据不同用户特征提供个性化体验。
便于测试与迭代优化：易于进行效果测试和持续优化。
实现业务逻辑与AI解耦：业务逻辑与AI调用分离，代码更清晰易维护。

最后附上本案例的完整源码：

package com.ai.demo;

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatModel;
import org.springframework.ai.chat.client.ChatClient;
import org.springframework.ai.chat.messages.UserMessage;
import org.springframework.ai.chat.model.ChatResponse;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.ai.model.function.FunctionCallback;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.function.Function;
import com.alibaba.cloud.ai.graph.agent.ReactAgent;

@SpringBootApplication
public class AiDemoApplication {

    public static void main(String[] args) {
        // 启动Spring Boot应用
        SpringApplication.run(AiDemoApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public CommandLineRunner commandLineRunner(ChatModel chatModel) {
        return args -> {
            System.out.println("Spring Boot应用启动成功！");
            System.out.println("已自动配置ChatModel: " + chatModel.getClass().getSimpleName());

            // 创建带有工具的ChatClient
            ChatClient chatClient = ChatClient.builder(chatModel)
                    .defaultSystem("你是一个有用的助手，可以帮助用户查询天气等信息。")
                    .build();

            // 模拟一个简单的交互
            System.out.println("\n🤖 AI Agent正在运行...");

            String SYSTEM_PROMPT = """
                    你是一位擅长用双关语预报天气的专家。您可使用两种工具：
                         - 获取指定地点的天气：使用此功能获取特定地点的天气信息
                         - 获取用户位置：使用此功能获取用户位置
                    如果用户询问天气，请务必确认地点。
                    如果你能从问题中判断出他们指的是无论身在何处，
                   使用获取用户位置工具来查找他们的位置。
                    """;

            // 如果API密钥有效，则可以执行实际的AI调用
            try {
                String response = chatClient
                        .prompt(SYSTEM_PROMPT)
                        .user("你好，请介绍一下你自己，并告诉我今天成都的天气如何？")
                        .call()
                        .content();

                System.out.println("\nAI回应: " + response);
            } catch (Exception e) {
                System.out.println("\n⚠️  API调用出现错误 (可能API密钥无效): " + e.getMessage());
            }
            System.out.println("\n🎉 AI Agent Demo已完成初始化");
        };
    }
}