Spring AI Alibaba 动态 Prompt 最佳实践：用 Nacos 实现 Prompt 实时更新 - 链载Ai

在 AI 应用开发中，Prompt（提示词）是连接人类意图与 AI 模型的核心桥梁。例如：

为解决这些问题，Spring AI Alibaba提供了Nacos 动态 Prompt 管理方案，通过 Nacos 配置中心实现 Prompt 的实时更新、统一管理、版本控制，无需重启应用即可调整 AI 模型的输入。

二、技术背景：Spring AI Alibaba 与 Nacos 的协同

1. Spring AI Alibaba

Spring AI Alibaba 是 Spring 生态下的 AI 开发框架，整合了阿里云的 AI 服务（如通义千问）和配置中心（如 Nacos），简化了 AI 应用的开发流程。其核心功能包括：

2. Nacos 配置中心

Nacos 是阿里巴巴开源的动态服务发现、配置管理工具，具备：

三、环境准备

1. Nacos 安装

2. 项目依赖

在pom.xml中添加以下依赖（需引入 Spring AI Alibaba Bom 和 Spring Boot Bom）：

<!-- Web 依赖 --><dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency>
<!-- 阿里云 AI 模型依赖（如通义千问） --><dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-dashscope</artifactId></dependency>
<!-- Nacos 动态 Prompt 依赖 --><dependency> <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-nacos-prompt</artifactId></dependency>

四、实现步骤：动态 Prompt 管理

1. 配置文件：application.yml

server:port:10010
spring:application: name: nacos-demo
# Nacos 配置中心nacos: server-addr:127.0.0.1:8848 # Nacos 服务地址
ai:# 开启 nacos 的 prompt template 监听功能nacos: prompt:  template:   enabled: truedashscope: api-key{AI_DASHSCOPE_API_KEY}

2. 代码实现：动态获取 Prompt

在 Controller 中使用ConfigurablePromptTemplateFactory动态获取 Nacos 中的 Prompt：

@RestController@RequestMapping("/nacos")publicclassPromptController{
 privatestaticfinalLoggerlogger = org.slf4j.LoggerFactory.getLogger(PromptController.class);
 privatefinalChatClientclient;
 privatefinalConfigurablePromptTemplateFactorypromptTemplateFactory;
 publicPromptController(     ChatModelchatModel,     ConfigurablePromptTemplateFactorypromptTemplateFactory  ) {
   this.client=ChatClient.builder(chatModel).build();   this.promptTemplateFactory= promptTemplateFactory;  }
 @GetMapping("/books") publicFlux<String>generateJoke(     @RequestParam(value ="author", required =false)StringauthorName,      HttpServletResponse response  ) {
   // 防止输出乱码    response.setCharacterEncoding("UTF-8");
   // 1. 获取模板实例（优先使用Nacos配置）   ConfigurablePromptTemplatetemplate = promptTemplateFactory.getTemplate("author");
   // 2. 无配置时使用默认值   if(template ==null) {      template = promptTemplateFactory.create(         "author",         "请列出这位{author}最著名的三本书。",         Map.of("author","鲁迅")      );    }
   Map<String,Object> model =newHashMap<>();   if(StringUtils.hasText(authorName)){     // 3. 添加动态参数（覆盖模版变量）      model.put("author", authorName);    }
   // 4. 创建Prompt对象   Promptprompt = template.create(model);
   // 5. 记录日志（便于调试）    logger.info("最终构建的 prompt 为：{}", prompt.getContents());
   // 6. 调用AI服务   returnclient.prompt(prompt)        .stream()        .content();  }
}

3. Nacos 配置：添加 Prompt 模板

五、功能演示：动态更新 Prompt

1. 启动验证

2. 发送请求

发送 GET 请求：http://127.0.0.1:10010/nacos/books?author=鲁迅，返回结果：

3. 动态更新 Prompt

点击“发布”后，无需重启应用，再次发送请求，返回结果：

六、应用场景

1. 电商推荐

2. 客服回复


[{ "name":"refund_reply", "template":"针对用户的退款问题，生成友好的安抚话术，说明退款流程。", "model":{"temperature":0.5}},{ "name":"delivery_reply", "template":"回答用户的物流查询问题，提供预计送达时间和快递单号。", "model":{"temperature":0.5}}]

七、总结

Spring AI Alibaba 结合 Nacos 实现动态 Prompt 管理，解决了传统 AI 应用中 Prompt 静态化的痛点，具备以下优势：

在 AI 应用日益普及的今天，动态 Prompt 管理已成为提升 AI 应用灵活性和开发效率的关键手段。通过 Spring AI Alibaba 和 Nacos 的协同，开发人员可以快速实现动态 Prompt 功能，满足业务的动态需求。

链载Ai

一、引言：AI 应用的“Prompt 痛点”