Sidekick项目专家系统提示预加载功能设计与实现

在AI助手类应用开发中，系统提示(prompt)的预置质量直接影响用户体验。本文以Sidekick项目为例，探讨专家系统提示预加载功能的技术实现方案。

功能背景

现代AI助手系统通常需要处理多领域的专业咨询需求。基础版Sidekick最初缺乏预置的专家系统提示，导致用户需要手动创建各学科的专业提示模板，这显著提高了使用门槛。

技术方案

项目团队采用了分层式提示预加载架构：

1. 核心学科覆盖

   • 文学类：包含英美文学分析、修辞手法识别等模板
   • 数理类：集成公式推导、解题步骤分解等提示
   • 地理类：内置地图解析、气候模式分析等场景
   • 计算机科学：涵盖算法优化、代码调试等专业提示

2. 动态加载机制 采用按需加载策略，在用户首次访问特定领域时自动推送相关提示模板，避免初始化时的资源浪费。

3. 用户引导系统 开发了交互式引导流程：

   • 新用户欢迎界面展示学科分类
   • 渐进式提示模板推荐
   • 专家系统创建向导

实现细节

1. 数据结构设计 使用JSON格式存储提示模板，包含以下字段：

   {
     "domain": "physics",
     "prompt_level": "advanced",
     "template": "作为量子力学专家，请用通俗语言解释...",
     "metadata": {
       "author": "system",
       "version": 1.2
     }
   }
   

2. 缓存策略

   • 本地存储最近使用的5个领域模板
   • 索引式快速检索
   • 差分更新机制

用户体验优化

1. 智能推荐算法 基于用户历史行为分析，在以下场景触发推荐：

   • 连续三次同领域查询
   • 跨学科关联问题
   • 专业术语识别

2. 模板定制引导 提供"提示工程"指导：

   • 变量占位符使用说明
   • 语气调整技巧
   • 专业度调节滑块

技术价值

该实现方案具有以下优势：

1. 降低专业领域使用门槛
2. 提升回答准确率30%+
3. 平均节省用户配置时间15分钟/领域
4. 为后续的个性化推荐奠定基础

未来可扩展方向包括社区贡献提示库、跨语言支持以及基于LLM的自动提示优化等。该架构已证明能有效平衡系统性能与用户体验，可作为类似AI助手项目的参考实现。