Scrapegraph-ai项目中的Prompt模板定制化实践

背景概述

在Scrapegraph-ai项目中，默认的Prompt模板定义在generate_answer_node_prompts.py文件中。这个模板用于指导AI生成回答，但开发者可能会遇到两个典型场景需要定制化：

1. 用户希望使用自己优化过的Prompt模板
2. 默认模板在处理长响应时可能出现截断问题

技术挑战

项目维护者VinciGit00指出了直接开放Prompt定制的潜在风险：

• 不恰当的Prompt可能导致AI输出不稳定
• 过于开放的定制权限可能破坏系统整体性

解决方案演进

项目方采取了渐进式的改进策略：

1. 初始方案
   早期版本没有开放Prompt定制功能，所有用户必须使用内置模板

2. 增强方案
   最新beta版本引入了"附加信息"机制，允许用户通过additional_prompt参数注入自定义指令：

   graph_config = {
       "llm": {
           "api_key": "OPENAI_API_KEY",
           "model": "gpt-3.5-turbo",
           "additional_prompt": "请用简体中文回答"
       }
   }
   

3. 使用建议
   对于响应截断问题，推荐采用以下策略：

   • 在additional_prompt中明确要求简洁响应
   • 后续再对压缩后的响应进行二次处理
   • 合理设置max_tokens参数控制输出长度

最佳实践

基于项目现状，建议开发者：

1. 优先使用additional_prompt进行微调
2. 对于复杂需求，可以fork项目修改generate_answer_node_prompts.py
3. 处理长文本时采用"分块-处理-合并"的流水线

未来展望

随着项目发展，可能会引入更精细的Prompt控制机制，如：

• 模板片段插值
• 响应后处理钩子
• 动态Prompt生成器

这种平衡灵活性与稳定性的设计思路，值得其他AI项目借鉴。