Latitude-LLM 快速入门指南：从零开始构建智能提示工程

🚀 为什么选择Latitude？

还在为AI提示工程（Prompt Engineering）的复杂性而头疼吗？每次修改提示都要重新部署API？无法系统评估不同提示版本的效果？Latitude-LLM正是为解决这些痛点而生的开源提示工程平台！

通过本指南，你将掌握：

• ✅ 快速搭建Latitude开发环境
• ✅ 创建和管理智能提示模板
• ✅ 使用PromptL语言构建动态提示
• ✅ 集成SDK到现有项目
• ✅ 部署提示为API端点
• ✅ 系统评估和优化提示性能

📋 核心概念速览

在开始之前，先了解Latitude的核心组件：

组件	功能描述	适用场景
Prompt Manager	创建、版本控制和管理提示	团队协作开发
Playground	交互式测试环境	快速验证提示效果
AI Gateway	部署提示为API端点	生产环境集成
Evaluations	性能评估系统	质量保证
Logs	交互记录和监控	问题排查和优化

🛠️ 环境准备与安装

系统要求

• Node.js 16+ 或 Python 3.8+
• 支持的AI提供商（OpenAI、Anthropic、Google等）
• Latitude账号或自托管实例

安装SDK

TypeScript/JavaScript项目：

npm install @latitude-data/sdk
# 或
yarn add @latitude-data/sdk
# 或
pnpm add @latitude-data/sdk

Python项目：

pip install latitude-sdk

初始化配置

import { Latitude } from '@latitude-data/sdk'

// 云服务初始化
const latitude = new Latitude('your_api_key')

// 自托管实例初始化
const latitude = new Latitude('your_api_key', {
  projectId: 123,
  baseUrl: 'https://your-self-hosted-instance.com'
})

🎯 第一个提示工程实战

创建客户支持助手提示

让我们创建一个实用的客户支持助手提示模板：

---
provider: openai
model: gpt-4o
temperature: 0.7
max_tokens: 500
---

<system>
You are a helpful customer support assistant for a technology company.
You provide friendly, professional, and accurate responses to customer inquiries.
Always maintain a positive tone and focus on solving the customer's problem.
</system>

<user>
Customer Query: {{query}}
Product: {{product}}
Customer Tier: {{tier|default:"standard"}}

Please provide a comprehensive response that addresses the customer's concern.
Include specific troubleshooting steps if applicable.
</user>

集成到应用程序

async function handleCustomerQuery(query: string, product: string) {
  const response = await latitude.prompts.run('/support/customer-assistant', {
    parameters: {
      query: query,
      product: product,
      tier: 'premium' // 可根据用户等级动态设置
    },
    stream: true
  })

  for await (const chunk of response) {
    if (chunk.type === 'text-delta') {
      // 实时处理响应流
      process.stdout.write(chunk.content)
    }
  }
  
  return response
}

🔧 PromptL高级特性

条件逻辑和循环

---
provider: openai
model: gpt-4o
---

<system>
You are a product recommendation engine.
</system>

<user>
Customer Profile:
- Interests: {{interests}}
- Budget: ${{budget}}
- Previous Purchases: {{purchases}}

{% if budget > 1000 %}
Recommend premium products that match the customer's interests.
{% else %}
Recommend affordable products within budget.
{% endif %}

{% for purchase in purchases %}
Consider that the customer previously bought: {{purchase}}
{% endfor %}

Provide 3 personalized recommendations.
</user>

工具调用集成

---
provider: openai
model: gpt-4o
tools:
  - get_product_info
  - check_inventory
  - calculate_shipping
---

<system>
You are an e-commerce assistant that helps customers with product inquiries.
Use available tools to provide accurate information.
</system>

<user>
Customer asking about: {{product_name}}
Question: {{question}}
</user>

📊 评估与优化体系

创建评估数据集

// 上传测试数据集
const dataset = await latitude.datasets.create('customer-support-test', {
  data: [
    {
      query: "How do I reset my password?",
      product: "CloudManager Pro",
      expected_response: "包含密码重置步骤的详细说明"
    },
    {
      query: "What's the refund policy?",
      product: "E-commerce Platform", 
      expected_response: "清晰说明退款流程和时间"
    }
  ]
})

运行批量评估

// 运行提示评估
const evaluation = await latitude.evaluations.runBatch({
  promptPath: '/support/customer-assistant',
  datasetId: dataset.id,
  metrics: ['accuracy', 'helpfulness', 'tone']
})

console.log('评估结果:', evaluation.results)

🚀 部署到生产环境

API端点部署

// 发布提示版本
const publishedVersion = await latitude.prompts.publish('/support/customer-assistant', {
  version: 'v1.2.0',
  description: '优化了客户支持响应模板'
})

// 获取API端点
const endpoint = `https://api.latitude.so/prompts/${publishedVersion.uuid}/run`

生产环境集成

// 生产环境调用
async function productionSupport(query: string, userId: string) {
  const response = await fetch(endpoint, {
    method: 'POST',
    headers: {
      'Authorization': `Bearer ${process.env.LATITUDE_API_KEY}`,
      'Content-Type': 'application/json'
    },
    body: JSON.stringify({
      parameters: {
        query: query,
        product: 'ProductionApp',
        tier: getUserTier(userId)
      }
    })
  })
  
  return response.json()
}

📈 监控与持续改进

日志分析和优化

// 查询生产日志
const logs = await latitude.logs.query({
  promptPath: '/support/customer-assistant',
  timeframe: '7d',
  filters: {
    success: false // 查看失败请求
  }
})

// 分析常见问题模式
const commonIssues = analyzeLogPatterns(logs)

自动优化工作流

flowchart TD
    A[生产环境运行] --> B[自动日志收集]
    B --> C{性能分析}
    C -->|达标| D[维持当前版本]
    C -->|需优化| E[创建新提示版本]
    E --> F[测试验证]
    F --> G[评估比较]
    G --> H[部署优化版本]
    H --> A

🎯 最佳实践总结

提示设计原则

1. 明确系统角色：使用<system>标签定义助手行为
2. 参数化设计：使用{{variable}}语法实现动态内容
3. 条件逻辑：利用{% if %}和{% for %}处理复杂场景
4. 工具集成：合理使用外部工具扩展能力

开发工作流

timeline
    title 提示工程开发周期
    section 设计阶段
        创建提示模板 : 使用PromptL语法
        定义参数接口 : 明确输入输出
    section 测试阶段  
        交互式测试 : Playground验证
        批量评估 : 数据集测试
    section 部署阶段
        版本发布 : 语义化版本控制
        API部署 : 生产环境集成
    section 监控阶段
        日志分析 : 性能监控
        持续优化 : 迭代改进

性能优化技巧

优化策略	实施方法	预期效果
提示压缩	移除冗余内容，精简指令	减少token使用，降低成本
缓存策略	启用响应缓存	提升响应速度，降低延迟
批量处理	使用数据集批量评估	系统化质量验证
A/B测试	多版本对比实验	数据驱动的优化决策

🔮 下一步学习路径

掌握了基础入门后，建议继续深入学习：

1. 高级PromptL特性：学习循环、函数、模块化等高级功能
2. 自定义评估规则：创建针对业务场景的评估指标
3. 团队协作功能：利用版本控制和权限管理实现团队开发
4. 系统集成：探索Webhook、SDK深度集成等高级用法

Latitude-LLM为AI提示工程提供了完整的生命周期管理解决方案。通过本指南，你已经掌握了从环境搭建到生产部署的全流程技能。现在就开始你的智能提示工程之旅吧！

💡 提示：在实际项目中，建议从小规模开始，逐步扩展复杂度，持续监控和优化提示性能。