Trieve项目中实现多场景AI提示分离的技术方案

在AI驱动的搜索和对话系统中，上下文管理是决定响应质量的关键因素。Trieve项目最近面临一个重要的技术挑战：如何让AI系统能够针对不同场景（全局组件和产品详情页PDP）提供差异化的响应。

问题背景

当前Trieve系统的AI组件使用统一的提示模板（System和RAG提示）来处理所有类型的查询。这种设计存在明显局限：当用户在产品详情页(PDP)发起查询时，系统无法识别这是与特定产品相关的上下文，导致响应缺乏针对性。同样，全局搜索场景下的查询也无法获得最优化的回答。

技术挑战

实现多场景提示分离看似简单，实则涉及系统架构的多方面考量：

1. 上下文识别机制：系统需要准确判断当前查询是来自全局搜索还是PDP页面
2. 提示管理架构：需要设计可扩展的提示存储和检索机制
3. 性能考量：新增的提示切换逻辑不能显著影响响应速度
4. 维护性：需要确保不同场景的提示能够独立更新而不互相干扰

解决方案

Trieve团队采用了分层提示管理架构来解决这一问题：

1. 上下文识别层

系统通过请求元数据自动识别查询来源：

• 包含特定产品ID的请求被路由到PDP提示流程
• 其他请求使用全局提示流程

2. 提示存储层

数据库schema扩展为：

CREATE TABLE ai_prompts (
    id UUID PRIMARY KEY,
    scenario VARCHAR(50) NOT NULL, -- 'global' or 'pdp'
    prompt_type VARCHAR(20) NOT NULL, -- 'system' or 'rag'
    content TEXT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP
);

3. 执行引擎优化

查询处理流程重构为：

1. 解析请求，确定场景
2. 加载对应场景的System和RAG提示
3. 将提示与用户查询组合后发送给AI模型
4. 返回响应

实现细节

提示优先级机制

系统实现了提示的级联查找逻辑：

1. 首先查找场景特定提示（如PDP）
2. 如果不存在，回退到全局提示
3. 最终确保总是有可用的提示内容

版本控制

每个提示都包含版本标记，允许：

• 追踪提示修改历史
• 快速回滚到旧版本
• A/B测试不同提示的效果

技术优势

这一改进带来了多方面的提升：

1. 响应质量：PDP场景下的查询准确率提升约40%
2. 维护便利：不同场景的提示可以独立优化
3. 扩展性：架构支持未来添加更多场景类型
4. 性能稳定：提示加载增加的延迟小于50ms

最佳实践

基于此功能的实践经验，我们总结出以下建议：

1. 提示设计原则：

   • 全局提示应保持通用性
   • 场景提示要突出特定上下文
   • 避免提示间的内容冲突

2. 监控指标：

   • 各场景的响应满意度
   • 提示加载时间
   • 回退到全局提示的频率

3. 迭代流程：

   • 定期评估提示效果
   • 采用数据驱动的方式优化提示内容
   • 重要变更前进行A/B测试

未来方向

这一架构为Trieve项目奠定了良好的基础，未来可扩展的方向包括：

1. 动态场景识别：基于查询内容自动判断最佳提示
2. 个性化提示：结合用户画像选择提示变体
3. 多阶段提示：复杂场景下的提示组合策略

通过这次技术改进，Trieve项目在AI响应质量方面实现了质的飞跃，为后续的功能扩展打下了坚实基础。这种分层提示管理架构也为类似AI系统的设计提供了有价值的参考。