從指令到架構：系統性轉變
大型語言模型（LLM）的應用演進，標誌著我們從將人工智慧視為對話夥伴，轉向視其為可預測的引擎。我們從「指令」——單一的散文式文本——過渡到「架構」——專為軟體堆疊設計、結構化且邏輯受限的框架。
單一指令的陷阱
早期使用大型語言模型依賴於單一的文字區塊來取得一次性成果。對於專業開發者而言，這種方法無法擴展，且容易出現提示語偏移，即輸入的微小變化會導致輸出不可預測且不一致。
架構范式
系統性的轉變要求我們將提示語視為一個功能性元件 $P(x)$，其中 $x$ 代表輸入變數，而 $P$ 則代表邏輯架構。此方式能最小化隨機變異性，確保實際輸出 ($R_{output}$) 在數千次自動化迭代中始終與目標目標保持一致。
系統性框架結構
變數定義：[輸入資料]邏輯引擎：[處理規則]輸出限制：[確定性格式]反饋迴路：[驗證步驟]
輸入指令……（演示模式下已停用）
問題 1
從「指令」轉向「架構」的主要目標是什麼？
挑戰：拆解巨石
重構一個失敗的提示語。
情境： 你有一個 500 字的指令區塊，負責情感分析、分類與摘要。它經常會在三項任務中有一項失敗。
策略
如何運用「模組化設計」來解決這個問題？
解答：
將單一的提示語拆解成三個獨立的功能模組，每個模組皆有其自身的輸入變數與邏輯限制。
將單一的提示語拆解成三個獨立的功能模組，每個模組皆有其自身的輸入變數與邏輯限制。