提示词（Prompts）是引导人工智能（AI）模型生成特定输出的输入内容。这些提示词的设计和措辞会显著影响模型的响应。

在 Spring AI 中，与 AI 模型进行交互的最低层级上，处理提示词的方式与 Spring MVC 中管理“视图”（View）有些相似。这涉及创建包含动态内容占位符的冗长文本。然后，这些占位符会根据用户请求或应用程序中的其他代码进行替换。另一个类比是 SQL 语句，其中包含某些表达式的占位符。

随着 Spring AI 的不断发展，它将引入更高层级的抽象来与 AI 模型进行交互。本节中描述的基础类在角色和功能上可以与 JDBC 相类比。例如，ChatModel 类就类似于 JDK 中的核心 JDBC 库。而 ChatClient 类则可以类比为 JdbcClient，它构建在 ChatModel 之上，并通过增强器（Advisor）提供更高级的构造，以考虑与模型的过往交互、用额外的上下文文档来增强提示词，并引入代理行为（agentic behavior）。

在 AI 领域内，提示词的结构随着时间的推移而不断发展。最初，提示词只是简单的字符串。随着时间的推移，它们逐渐包含了特定输入的占位符，比如 AI 模型能够识别的“USER:”等标记。OpenAI 甚至通过将多条消