孔蓝在评审会上吐槽："同样的课程问题，小崔问 AI 得到的答案像聊天，我加了一句'你是课程专家'就立刻专业了。提示词就是 AI 的导航——不给方向它就自由发挥。"
本章导读
本章定位
本章深入 Spring AI 的 Prompt 与 Message 体系，从四种消息类型的分工到 PromptTemplate 的动态构建，再到与 RAG 场景的配合。掌握提示词管理，你就能精确控制 AI 的输出质量和风格。
学习路线图
文件关系说明
| 文件 | 一句话角色 |
|---|---|
Prompt与Message体系.md | Message 四种类型的完整分工 + Prompt 三种构造方式 |
提示词模板与动态构建.md | PromptTemplate 占位符机制 + RAG 动态上下文注入 + System Prompt 最佳实践 |
前置知识
- 已掌握 ChatClient 的 Fluent API 调用
- 理解 ChatModel 的底层 Prompt 传输机制
与下一章的衔接
提示词管好后，第 5 章将解决"AI 返回纯文本，我该怎么程序化处理"——通过输出解析器让 AI 返回结构化的 Java 对象。