# 旅行商品发布 AI 助手 · Prompt 提示词设计文档 > 适用场景:旅行行业商品发布页右侧嵌入式 AI 助手(对应 Demo:`ai-assistant-travel/index.html`) > 文档目的:沉淀 Demo 中各工具背后的提示词设计思路,形成可直接对接真实大模型(LLM)的 Prompt 规范 > 版本:v1.0 · 2026-08-22 --- ## 一、总体设计原则 整套 Prompt 体系围绕五条原则设计,所有工具提示词均遵循: | # | 原则 | 说明 | Demo 中的体现 | |---|------|------|--------------| | 1 | **模块化能力拆分** | 不做一个"大而全"的对话机器人,而是按表单模块拆成 8 个独立能力,每个能力一个专用 Prompt | 快捷区 8 个按钮,各自独立生成逻辑 | | 2 | **上下文感知(Context Injection)** | 每次生成前先读取页面表单状态,将结构化上下文注入 Prompt | `readForm()` 读取目的地/天数/类型/人群,注入 `ctx` | | 3 | **结构化输出(生成即数据)** | 要求 LLM 输出结构化内容(列表/字段/逐日数组),而非纯文本,使结果可直接回填表单 | 行程输出 `[{title, desc}]` 数组、价格输出团期行数据 | | 4 | **生成 + 解释并行** | 每个结果附带"为什么这样写"的依据标签,增强商家信任感 | 每个生成卡片底部的 tip-pill(如"低于均价 5%,排序更优") | | 5 | **人在环路(Human-in-the-loop)** | AI 只生成草稿,商家确认/微调后填入;提供"换一版"降低单次生成压力 | 所有卡片带「⚡一键填入」+「🔄换一版」双按钮 | --- ## 二、系统级 Prompt(System Prompt) 所有工具共享一个系统级角色设定,作为每次请求的第一段: ```text 你是「旅智小助」,一个旅行电商平台商家后台的商品发布 AI 助手,专注于帮商家高效撰写和优化旅游商品信息。 【角色定位】 - 你熟悉旅游电商的商品发布规范、搜索排序规则、广告法合规要求 - 你了解不同旅行人群(亲子/蜜月/银发/摄影/深度游)的决策痛点 - 你的目标是帮商家在 30 秒内完成高质量发品,同时提升商品的点击率与转化率 【能力边界】 - 只处理与商品发布相关的内容:标题、介绍、详情、配图、行程、价格、SEO、合规 - 不承诺你没有数据支撑的结论;涉及市场数据时明确说明为"估算/参考" - 生成内容遵守《广告法》:不使用"最""第一""国家级"等极限词与违禁表述 【输出规范】 - 默认输出简体中文,语气专业、简洁、贴近电商运营习惯 - 结构化任务必须按指定格式输出(见各工具的格式约定) - 每次生成附 1-3 条简短的设计依据(如"含目的地+天数+类型,利于搜索") ``` **设计要点**: - **角色 + 场景双重限定**:不只说"你是助手",而是绑定"商家后台 + 商品发布"场景,收敛输出风格; - **能力边界前置**:把拒答规则(不做无关事、不用极限词)写进系统级,避免每个子 Prompt 重复; - **"附设计依据"** 是信任感设计——让商家理解 AI 为什么这样写,也降低"AI 黑箱"的抵触。 --- ## 三、上下文注入设计(Context Injection) ### 3.1 上下文变量定义 每次调用工具前,前端从表单读取并组装以下上下文: ```json { "dest": "云南(昆明/大理/丽江)", // 目的地 "days": "6天5晚", // 行程天数 "type": "跟团游", // 商品类型 "theme": "亲子家庭", // 适合人群标签 "title": "", // 已填写的标题(如有) "history": { // 偏好学习沉淀(见第七章) "count": 3, "styleWord": "亲子家庭友好·您的惯用话术", "prefs": ["云南路线偏好:6天5晚跟团游", "纯玩无购物话术偏好", "平季低于市场5%定价策略"] } } ``` ### 3.2 注入模板 ```text 【当前表单上下文】 目的地:{dest} 行程天数:{days} 商品类型:{type} 适合人群:{theme} 已填写标题:{title}(如为空则忽略) 请严格基于以上上下文生成内容,不要虚构与目的地不符的景点、餐饮、酒店。 ``` **设计要点**: - **变量是"约束"不是"参考"**:明确要求"不要虚构与目的地不符的内容",这是旅游行业最核心的质量红线(张冠李戴的行程是差评根源); - **空值兜底**:上下文缺失时 Prompt 中显式标注"未填写",引导 LLM 先给建议或用默认值,而非编造; - **上下文即产品逻辑**:Demo 中切换"云南/海南"生成完全不同的行程,落地上就是这段上下文注入在起作用。 --- ## 四、八大工具 Prompt 详解 ### 4.1 商品标题生成 **设计意图**:标题是搜索排序与点击率的第一要素,一次给 3 个差异化方案供选择,而非一个"标准答案"。 ```text 请为以下旅游商品生成 3 个高点击率的商品标题。 【表单上下文】{ctx} 【标题公式(三选一差异化)】 方案1(信任型):【纯玩无购物】{目的地}{天数}精品{类型}·5A景区全含·{人群}首选 方案2(卖点型):{目的地}{天数}深度{类型}|一价全含0自费·住特色酒店 方案3(体验型):【{人群}必选】{目的地}{天数}{类型}·随走随停·金牌向导·赠体验 【硬性要求】 1. 每个标题 ≤ 40 字(平台限制),必须包含:目的地 + 天数 + 商品类型(利于搜索命中) 2. 三案侧重不同:信任保障 / 价格卖点 / 体验亮点,不要同质化 3. 不得使用极限词;「5A」「金牌」等需有资质支撑的表述加上前置条件 4. 每个标题后附一行 ≤15 字的点击率依据 【输出格式】 1. {标题}|依据:{依据} 2. {标题}|依据:{依据} 3. {标题}|依据:{依据} ``` **结构化输出约定**:前端将 3 个标题解析为数组,"一键填入"按钮循环切换方案(Demo 中 `generated.title.used` 递增取模),无需重新生成。 **设计依据标签示例**:`含目的地+天数+类型,利于搜索`、`「无购物」为平台高转化词`。 --- ### 4.2 详细介绍(列表页卖点摘要) **设计意图**:详细介绍展示在列表页,核心任务是在 150-300 字内打消用户决策疑虑。采用固定四段式框架。 ```text 请为以下旅游商品生成列表页"详细介绍",围绕 {theme} 人群的决策痛点撰写。 【表单上下文】{ctx} 【四段式框架(每段一行)】 ① 身份定位 + 核心承诺:{目的地}{天数}{类型}·{人群}优选,全程 0 购物 0 自费,门票一价全含 ② 住宿亮点:精选 N 晚高分酒店,写具体住宿特色(如"大理海景房+丽江古城客栈") ③ 特色体验:3 个左右具象体验点(可参与的活动、代表性餐食),强调 {theme} 人群的获得感 ④ 服务承诺:行程透明无隐形消费、24h 管家、未成团提前 3 天全额退款 【硬性要求】 1. 总字数 150-300 字(列表页最佳展示长度) 2. 每段以换行分隔,不加序号 3. 退款/赔付等承诺必须与平台标准政策一致,不得加码 4. 体验点必须真实存在于该目的地的常规行程中 【输出格式】直接输出四段文案(纯文本,换行分段),末尾另起一行输出"字数:N" ``` **设计要点**:四段式(亮点—住宿—体验—承诺)对应旅游用户决策漏斗:先建立信任 → 消除住宿疑虑 → 激发向往 → 兜底风险。 --- ### 4.3 商品详情(富文本图文) **设计意图**:详情页内容量大,Prompt 按"模块化小标题 + 要点列表 + 配图占位"生成结构化 HTML,直接写入富文本编辑器。 ```text 请为以下旅游商品生成详情页图文内容(HTML 格式)。 【表单上下文】{ctx} 【固定结构(h3 小标题 + ul 要点列表)】 🌟 行程亮点(3 条:核心承诺 / 经典 IP 清单 / {theme}专属节奏,含每日行车时长控制) 🏨 住宿安排(2 条:具体住宿配置 / 提前公布酒店名单等保障性表述) 🍜 舌尖体验(目的地代表性餐食,写具体菜名) 🛡️ 服务保障(2 条:导游与管家服务 / 退款保障) [配图占位](末尾输出一个占位块,标注建议插入:行程地图 / 实拍酒店 / 餐饮实拍) 【硬性要求】 1. 输出合法 HTML 片段,仅使用 h3 / ul / li / b 标签,不使用 style 与 script 2. 每条要点 ≤ 30 字,使用短句 3. 数字类承诺(行车时长、酒店晚数)必须与 {days} 匹配 4. 配图占位使用
格式,与「配图建议」清单一一呼应 【输出格式】HTML 片段,可直接注入富文本编辑器 ``` **设计要点**:输出限定 HTML 标签白名单,是**安全约束**(防注入)与**渲染兼容**的双重要求;配图占位与配图工具联动,形成模块间呼应。 --- ### 4.4 配图建议(拍摄脚本) **设计意图**:不是生成图片,而是生成"拍什么"的脚本清单——商家多数缺的不是图,而是知道哪几张图转化率高。 ```text 请为以下旅游商品生成 6 张商品图的拍摄清单(按转化率贡献排序)。 【表单上下文】{ctx} 【固定清单结构】 1. 主图:{目的地}全景横版大图(必须含地标元素) 2. 详情图:酒店实拍·房间内饰 3. 详情图:核心景区打卡机位 4. 详情图:特色餐食实拍 5. 详情图:{theme}互动瞬间抓拍(有人物、有情绪) 6. 详情图:行程地图示意 【硬性要求】 1. 每张标注用途(主图/详情图)与构图建议(≤12 字) 2. 顺序即优先级:商家时间有限时按序补拍 3. 末尾附 1-2 条实拍建议(如"实拍图>精修图,差评更少") 【输出格式】JSON 数组:[{"label": "图片说明", "use": "主图|详情", "tip": "构图建议"}] ``` **结构化输出约定**:JSON 数组驱动前端"按清单添加图片",每张带 `AI 建议` 角标与人工上传图区分。 --- ### 4.5 行程编辑(逐日规划) **设计意图**:行程是旅游商品差异化核心,也是商家最费时的模块。Prompt 强制逐日结构化输出,且嵌入"节奏控制"规则。 ```text 请为以下旅游商品生成 {days} 的逐日行程。 【表单上下文】{ctx} 【行程设计规则】 1. D1 与最后一天只做接驳(接站/送站/自由活动),不安排紧张行程——降低差评率 2. 中段每日行车 ≤ 3.5 小时({theme} 人群节奏),"不赶路不早起" 3. 每日 title 格式:"核心地点 → 核心地点"或"主题·补充说明",≤ 15 字 4. 每日 desc 40-80 字:上午/下午/晚间节奏,含 1 个记忆点(看日落/歌舞表演等) 5. 行程路线需符合该目的地的真实地理动线(如云南:昆明→石林→楚雄→大理→丽江) 【输出格式】JSON 数组,长度必须等于天数: [{"title": "当日主题", "desc": "当日安排描述"}] ``` **设计要点**: - **天数硬约束**:`长度必须等于天数` 写进 Prompt,配合前端校验(Demo 中 `.slice(0, parseInt(ctx.days))`); - **地理动线真实**:这是旅游行程 Prompt 最关键的领域知识注入点,落地时建议在 Prompt 中附目的地动线参考表,或由 RAG 检索标准线路库; - **节奏规则来自运营经验**(D1/D6 只接驳、行车时长上限),是"AI 不如老运营"的地方,必须显式写进规则。 --- ### 4.6 价格库存(团期与定价) **设计意图**:定价是最敏感的决策,AI 不替商家拍板,而是给"市场参考区间 + 推荐定价 + 策略解释",决策权留给商家。 ```text 请基于近 30 天市场成交数据,为以下旅游商品生成团期排期与定价建议。 【表单上下文】{ctx} 【生成规则】 1. 生成 5 个团期:2 个近期平季团 + 2 个节假日档期(如国庆)+ 1 个节后团 2. 定价结构: - 平季团期定于市场均价下方约 5%(利于搜索排序与点击) - 节假日档期按供需上浮,库存放大(预计售罄率 ≥ 80%) - 儿童价约为成人价 65%-70% 3. 每个团期含:出发日期 / 成人价 / 儿童价 / 库存(5-25 区间) 4. 输出前先给 3 行定价依据:市场区间 / 推荐定价及理由 / 促销策略(如"首月立减 ¥300 冲新品榜") 【重要声明】市场数据为估算参考,请以平台实际成交数据校准。库存低于 6 的团期给出补库存建议。 【输出格式】JSON:{"analysis": ["市场区间…","推荐定价…","策略…"], "rows": [{"date":"YYYY-MM-DD","adult":N,"child":N,"stock":N}]} ``` **设计要点**: - **免责前置**:明确"估算参考",避免商家把 AI 估算当成交数据(法律与信任双风险); - **策略可解释**:不只给数字,给"为什么低于均价 5%",让商家可判断采纳度; - Demo 中库存 <6 自动标橙(`stock-low`),是结构化输出 + 前端校验的联动体现。 --- ### 4.7 SEO 关键词 **设计意图**:让商品被搜到。关键词组合逻辑固定:目的地词 × 天数词 × 类型词 × 人群词 × 意图词。 ```text 请为以下旅游商品提取 6 个搜索关键词,按预估搜索热度降序排列。 【表单上下文】{ctx} 【关键词组合公式(按热度降序)】 1. {目的地}+旅游(目的地大词,热度最高) 2. {目的地}+{天数}(精准需求词) 3. {类型}(品类词) 4. {人群}+旅游(人群词) 5. {目的地}+纯玩无购物(意图词,高转化) 6. {目的地}+自由行攻略(攻略词,长尾引流) 【硬性要求】每个词附月均搜索指数(估算值),关键词自然融入标题与详细介绍,不堆砌。 【输出格式】JSON:[{"kw": "关键词", "heat": 指数}] ``` --- ### 4.8 合规检查 **设计意图**:这是唯一"非生成"型工具——输入是已填表单,输出是风险扫描报告。Prompt 采用规则清单模式,输出固定三态。 ```text 请对以下商品信息进行「广告法 + 平台规则」双重合规扫描。 【待检内容】 标题:{title} 详细介绍:{intro} 商品详情:{detail} 图片说明:{images} 【扫描规则清单】 1. 广告法极限词:「最」「第一」「唯一」「国家级」「顶级」「极品」等 → ❌ 必须修改 2. 资质类表述:「金牌」「5A」「官方认证」等 → ⚠️ 需补充资质证明材料方可使用 3. 承诺类表述:「全额退款」「赔付」「保证」等 → ⚠️ 需与平台退改政策页一致,不得自行加码 4. 平台规范:主图尺寸(≥800×600)、文字遮挡、虚假宣传风险 → ℹ️ 提示项 【输出格式】逐条输出,每条三态之一: ✅ 通过:{模块}:{说明} ⚠️ 建议:{模块}:{问题描述} → {修改建议} ℹ️ 提示:{说明} 最后输出汇总:极限词风险数 / 待补充项数 / 审核通过率预估 ``` **设计要点**:三态分级(必须改 / 建议改 / 知悉)比"全红警告"更可执行;极限词清单在落地时应做成**前置词表 + 正则快筛 + LLM 复核**双层,正则拦截确定性风险,LLM 处理语义风险(如变体写法)。 --- ## 五、一键发品 · 编排 Prompt(Pipeline) ### 5.1 编排设计 一键发品不是一个大 Prompt,而是 **6 个工具 Prompt 的顺序编排**: ```text [配置收集] → 用户选 4 项(目的地/天数/类型/人群) ↓ [上下文同步] → 写回左侧表单,统一 ctx ↓ [串行生成] 标题 → 介绍 → 详情 → 配图 → 行程 → 价格库存 · 每步复用对应工具的 Prompt + 共享 ctx · 前序产物作为后续输入(如行程结果注入详情/配图的上下文) ↓ [静默填入] silentBatch 模式:逐模块写入表单,不逐条打扰 ↓ [偏好沉淀] 记录本次选择,更新成长等级 ``` ### 5.2 编排系统 Prompt(增量) 在一键发品模式下,System Prompt 追加一段: ```text 当前为「一键发品」批量模式。请按以下规则执行: 1. 按顺序完成 6 个模块生成,每个模块遵循各自工具的格式约定 2. 后序模块必须与前序模块保持一致:详情中的住宿/餐食须与介绍呼应, 配图清单须覆盖详情中的配图占位,行程天数必须严格等于设定天数 3. 各模块间不自相矛盾(如介绍写"海景房",详情不能写"普通标间") 4. 生成完成后输出一段 ≤ 80 字的总结,说明各模块已就绪与待商家确认的重点 ``` **设计要点**:**跨模块一致性**是编排模式的核心增量——单工具各自生成容易出现"介绍承诺 A、详情写 B"的矛盾,必须在编排层显式约束。 --- ## 六、自由对话 · 意图路由 Prompt 用户在对话框自由输入时,先做意图分类,再路由到对应工具。 ### 6.1 Demo 实现(关键词路由) ```js const canned = [ { k: ['标题', '名字'], f: () => quickAction('title') }, { k: ['介绍', '卖点'], f: () => quickAction('intro') }, { k: ['图', '配图', '拍摄'], f: () => quickAction('image') }, { k: ['行程', '规划', '路线'], f: () => quickAction('itinerary') }, { k: ['价', '定价', '库存', '团期', '多少钱'], f: () => quickAction('price') }, // ... ]; ``` ### 6.2 落地版意图路由 Prompt ```text 用户在商品发布页的 AI 助手中输入了一句话,请判断意图并路由。 【可选意图】 title / intro / detail / image / itinerary / price / seo / check(对应 8 个工具) chat_smalltalk(闲聊或与发品无关) chat_guidance(询问"怎么发品/怎么用助手"等操作指引) 【用户输入】"{text}" 【当前表单上下文】{ctx} 【输出格式】仅输出 JSON:{"intent": "意图标识", "args": {"抽取出的参数": "值"}} 例:输入"帮我生成亲子三亚自由行的标题和配图" → {"intent": "title", "args": {"theme": "亲子家庭", "dest": "海南(三亚)", "type": "自由行", "extra": ["image"]}} 注意:参数抽取结果需回写表单上下文后再调用工具;多个意图时按 extra 依次执行。 ``` **设计要点**:意图分类用**低温度小模型**(或直接 embedding 匹配)即可,无需大模型;参数抽取的价值在于"说一句话顺带改了表单上下文"。 --- ## 七、偏好学习与个性化(越用越好用) ### 7.1 三层个性化注入 这是"越用越好用"的核心 Prompt 机制——同一工具的 Prompt 根据使用历史分三档注入: | 成长等级 | 触发条件 | 注入的个性化 Prompt | |---------|---------|-------------------| | Lv.1 通用模板 | 0-2 次 | 无个性化,使用标准工具 Prompt | | Lv.2 风格匹配 | 3-9 次 | `【商家风格偏好】该商家惯用"{styleWord}"话术,生成内容贴合其历史风格` | | Lv.3 爆款复刻 | 10+ 次 | `【历史爆款参考】该商家历史爆款商品结构:{结构摘要},定价策略:{策略},请优先复用该结构` | ### 7.2 偏好沉淀 Prompt(发品完成后触发) ```text 请从本次发品记录中提炼可复用的商家偏好,供下次生成注入。 【本次记录】 商品配置:{dest}·{days}·{type}·{theme} 生成内容摘要:{各模块生成结果的摘要} 商家采纳行为:{是否直接采纳/换过几版/手动改了哪些字段} 【提炼规则】 1. 输出 3-5 条偏好,每条 ≤ 20 字,格式:"维度:偏好描述" 2. 维度限定:路线偏好 / 人群文案风格 / 话术偏好 / 定价策略 / 促销习惯 3. 只提炼有复用价值的信息,不复述本次内容本身 4. 商家手动修改过的字段权重最高(这是最强的偏好信号) 【输出格式】JSON 数组:["维度:偏好描述", ...] ``` ### 7.3 设计要点 - **偏好信号优先级**:手动修改 > 换版次数 > 直接采纳——商家改了什么,比 AI 生成了什么更能代表真实偏好; - **偏好可解释、可管理**:落地时偏好清单应对商家可见可删(Demo 完成页展示"本次沉淀 N 条偏好"),避免"AI 悄悄记我东西"的负感; - **Prompt 层面实现**:偏好注入就是一段附加上下文,不改工具 Prompt 本体,随时可回退到 Lv.1。 --- ## 八、通用工程建议(落地参数) | 事项 | 建议 | |------|------| | **模型温度** | 标题/介绍 0.8(求创意);行程/价格 0.3(求准确);合规检查 0.1(求稳定);意图路由 0 | | **输出解析** | 结构化工具一律要求 JSON 输出 + 前端 schema 校验,解析失败自动降级为纯文本卡片展示 | | **流式输出** | 介绍/详情类长文本走 SSE 流式渲染;行程/价格等结构化数据整体返回后渲染表格 | | **Few-shot** | 标题、介绍两个高频工具建议内置 2-3 组"上下文 → 优质输出"示例(取自平台真实高转化商品,脱敏后) | | **安全护栏** | ① HTML 标签白名单(4.3)② 极限词正则前置快筛(4.8)③ 行程地理动线校验(4.5,可用目的地-景点映射表校验) | | **缓存策略** | 同一 ctx 下的生成结果可短缓存(10 分钟),"换一版"强制绕过缓存 | | **成本控制** | 8 个工具按需调用;一键发品 6 连发时前序产物注入后序(如行程喂给配图),减少重复生成 | | **免责声明** | 价格类输出必须带"估算参考"声明;对话底部常驻"内容由 AI 生成,请核对后发布" | --- ## 九、Prompt 资产清单(速查) | 工具 | Prompt 类型 | 输出格式 | 温度 | 个性化注入 | |------|------------|---------|------|-----------| | 商品标题 | 生成(3 方案) | 数组 + 依据 | 0.8 | ✅ Lv.2+ | | 详细介绍 | 生成(四段式) | 纯文本 4 段 | 0.8 | ✅ Lv.2+ | | 商品详情 | 生成(结构化) | HTML 片段 | 0.6 | ✅ Lv.2+ | | 配图建议 | 生成(清单) | JSON 数组 | 0.7 | ✅ Lv.2+ | | 行程编辑 | 生成(逐日) | JSON 数组 | 0.3 | ✅ Lv.3 | | 价格库存 | 分析 + 生成 | JSON(分析+行) | 0.3 | ✅ Lv.3 | | SEO 关键词 | 生成(组合公式) | JSON 数组 | 0.5 | — | | 合规检查 | 规则扫描 | 三态报告 | 0.1 | — | | 一键发品 | 编排(6 步串行) | 各工具格式 | 各自 | ✅ 全档 | | 意图路由 | 分类 + 抽取 | JSON | 0 | — | | 偏好沉淀 | 提炼 | JSON 数组 | 0.2 | — | --- *本文档随 Demo 演进持续更新。对接真实 LLM 时,建议将各工具 Prompt 模板化存入配置中心,与前端代码解耦,便于单独调优与 A/B 测试。*