AI应用用户留存低？提示工程架构师用未来技术提升用户粘性

想象一下：你开发的AI聊天机器人上线一周就获得10万下载，但一个月后每天活跃用户只剩不到1万——这不是科幻故事，而是当下AI应用市场的真实写照。据Gartner 2024年报告，消费者AI应用的30天留存率平均仅为12.8%，远低于移动应用的25%。本文的目的，就是揭开AI应用"留不住人"的神秘面纱，让你理解"提示工程架构师"如何像"AI应用的用户体验设计师"一样，通过优化AI与用户的"对话逻辑"

杭州大厂Java程序媛

1103人浏览 · 2025-08-20 00:44:46

杭州大厂Java程序媛 · 2025-08-20 00:44:46 发布

AI应用用户留存低？提示工程架构师用未来技术提升用户粘性

关键词：AI应用用户留存、提示工程、用户粘性、提示工程架构师、个性化交互、未来AI技术、情感化提示设计

摘要：你是否曾下载过热门AI应用，却在几天后就将其遗忘？这不是你的错——当下70%以上的AI应用都面临"昙花一现"的困境：下载量惊人，但30天留存率不足15%。本文将化身"AI应用留存医生"，先剖析用户流失的三大"病灶"，再揭秘"提示工程架构师"这个新兴角色如何像"AI语言魔术师"一样，通过"未来提示技术"为AI应用注入"粘性基因"。我们会用面包店的回头客、教AI说"人话"的趣味比喻，拆解个性化提示设计、情感化交互、多模态理解等核心技术，更会手把手带你搭建一个"会记住用户喜好"的AI助手原型，让你的AI应用从"过客"变成用户的"日常伙伴"。

背景介绍

目的和范围

想象一下：你开发的AI聊天机器人上线一周就获得10万下载，但一个月后每天活跃用户只剩不到1万——这不是科幻故事，而是当下AI应用市场的真实写照。据Gartner 2024年报告，消费者AI应用的30天留存率平均仅为12.8%，远低于移动应用的25%。本文的目的，就是揭开AI应用"留不住人"的神秘面纱，让你理解"提示工程架构师"如何像"AI应用的用户体验设计师"一样，通过优化AI与用户的"对话逻辑"，将用户留存率提升30%以上。

范围限定：我们聚焦C端AI应用（如AI助手、学习工具、创意生成器等），不涉及企业级AI系统；重点讨论"提示工程"这一技术手段，而非市场营销或运营策略（尽管会提及技术与运营的结合）。

预期读者

AI产品经理：想知道如何从技术层面设计"让人上瘾"的AI交互
算法工程师：希望了解提示工程如何与模型优化配合提升用户体验
创业者/开发者：开发了AI应用但面临留存困境，需要实操解决方案
对AI感兴趣的普通人：想弄明白为什么有些AI用起来"像个机器人"，有些却"像懂你的朋友"

文档结构概述

本文将按"看病问诊"的逻辑展开：

诊断病情：AI应用用户留存低的3大核心原因（背景介绍）
介绍医生：提示工程架构师的角色与"治疗工具箱"（核心概念）
手术方案：提升留存的5大未来提示技术（核心算法与步骤）
实战案例：手把手搭建"高留存AI助手"原型（项目实战）
康复指南：不同场景的应用策略与未来趋势（应用场景与趋势）

术语表

核心术语定义

用户留存率：像面包店的"回头客比例"——比如100个新用户中，第7天还有多少人使用，第30天还有多少人使用（7日留存、30日留存）。
提示工程（Prompt Engineering）：给AI写"使用说明书"的技术——就像教孩子说话时，你不会只说"说点什么"，而是说"告诉妈妈今天在学校玩了什么游戏，开心吗？"（更具体、有引导性）。
提示工程架构师：AI的"语言教练+交互设计师"——不仅设计提示词，还规划AI如何根据用户反馈持续优化对话策略，让AI"越用越懂用户"。
用户粘性：用户对AI应用的"依赖程度"——像你每天必刷的短视频APP，不是因为它功能多强大，而是它总能推你喜欢的内容（AI应用的粘性来自"懂你"）。

缩略词列表

AI：人工智能（Artificial Intelligence）
LLM：大语言模型（Large Language Model，如GPT-4、Claude）
UE：用户体验（User Experience）
UI：用户界面（User Interface）
RAG：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，让AI结合外部知识库回答问题）

核心概念与联系

故事引入：为什么小明卸载了AI聊天机器人？

小明下载了一款号称"全能助手"的AI聊天机器人。第一天，他问："推荐一部周末看的电影。"AI回复："根据你的需求，推荐《流浪地球3》《奥本海默》《芭比》。"小明觉得还行，看了《奥本海默》。

第三天，小明又问："推荐一部类似《奥本海默》的电影。"AI回复：“根据你的需求，推荐《星际穿越》《盗梦空间》《敦刻尔克》。”（全是诺兰的电影，小明其实不太喜欢科幻）

第五天，小明问："帮我写一封给导师的邮件，请假参加比赛。"AI回复："好的，请提供请假时间、比赛名称和原因。"小明输入后，AI生成了一封格式工整但语气生硬的邮件（像机器翻译）。

一周后，小明觉得"这AI好像也没比搜索引擎聪明多少，还总答非所问"，果断卸载了。

这个故事暴露了3个AI留存杀手：

不懂用户偏好：小明不喜欢科幻，但AI没记住他看《奥本海默》后的反馈（比如小明可能提过"这部电影的历史感很震撼"）。
交互模式单一：每次都是"用户提问→AI回答"，像查字典，没有引导用户深入互动（比如问"你喜欢历史题材的电影吗？可以推荐更多类似风格的"）。
缺乏情感连接：邮件语气生硬，没有考虑"给导师请假"需要礼貌又真诚，AI只是完成了"写邮件"的任务，没理解"维护师生关系"的潜在需求。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

核心概念一：用户留存为什么对AI应用比传统APP更重要？

传统APP（如计算器、地图）靠"功能刚需"留存——你不会因为计算器界面不好看就不用它，因为你需要算数学题。但AI应用靠"体验留存"——就像你不会只因为"能聊天"就一直用一个朋友，你会因为这个朋友"懂你、有趣、能帮你解决实际问题"才保持联系。

生活例子：传统APP是"便利店"（你需要买水时才去，功能明确），AI应用是"咖啡馆"（你可能因为环境好、服务员记得你喜欢喝拿铁才常去，体验驱动）。

核心概念二：提示工程如何解决"AI不懂用户"的问题？

假设AI是一个"新来的店员"，刚开始什么都不懂。提示工程就是店长给店员写的"服务指南"：

基础版指南（普通提示）：“客人问什么就答什么。”（结果：客人问"推荐咖啡"，店员说"我们有拿铁、美式、卡布奇诺"——客人可能觉得太笼统）。
高级版指南（优化提示）：“先问客人：'您平时喜欢喝浓郁一点还是清淡一点的？今天想尝试新品还是喝常喝的？‘如果是老客人，记得上次他点的是冰美式加奶，主动问’今天还是老样子吗？’”（结果：客人觉得被重视，更可能再来）。

提示工程架构师就是写"高级版指南"的人，让AI从"被动回答"变成"主动理解"。

核心概念三：提示工程架构师的3大"超能力"

用户意图翻译能力：把用户模糊的需求（“帮我弄下明天的安排”）翻译成AI能理解的具体指令（“用户需要生成明天的日程表，包含上午会议、下午学习、晚上健身，需要优先安排会议时间，学习时间留2小时，健身后提醒洗澡”）。
对话节奏设计能力：像导演设计剧本一样，规划AI什么时候提问、什么时候倾听、什么时候提供建议（比如用户说"我心情不好"，AI不是直接说"开心点"，而是先问"愿意和我说说发生什么了吗？"——引导用户倾诉，增加互动时长）。
反馈循环搭建能力：让AI记住用户的"喜好标签"（比如"讨厌科幻电影"“喜欢历史题材”“邮件需要口语化”），并根据用户的点击、停留时间、输入内容不断更新这些标签（就像老师根据学生的作业对错调整教学重点）。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

提示工程与用户粘性的关系：像给AI装"记忆大脑"

没有提示工程的AI就像"金鱼"——只有7秒记忆，每次对话都是新的开始（用户说过的话、喜欢的东西全忘了）。有提示工程的AI像"你的好朋友"——记得你不吃香菜、喜欢周杰伦、上次考试没考好，下次聊天时会避开雷区、聊你感兴趣的话题。

生活例子：普通AI是自动售货机（你投币它出货，从不记得你），提示工程优化后的AI是小区楼下的杂货店老板（“小明，今天还是买可乐和薯片？上次你说薯片太咸，这次进了清淡口味的”）。

提示工程架构师与AI模型的关系：像"驯兽师"和"动物"

AI模型（如GPT-4）就像一只聪明但野生的大象——有强大的能力，但需要驯兽师（提示工程架构师）引导它发挥优势。驯兽师不会改变大象的本性，但会教它听懂指令、表演节目（对用户有用的功能）、甚至根据观众反应调整动作（用户反馈）。

关键区别：普通开发者使用AI模型时，是"让大象随便走"（直接调用API，输入问题等输出）；提示工程架构师是"设计大象的表演流程"（规划对话步骤、优化指令、结合用户数据调整行为）。

未来技术（如多模态、情感计算）与提示工程的关系：像"给AI升级感官"

现在的提示工程主要靠文字，就像AI只有"听觉"。未来技术会给AI加上"视觉"“触觉”“嗅觉”——比如你发一张哭脸的自拍，AI能"看到"你在哭，提示词会自动变成"你看起来不太开心，需要聊聊天吗？“（情感化提示）；你用语音说"帮我查天气”，AI能听出你声音沙哑，提示词变成"你感冒了吗？今天气温18度，记得多穿衣服，需要推荐附近的药店吗？"

生活例子：现在的AI像"盲人朋友"（只能通过文字理解你），未来技术+提示工程会让AI变成"健全朋友"（能看、能听、能感知你的情绪，更全面地理解你）。

核心概念原理和架构的文本示意图（专业定义）

提示工程架构师提升用户留存的"工作流水线"如下：

用户交互 → 用户数据采集 → 意图分析 → 提示词生成 → AI模型调用 → 结果优化 → 用户反馈 → 数据更新  
  ↑                                                                          ↓  
  └──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘  
                          （形成"用户-提示-AI-反馈"闭环）

用户交互：用户输入文字/语音/图片，或点击AI回复（如"这个回答有帮助"）。
用户数据采集：记录用户的历史对话、点击行为、停留时间、反馈标签（如"喜欢历史"“讨厌冗长回答”）。
意图分析：提示工程架构师设计算法，从用户数据中提取"显性需求"（如"推荐电影"）和"隐性需求"（如"想放松，需要轻松的电影"）。
提示词生成：根据意图动态生成提示词，包含用户偏好（如"推荐历史题材的轻松电影，避免战争场面"）。
AI模型调用：将提示词输入LLM，获取初始回答。
结果优化：对AI回答进行"二次加工"（如调整语气、分段、添加引导问题）。
用户反馈：用户对优化后的回答做出反应（继续提问/离开/点击"有用"），数据回流到"用户数据采集"环节，形成闭环。

Mermaid 流程图

graph TD  
    A[用户打开AI应用] --> B{是否新用户}  
    B -->|是| C[冷启动提示：引导用户输入偏好]  
    B -->|否| D[读取用户历史偏好数据]  
    C --> E[生成个性化初始提示]  
    D --> E  
    E --> F[AI模型生成回答]  
    F --> G[提示工程架构师优化回答语气/结构]  
    G --> H[用户与AI交互]  
    H --> I{用户是否产生反馈}  
    I -->|是| J[更新用户偏好数据]  
    I -->|否| K[记录无反馈行为数据]  
    J --> L[下次交互时使用更新后的数据]  
    K --> L  
    L --> A

流程图解读：就像老师教学生的过程——新学生（新用户）先做"兴趣调查表"（冷启动提示），老学生（老用户）直接根据上次的作业情况（历史数据）教学；老师讲课（AI回答）后，根据学生的表情（反馈）调整下次的教学内容（更新数据），形成"教-学-反馈-调整"的循环。

核心算法原理 & 具体操作步骤

提升AI应用用户留存的核心，是让AI"越用越懂用户"。这需要提示工程架构师设计5大关键算法/步骤，我们用"个性化电影推荐AI"为例详细说明。

步骤1：用户偏好画像构建算法（解决"AI记不住用户"问题）

原理：像给每个用户建"喜好日记本"，记录用户明确说过的偏好（显性偏好）和行为暗示的偏好（隐性偏好）。

操作步骤：

设计偏好标签体系：先确定AI需要记录哪些"喜好维度"（以电影推荐为例）：
- 显性标签：类型（喜剧/历史/科幻）、导演（诺兰/张艺谋）、情绪（轻松/沉重）、语言（中文/英文）
- 隐性标签：互动时长（用户讨论某类电影时输入更多文字）、点击行为（多次点击某类电影链接）、拒绝行为（说"不喜欢这个"）

用提示词引导用户主动提供偏好（冷启动阶段）：
不要问：“你喜欢什么电影？”（用户可能说"不知道"或"随便"）
而要用"选择题+场景题"提示：

# 冷启动提示词示例（Python字符串格式）  
cold_start_prompt = """  
嗨！我是你的电影推荐助手，为了更好地帮你找片，我们玩个小游戏吧～  
1. 如果你周末想看电影放松，你会选：  
   A. 笑到肚子痛的喜剧  B. 让人感动的爱情片  C. 烧脑的悬疑片  D. 热血的动作片  
2. 上次看电影时，你有没有说过类似的话？（选一个最接近的）  
   A. "这电影太长了，看不下去"  B. "结局太惨了，心情都不好了"  
   C. "这个导演的风格我好喜欢！"  D. "里面的历史知识好有趣"  
3. 你最近在关注什么？（比如"考试""旅行""恋爱"，随便说点）  
"""

用户回答后，AI提取标签（如选A→喜剧，选D→喜欢历史元素，说"考试"→可能需要轻松、短时的电影）。

用正则表达式+语义分析提取隐性偏好：
记录用户历史对话，用代码提取关键词和情绪：

import re  
from textblob import TextBlob  # 情感分析库  

def extract_preferences(user_input, history_dialog):  
    preferences = {"genres": [], "emotions": [], "length": None}  
    
    # 提取显性类型偏好（如"我喜欢喜剧"）  
    genre_keywords = {"喜剧": "comedy", "历史": "history", "科幻": "sci-fi"}  
    for keyword, genre in genre_keywords.items():  
        if re.search(keyword, user_input):  
            preferences["genres"].append(genre)  
    
    # 提取隐性情绪偏好（如"这个太无聊了"→负面情绪，避免同类）  
    sentiment = TextBlob(user_input).sentiment.polarity  # -1（负面）~1（正面）  
    if sentiment < -0.3:  # 强烈负面  
        # 找到最近提到的电影类型，加入"不喜欢"列表  
        last_movie = history_dialog[-1]["ai_response"]  # 上次AI推荐的电影  
        for keyword, genre in genre_keywords.items():  
            if re.search(keyword, last_movie):  
                preferences["disliked_genres"] = [genre]  
    
    # 提取隐性长度偏好（如"电影太长了"）  
    if re.search("太长|太久", user_input):  
        preferences["length"] = "short"  # 偏好短片（<1.5小时）  
    return preferences

存储偏好数据：用JSON格式保存到用户画像中：

{  
  "user_id": "user_123",  
  "explicit_preferences": {"genres": ["history"], "emotions": ["relaxing"]},  
  "implicit_preferences": {"disliked_genres": ["sci-fi"], "length": "short"},  
  "interaction_count": 5,  # 交互次数  
  "last_active_time": "2024-05-20 19:30"  
}

步骤2：个性化提示生成算法（解决"AI回答千篇一律"问题）

原理：根据用户偏好动态调整提示词，让AI回答"千人千面"。

操作步骤：

设计提示词模板：预留"偏好插槽"，根据用户画像填充内容：

def generate_prompt(user_profile):  
    # 基础模板  
    base_prompt = """  
    你是一个个性化电影推荐助手，请根据用户偏好推荐电影。  
    要求：  
    1. 推荐3部电影，每部包含片名、类型、推荐理由（20字以内）  
    2. 推荐理由要符合用户喜欢的情绪风格  
    3. 绝对不要推荐用户不喜欢的类型  
    """  
    
    # 填充偏好插槽  
    if user_profile["explicit_preferences"]["genres"]:  
        base_prompt += f"\n用户喜欢的类型：{','.join(user_profile['explicit_preferences']['genres'])}"  
    if "disliked_genres" in user_profile["implicit_preferences"]:  
        base_prompt += f"\n用户不喜欢的类型：{','.join(user_profile['implicit_preferences']['disliked_genres'])}"  
    if user_profile["implicit_preferences"]["length"] == "short":  
        base_prompt += "\n优先推荐片长<1.5小时的电影"  
    if "relaxing" in user_profile["explicit_preferences"]["emotions"]:  
        base_prompt += "\n推荐理由要突出'轻松''治愈''无压力'等感觉"  
    return base_prompt

根据用户交互次数调整提示复杂度：
- 新用户（交互<3次）：提示词强调"回答简洁、多用表情符号、主动提问引导继续对话"
- 老用户（交互>10次）：提示词强调"引用用户之前喜欢的电影，推荐同风格新作，加入深度分析（如导演创作背景）"

步骤3：对话节奏控制算法（解决"交互中断"问题）

原理：像聊天时"抛接球"，AI不能只"接球"（回答问题），还要主动"抛球"（提出新问题），让对话持续下去。

操作步骤：

设计"对话延续提示词"：在AI回答后自动添加引导问题，根据用户偏好选择问题类型：

def add_follow_up_question(user_profile, ai_response):  
    # 喜欢历史的用户→问相关延伸问题  
    if "history" in user_profile["explicit_preferences"]["genres"]:  
        return ai_response + "\n对了，你更喜欢古代史还是近代史？下次可以推荐对应时期的电影～"  
    # 喜欢轻松情绪的用户→问体验感受  
    elif "relaxing" in user_profile["explicit_preferences"]["emotions"]:  
        return ai_response + "\n这些电影看起来够轻松吗？如果觉得不够，我再找更搞笑的～"  
    # 默认问题  
    else:  
        return ai_response + "\n你平时一个人看电影多，还是和朋友一起看呀？"

设置"对话深度阈值"：如果用户连续3次只回答"嗯"“好的”“谢谢”（简短回应），提示词自动切换为"游戏化互动"（如"我们来猜电影台词吧！我说上句，你接下句～"），避免对话终止。

步骤4：反馈循环优化算法（解决"AI越用越笨"问题）

原理：让AI像"学生"一样，根据"老师评分"（用户反馈）调整学习重点。

操作步骤：

设计用户反馈入口：在AI回答后添加简单反馈按钮（如"👍 这个推荐很准"“👎 不太喜欢”“⏱️ 片长太长了”），点击后触发反馈处理提示词。

用反馈更新用户画像：

def update_profile_from_feedback(user_profile, feedback_type):  
    if feedback_type == "👍":  
        # 增加当前推荐类型的权重（下次优先推荐）  
        current_genre = extract_genre_from_last_response()  # 提取本次推荐的电影类型  
        user_profile["explicit_preferences"]["genres"].append(current_genre)  
    elif feedback_type == "👎":  
        # 记录不喜欢的类型  
        current_genre = extract_genre_from_last_response()  
        user_profile["implicit_preferences"]["disliked_genres"].append(current_genre)  
    elif feedback_type == "⏱️":  
        # 强化"喜欢短片"的偏好  
        user_profile["implicit_preferences"]["length"] = "short"  # 从"可能偏好"变为"明确偏好"  
    return user_profile

定期用反馈数据重新训练提示词策略：每周分析所有用户的反馈，调整提示词模板（如发现80%用户讨厌"冗长剧情"，则在所有提示词中加入"避免推荐剧情复杂的电影"）。

步骤5：多模态情感交互算法（未来技术，解决"情感连接弱"问题）

原理：让AI"看懂"用户的表情、"听出"用户的语气，生成更贴心的提示词。

操作步骤（需结合计算机视觉和语音识别技术）：

语音情感分析：调用语音识别API将用户语音转为文字，同时提取情感特征（如语速快→激动，语调低→低落）：

import speech_recognition as sr  
from emotion_detection import detect_emotion  # 假设的情感检测库  

def process_voice_input(voice_file):  
    # 语音转文字  
    r = sr.Recognizer()  
    with sr.AudioFile(voice_file) as source:  
        audio = r.record(source)  
    text = r.recognize_google(audio)  
    
    # 情感检测  
    emotion = detect_emotion(voice_file)  # 返回"happy""sad""angry"等  
    return text, emotion

根据情感调整提示词：

def adjust_prompt_by_emotion(text, emotion):  
    base_prompt = f"用户说：{text}，请回复。"  
    if emotion == "sad":  
        base_prompt += "\n用户现在心情不好，回复要温暖、安慰，避免推荐沉重题材的电影，主动提供倾听支持（如'愿意和我说说为什么不开心吗？'）"  
    elif emotion == "angry":  
        base_prompt += "\n用户现在很激动，回复要冷静、中立，避免反问句，直接提供解决方案（如'好的，我马上帮你找其他类型的电影'）"  
    return base_prompt

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

用户留存率的数学定义

用户留存率是衡量AI应用粘性的核心指标，公式如下：

7日留存率：
$R_7 = \frac{U_7}{U_0} \times 100\%$

( U_0 )：第0天（安装日）的新增用户数
( U_7 )：第7天仍活跃的用户数

30日留存率：
$R_{30} = \frac{U_{30}}{U_0} \times 100\%$

举例：100人安装AI应用，第7天有20人使用，第30天有10人使用，则 ( R_7=20% )，( R_{30}=10% )。

提示工程对留存率的提升模型

提示工程架构师的目标是通过优化交互，让更多用户从"一次性使用者"变为"长期活跃用户"。假设某AI应用初始7日留存率为15%，通过提示工程优化后，我们希望提升到20%以上。

留存提升率公式：
$\Delta R = R_{\text{优化后}} - R_{\text{优化前}}$
$\text{提升百分比} = \frac{\Delta R}{R_{\text{优化前}}} \times 100\%$

举例：优化前 ( R_7=15% )，优化后 ( R_7=22.5% )，则 ( \Delta R=7.5% )，提升百分比=50%（非常显著的提升）。

用户偏好权重更新公式（隐性偏好提取）

用户的隐性偏好（如通过行为暗示的喜好）需要动态调整权重，避免"一次讨厌就永久排除"。我们用"衰减因子"来平衡新旧偏好的影响：

$W_{t+1} = \alpha \cdot W_t + (1-\alpha) \cdot F_t$

( W_{t+1} )：更新后的偏好权重（如"喜欢历史电影"的权重）
( W_t )：当前权重（初始为0）
( F_t )：本次反馈得分（正面反馈=1，负面反馈=-1，无反馈=0）
( \alpha )：衰减因子（通常取0.8，表示旧权重占80%，新反馈占20%）

举例：用户之前3次都喜欢历史电影（权重 ( W_t=0.6 )），本次反馈"不喜欢"（( F_t=-1 )），则：
$W_{t+1} = 0.8 \times 0.6 + (1-0.8) \times (-1) = 0.48 - 0.2 = 0.28$
（权重下降但未归零，避免过度反应）

项目实战：代码实际案例和详细解释说明

开发环境搭建

目标：搭建一个"高留存电影推荐AI助手"原型，具备用户偏好记忆、个性化推荐、多轮对话能力。

环境准备：

编程语言：Python 3.9
核心库：OpenAI API（调用GPT-3.5）、Streamlit（构建简单UI）、SQLite（存储用户数据）
工具：情感分析库TextBlob、语音识别库SpeechRecognition（可选，用于多模态演示）

安装依赖：

pip install openai streamlit sqlite3 textblob speechrecognition

源代码详细实现和代码解读

1. 项目结构

movie_recommender/  
├── app.py          # 主程序（UI+逻辑）  
├── user_profiles.db # SQLite数据库（存储用户画像）  
├── prompt_templates.py # 提示词模板  
└── utils.py        # 工具函数（偏好提取、反馈处理等）

2. 数据库设计（存储用户画像）

# app.py 中初始化数据库  
import sqlite3  

def init_db():  
    conn = sqlite3.connect('user_profiles.db')  
    c = conn.cursor()  
    # 创建用户表：user_id（唯一标识）、preferences（JSON格式存储偏好）、interaction_count（交互次数）  
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS users  
                 (user_id TEXT PRIMARY KEY,  
                  preferences TEXT,  
                  interaction_count INTEGER DEFAULT 0,  
                  last_active TEXT)''')  
    conn.commit()  
    conn.close()  

init_db()  # 启动时初始化

3. 用户偏好提取工具（utils.py）

import re  
from textblob import TextBlob  

def extract_preferences(user_input, history_dialog):  
    """从用户输入和历史对话中提取偏好"""  
    preferences = {  
        "genres": [], "disliked_genres": [],  
        "emotions": [], "length": None  
    }  
    # 1. 提取电影类型（显性）  
    genre_map = {  
        "喜剧": "comedy", "历史": "history", "科幻": "sci-fi",  
        "爱情": "romance", "悬疑": "mystery"  
    }  
    for chinese, english in genre_map.items():  
        if re.search(chinese, user_input):  
            preferences["genres"].append(english)  
    # 2. 提取负面情绪（隐性）  
    sentiment = TextBlob(user_input).sentiment.polarity  
    if sentiment < -0.3:  # 强烈负面  
        # 假设历史对话最后一条是AI推荐的电影  
        last_recommendation = history_dialog[-1]["ai"] if history_dialog else ""  
        for chinese, english in genre_map.items():  
            if re.search(chinese, last_recommendation):  
                preferences["disliked_genres"].append(english)  
    # 3. 提取长度偏好（隐性）  
    if re.search("太长|太久|不耐烦", user_input):  
        preferences["length"] = "short"  
    # 4. 提取情绪偏好（显性）  
    emotion_map = {"轻松": "relaxing", "治愈": "healing", "刺激": "exciting"}  
    for chinese, english in emotion_map.items():  
        if re.search(chinese, user_input):  
            preferences["emotions"].append(english)  
    return preferences

4. 提示词模板（prompt_templates.py）

def get_recommendation_prompt(user_profile):  
    """根据用户画像生成个性化推荐提示词"""  
    # 解析用户偏好（JSON字符串转字典）  
    import json  
    prefs = json.loads(user_profile["preferences"])  
    base_prompt = """  
    任务：你是一个电影推荐专家，请根据用户的喜好推荐3部电影。  
    要求：  
    1. 每部电影包含：片名（中文）、类型、推荐理由（20字以内）  
    2. 推荐理由必须符合用户喜欢的情绪风格  
    3. 绝对不要推荐用户明确不喜欢的类型  
    """  
    # 添加用户偏好  
    if prefs["genres"]:  
        base_prompt += f"\n用户喜欢的类型：{','.join(prefs['genres'])}"  
    if prefs["disliked_genres"]:  
        base_prompt += f"\n用户不喜欢的类型：{','.join(prefs['disliked_genres'])}"  
    if prefs["length"] == "short":  
        base_prompt += "\n优先推荐片长<1.5小时的电影（90分钟以内）"  
    if prefs["emotions"]:  
        base_prompt += f"\n推荐理由要突出这些感觉：{','.join(prefs['emotions'])}"  
    # 根据交互次数调整复杂度  
    if user_profile["interaction_count"] < 3:  
        base_prompt += "\n注意：用户是新手，回答要简洁，每部电影加一个表情符号，推荐后主动问一个问题引导继续对话"  
    else:  
        base_prompt += "\n注意：用户是老用户，推荐理由可以稍微详细（如导演风格、获奖情况），推荐后问用户是否看过同类型的经典电影"  
    return base_prompt

5. 主程序（app.py，Streamlit UI）

import streamlit as st  
import openai  
import json  
import sqlite3  
from datetime import datetime  
from utils import extract_preferences  
from prompt_templates import get_recommendation_prompt  

# 配置OpenAI API（替换为你的API密钥）  
openai.api_key = "your_api_key_here"  

# 初始化用户（为简化，用session_id作为user_id）  
if "user_id" not in st.session_state:  
    st.session_state.user_id = st.session_state.get("session_id", "test_user_123")  # 实际应用中用唯一session_id  
if "history" not in st.session_state:  
    st.session_state.history = []  # 存储对话历史  
if "user_profile" not in st.session_state:  
    # 从数据库加载用户画像，若无则新建  
    conn = sqlite3.connect('user_profiles.db')  
    c = conn.cursor()  
    c.execute("SELECT * FROM users WHERE user_id=?", (st.session_state.user_id,))  
    user = c.fetchone()  
    if user:  
        st.session_state.user_profile = {  
            "user_id": user[0],  
            "preferences": user[1],  
            "interaction_count": user[2],  
            "last_active": user[3]  
        }  
    else:  
        # 新用户：初始化空偏好  
        st.session_state.user_profile = {  
            "user_id": st.session_state.user_id,  
            "preferences": json.dumps({"genres": [], "disliked_genres": [], "emotions": [], "length": None}),  
            "interaction_count": 0,  
            "last_active": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")  
        }  
        c.execute("INSERT INTO users VALUES (?, ?, ?, ?)", (  
            st.session_state.user_id,  
            st.session_state.user_profile["preferences"],  
            0,  
            st.session_state.user_profile["last_active"]  
        ))  
    conn.commit()  
    conn.close()  

# 页面标题  
st.title("🎬 懂你的电影推荐助手")  

# 显示对话历史  
for msg in st.session_state.history:  
    with st.chat_message(msg["role"]):  
        st.markdown(msg["content"])  

# 冷启动引导（新用户）  
if st.session_state.user_profile["interaction_count"] == 0:  
    with st.chat_message("assistant"):  
        st.markdown("嗨！我是你的电影推荐助手～ 为了更好地帮你找片，我们玩个小游戏吧～\n\n1. 如果你周末想看电影放松，你会选：\n   A. 笑到肚子痛的喜剧  B. 让人感动的爱情片  C. 烧脑的悬疑片  D. 热血的动作片\n\n2. 你最近在关注什么？（比如'考试''旅行''恋爱'，随便说点）")  

# 用户输入  
if prompt := st.chat_input("说说你想看什么电影，或者聊聊你的心情吧～"):  
    # 添加用户输入到历史  
    st.session_state.history.append({"role": "user", "content": prompt})  
    with st.chat_message("user"):  
        st.markdown(prompt)  

    # 1. 提取用户偏好  
    user_prefs = extract_preferences(  
        user_input=prompt,  
        history_dialog=st.session_state.history[:-1]  # 排除本次输入的历史  
    )  

    # 2. 更新用户画像  
    current_prefs = json.loads(st.session_state.user_profile["preferences"])  
    # 合并新提取的偏好（去重）  
    for key in ["genres", "disliked_genres", "emotions"]:  
        current_prefs[key] = list(set(current_prefs[key] + user_prefs[key]))  
    if user_prefs["length"]:  
        current_prefs["length"] = user_prefs["length"]  
    # 更新交互次数和最后活跃时间  
    st.session_state.user_profile["preferences"] = json.dumps(current_prefs)  
    st.session_state.user_profile["interaction_count"] += 1  
    st.session_state.user_profile["last_active"] = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")  
    # 保存到数据库  
    conn = sqlite3.connect('user_profiles.db')  
    c = conn.cursor()  
    c.execute("UPDATE users SET preferences=?, interaction_count=?, last_active=? WHERE user_id=?", (  
        st.session_state.user_profile["preferences"],  
        st.session_state.user_profile["interaction_count"],  
        st.session_state.user_profile["last_active"],  
        st.session_state.user_id  
    ))  
    conn.commit()  
    conn.close()  

    # 3. 生成个性化提示词  
    recommendation_prompt = get_recommendation_prompt(st.session_state.user_profile)  

    # 4. 调用OpenAI API获取推荐  
    response = openai.ChatCompletion.create(  
        model="gpt-3.5-turbo",  
        messages=[{"role": "system", "content": recommendation_prompt}]  
    )  
    ai_reply = response.choices[0].message['content']  

    # 5. 添加AI回复到历史  
    st.session_state.history.append({"role": "assistant", "content": ai_reply})  
    with st.chat_message("assistant"):  
        st.markdown(ai_reply)  

    # 6. 添加反馈按钮（简化版：只提供"喜欢"和"不喜欢"）  
    col1, col2 = st.columns(2)  
    with col1:  
        if st.button("👍 这个推荐很准", key="like"):  
            # 处理正面反馈（更新偏好权重，此处简化为增加对应类型权重）  
            pass  # 实际应用中调用update_profile_from_feedback函数  
    with col2:  
        if st.button("👎 不太喜欢", key="dislike"):  
            # 处理负面反馈（记录不喜欢的类型）  
            pass

代码解读与分析

用户画像存储：用SQLite轻量级数据库，避免每次重启丢失数据，适合原型开发。
冷启动设计：新用户首次使用时，通过"选择题+场景题"提示词主动获取偏好，避免用户输入"不知道"。
偏好动态更新：每次用户输入后，自动提取新偏好并合并到历史偏好中（去重处理），实现"越用越懂用户"。
提示词个性化：根据用户交互次数调整提示复杂度（新用户简洁有趣，老用户深度分析），匹配用户对AI的熟悉程度。
对话延续设计：提示词模板中强制AI在推荐后主动提问，避免对话中断（如"下次可以推荐对应时期的电影～"）。

实际应用场景

1. 教育AI应用（如AI学习助手）

留存痛点：学生使用几次后觉得"AI讲题太死板"，不如问同学有趣。
提示工程解决方案：

个性化学习路径提示：记录学生的错题类型（如"几何证明题常错"），提示词强调"用学生喜欢的动漫角色举例讲解（如’假设鸣人要证明三角形全等…'）"
情感化鼓励提示：检测到学生输入"太难了"“不想学了”，提示词变为"你上次做对了3道题，进步很大！这道题我们拆成3步，每步我陪你一起做，做完奖励你一个小知识彩蛋～"
学习习惯记忆提示：记住学生喜欢在晚上8点学习，每天7:30主动发提示"该学习啦！今天我们继续上次没看完的’一元二次方程’，记得带笔记本哦～"