一文掌握怎么利用Python+AI构建一个精简版智能提示词系统

摘要：这篇文章详细讲解了如何用Python的Flask框架搭建一个智能提示词系统。系统通过Ollama调用本地部署的“通义千问”Qwen大模型，并使用MySQL数据库管理提示词从创建到使用的全过程。

文章结合真实工作场景，一步步教大家搭建一个具备“提示词库”、“提示词实验室”和“数据看板（包含数据报表）”等核心功能的系统应用。不但能聚焦管理各类提示词，快速调用，还能展示各种提示词的对比效果并持续优化。整个系统注重实用，程序代码完整易懂，界面简洁美观，真正做到“管好提示词，越用越机智”，是让AI人工智智能提升工作效率的好帮手。

详细内容请参考下文。

一、系统架构

说明：系统采用 Python Flask 后端，连接 MySQL 数据库与基于 Ollama 的通义千问大模型，并配以由 Jinja2 和 Bootstrap 5 构建的现代化深蓝色调前端界面。

详细情况如下：

二、系统功能

说明：系统提供了从工作台总览、词库调用、实验室测试、数据复盘到设置协助的全流程功能。

详细情况如下：

三、系统实现

1.环境准备

说明：Linux系统启动 Ollama 并加载 Qwen大模型。

2.创建MySQL数据库

(1)创建ai_prompt_system_db数据库

SQL> CREATE DATABASE ai_prompt_system_db CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;

(2)新增三个数据表

说明：在上面已经创建的数据库ai_prompt_system_db中新增用户表、提示词表和提示词测试记录表。

— 用户表

SQL>CREATE TABLE users (

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

username VARCHAR(80) NOT NULL UNIQUE,

email VARCHAR(120) NOT NULL UNIQUE,

password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,

created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

INDEX idx_username (username),

INDEX idx_email (email)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

— 提示词表

SQL> CREATE TABLE prompts (

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

title VARCHAR(200) NOT NULL,

content TEXT NOT NULL,

category VARCHAR(50) DEFAULT '通用' NOT NULL,

is_favorite BOOLEAN DEFAULT FALSE NOT NULL,

user_id INT NOT NULL,

created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

updated_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

— 外键：引用 users.id

CONSTRAINT fk_prompt_user

FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,

INDEX idx_user_id (user_id),

INDEX idx_created_at (created_at),

INDEX idx_category (category),

INDEX idx_is_favorite (is_favorite)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

— 测试记录表

SQL>CREATE TABLE test_logs (

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

prompt_id INT NOT NULL,

input_text TEXT NOT NULL,

output_text TEXT,

tokens_used INT DEFAULT 0,

response_time DECIMAL(6,3) DEFAULT 0.0,

created_at DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

— 外键：引用 prompts.id

CONSTRAINT fk_testlog_prompt

FOREIGN KEY (prompt_id) REFERENCES prompts(id) ON DELETE CASCADE,

INDEX idx_prompt_id (prompt_id),

INDEX idx_created_at (created_at)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

3.系统目录结构

说明：系统的目录结构如下

(1)编写配置文件config.py

(2)设计数据库连接文件database.py

(3)设计大模型调用文件ollama_client.py

(4)设计系统主程序文件app.py

(5)设计前端文件

• 基础布局模板templates/base.html

• 我的工作台templates/workbench.html

• 提示词库templates/prompt.html

• 提示词实验室templates/ai_lab.html

四、使用系统

1.启动系统

2.访问系统

(1)通过IP地址访问系统

(2)注册用户

点击【注册】进入用户注册页面。如下图

输入用户名和密码进行用户注册。图下图

点击“注册”按钮完成用户注册。如下图

(3)登录用户

输入刚注册的用户名和密码登录系统。如下图

点击“登录”按钮登录系统。如下图

(4)新建提示词

说明：列如设定一个营销方案，完善提示词，详细内容如下：

请为{万科楼盘销售}写一篇小红书风格的推广文案，要求：

1. 使用emoji和网络流行语

2. 突出产品卖点：{一线江景}

3. 包含使用场景描述

4. 添加相关话题标签

字数控制在300字左右。

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