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旅游主题网站模板,广东东莞天气,又一地发现2例阳性,提供邯郸wap网站建设系列文章目录 第一篇 AI 数据治理：LangChain4J 文本分类器在字段对标中的高级玩法 第二篇 LangChain4J + OpenTelemetry：AI 调用全链路可观测方案 第三篇 企业级 Neo4j GraphRAG：向量检索 + 图谱扩散怎么融合？Neo4j GraphRAG 给你答案 第四篇 多模型路由 + Resilience4j 熔…系列文章目录第一篇 AI 数据治理：LangChain4J 文本分类器在字段对标中的高级玩法第二篇 LangChain4J + OpenTelemetry：AI 调用全链路可观测方案第三篇 企业级 Neo4j GraphRAG：向量检索 + 图谱扩散怎么融合？Neo4j GraphRAG 给你答案第四篇 多模型路由 + Resilience4j 熔断降级，Java 大模型服务的降级与兜底体系第五篇「企业级智能体」LangChain4j Multi-Agent：角色分离 + 协同编排实战第六篇 LangChain4j + MCP：从工具协议到生产级 Agent第七篇 企业级 Prompt 管理中心：实验分流 + 曝光埋点 + 可回溯，版本化/AB/DSL/可观测全齐文章目录系列文章目录前言：为什么企业需要 Prompt 管理中心？一、整体架构与数据模型1.1 整体链路（从请求到答案）1.2 四张核心表二、代码实践2.1 启动类2.2 配置层：LangChain4J + MyBatis-Plus2.2.1 OpenAI 配置属性2.2.2 LangChain4J ChatModel Bean2.2.3 MyBatis-Plus 自动填充 createdAt/updatedAt2.3 DTO：对外 API 入参出参2.4 实体与 Mapper（MyBatis-Plus）2.4.1 实体：PromptTemplateDO2.4.2 实体：ExperimentDO / VariantDO / ExposureDO2.4.3 Mapper2.5 核心服务：版本化 / 实验分流 / DSL / 曝光埋点 / 调用模型2.5.1 Prompt 版本化服务2.5.2 Prompt DSL：Mustache 渲染器2.5.3 AB 实验：一致性分桶2.5.4 人群圈选（SpEL）2.5.5 实验解析服务（ExperimentService）2.5.6 实验管理（创建/启动/暂停/结束）2.5.7 曝光埋点服务（ExposureService）2.5.8 PromptResolver：实验命中 → 取版本 → DSL 渲染 → 返回2.5.9 LangChainChatService：曝光埋点 + 调用模型2.6 Controller：对外接口（管理端 + 对话端）2.6.1 ChatController2.6.2 PromptAdminController2.6.3 ExperimentAdminController2.7 application.properties（MySQL + Flyway + 运行配置）2.8 建表脚本（V1__init.sql）2.9 pom依赖2.10 完整功能测试：curl 一把跑通（实验分流 + 曝光埋点）总结前言：为什么企业需要 Prompt 管理中心？很多团队把大模型接入做成一个 ChatController - ChatModel 就上线了，但运行一段时间很快会遇到三类问题：Prompt 无法版本化：一改 Prompt 就“线上回答风格突变”，无法回滚，也无法对比效果无法做 AB Test：不知道新 Prompt 到底是提升还是变差，只能拍脑袋上线Prompt 维护成本高：大量 Prompt 分散在代码里/配置里，无法统一管理、审核、发布、统计企业级落地的核心不是“能调用模型”，而是：让 Prompt 可治理、可灰度、可回溯、可评估。这篇文章给你一套可运行的工程化方案：✅ Prompt 版本化 + 发布（ACTIVE/ARCHIVED）✅ 实验分流（权重 0~10000）+ 人群圈选（SpEL）✅ Prompt DSL（Mustache）渲染✅ 曝光记录落库（requestId 级追踪）✅ LangChain4J 统一对话入口一、整体架构与数据模型1.1 整体链路（从请求到答案）用户请求 /api/chat ↓ PromptResolver.