一种基于超自动化工作流的大模型性能增强框架

【背景和目的】大语言模型（LLMs）在企业的应用正从通用能力展示转向深度业务融合。然而，在算力、预算与人才受限的环境下，最大化轻量级模型（如7B及以下）的效能成为关键挑战。传统提示词工程依赖静态模板或专家手工设计，难以应对企业动态、复杂的任务需求。为突破此瓶颈，本文提出了一种提示词工程的新范式：提示词即时生成（Prompt-on-the-Fly Generation）。

【方法】该范式通过一个基于超自动化（Hyperautomation）理念构建的多阶段、并行处理的工作流，为每一次任务动态生成一个高度结构化、富含深度上下文的系统提示词。该工作流程序化地融合企业内部知识库、用户动态输入乃至外部实时数据等多源异构信息，为轻量级模型构建了一个“即时认知环境”，引导其完成超越自身参数规模的复杂推理与生成任务。

【结果】实验证明，该框架在1.8B和7B模型上均取得了显著的性能提升，输出准确率最高可达92%，用户满意度相较于基线提升超过140%。

【结论】本研究不仅提供了一套技术方案，更提炼出一种可复用的AI应用设计元模板（Meta-Template），为资源受限企业开辟了一条可行的、高效的AI生产力转化路径。

引言：

大语言模型（LLMs）的出现为企业自动化和智能化转型注入了新的活力。然而，在资源相对匮乏的企业（如笔者所在的传统行业的某烟草行业地市级商业公司），将这项技术投入真实商业环境面临着独特挑战。这些企业的IT部门通常以业务支撑和系统运维为核心，缺乏专门的算法团队与大规模AI模型训练、微调的经验。因此，采用轻量级、可私有化部署的开源模型（如参数规模在7B及以下）成为一种务实选择。如何在不进行复杂模型改造的前提下，通过外部工程化的手段，挖掘并提升这些模型的潜力，使其胜任复杂的业务任务，成为一个亟待解决的核心问题。

提示词工程（Prompt Engineering）作为一种低成本、高灵活性的模型优化技术备受关注[5-6, 18]。当前主流方法可归为两类：

1.手工专家调优：依赖个人经验，效率低下、成本高昂，难以规模化复制。

2.静态框架与模块化组装：通过预定义模块进行拼接，如CRISPE等框架虽提供了结构化指导[7]，但其“静态组装”的本质无法应对企业千变万化、高度动态的业务场景，也难以充分利用企业沉淀的海量、多源的知识资产。

同时，在更广阔的自动化提示词工程领域，诸如“自动提示工程师”（Automatic Prompt Engineer, APE）[14]等研究侧重于算法化生成提示词的措辞，而以检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）为代表的方法[3, 22]及其多种变体则聚焦于优化检索内容的相关性。尽管这些技术通过引入少样本（Few-shot）示例[1]或思维链（Chain-of-Thought, CoT）[2]等方式提升了模型性能，但它们通常优化的是单一环节，较少系统性地探讨如何将多源、异构的企业内部上下文（如组织结构、岗位职责、阶段性目标）与任务流程进行深度、自动化的编排。这些方法的共同局限在于，仍将提示词视为一个“待设计”或“待填充”的静态对象，在处理需要深度上下文理解和复杂逻辑推理的企业级任务时往往力不从心。

针对上述挑战，本文提出了一种系统性的范式演进：从“静态组装”提示词，跃迁到“动态生成”高度上下文感知的提示词。我们不再将提示词视为预设模板，而是将其看作一个应需而生的、由智能化流程即时创造的“信息包”。

本文的主要贡献如下：

1.提出了一种提示词工程新范式：以“提示词即时生成”（Prompt-on-the-Fly Generation）为核心，旨在为每一次任务动态构建最优的指令上下文，突破静态方法的局限。

2.设计并实现了一个基于超自动化理念的动态上下文融合工作流。该工作流能够将用户结构化输入、内部知识库、场景化范例（Few-shot）[1]、推理路径（CoT）[2]以及外部实时信息等异构数据源进行无缝融合与智能编排。

3.提炼并验证了一种可复用的AI应用设计元模板（Meta-Template）。通过实验证明，该框架能显著提升轻量级模型的输出质量，其核心设计思想可迁移至不同业务领域，为业务专家与IT人员协作开发AI应用提供了有效的方法论。

1 框架设计

1.1 设计思想

本框架的设计思想完全不同于传统的模块化拼接理念，它建立在四个全新的核心原则之上：

1.上下文至上 (Context is King）：决定模型输出质量的根本因素，是为其提供的上下文的深度、广度和相关性。框架的首要目标是为模型构建一个丰富、精确、多维度的“认知环境”。

2.流程即智能 (Process as Intelligence）：智能不应仅被视为模型内部的黑箱能力。我们主张，数据在系统中的流转、处理与融合的流程本身，就是一种更高维度的、可设计的智能。这正是超自动化（Hyperautomation）理念的体现，即通过协同多种技术（LLM节点、知识库、解析器等）来智能地自动化端到端的业务流程。

3.动态生成 (On-the-Fly Generation）：放弃“一词多用”的模板库思想。最优的提示词是为特定任务即时生成的、一次性的。它由自动化工作流在用户需求的驱动下实时创造，而非从静态库中调用。

4.多源融合 (Multi-Source Fusion）：框架的核心能力在于打破企业内部的知识孤岛，将结构化、非结构化、内部、外部的各类信息无缝地、自动化地融合到提示词的构建过程中。

1.2 体系架构

基于上述思想，我们构建了一个以“超自动化工作流引擎”为核心的体系架构。该引擎（本文基于开源平台Dify实现，但架构本身具有平台无关性）作为系统的“大脑”，负责调度各类工具和LLM节点，执行数据融合与提炼，最终动态生成提示词。

图1 基于超自动化工作流的提示词工程体系架构

1.3  核心工作流详解

本框架的核心是一个包含五个阶段、内部并行处理的复杂工作流，旨在实现提示词上下文的极致丰富与精准。

图2 提示词即时生成超自动化工作流

工作流阶段详解：

阶段一：结构化需求解析：用户通过UI表单将模糊的业务意图转化为多维度的结构化输入。

阶段二：并行上下文获取与初加工：工作流并行启动四个子流，高效地从知识库和互联网中抓取与岗位、领域、场景范例和外部热点相关的信息，并进行初步提炼。

阶段三：宏观规划与推理路径构建 (CoT）：此阶段是赋予模型“思考能力”的关键。工作流结合微观的任务步骤（局部CoT）和宏观的部门计划、工作方法论（全局CoT），为模型提供从战术到战略的完整思考框架。

阶段四：系统性上下文组装与执行：将前序所有阶段提炼出的上下文信息全部聚合，形成一个包含多源信息、结构化的系统提示词 (System Prompt），为模型预设一个详尽的“虚拟专家”人格和知识背景。同时，将用户原始需求构造成用户提示词 (User Prompt），一同送入核心LLM执行。

阶段五：基于少样本的结构化输出：根据需要，从知识库检索格式化语法作为少样本示例，引导模型生成符合业务规范的、即所得的最终交付物。

2 实验设计与结果分析

2.1 实验设置

1.任务集

核心任务：生成一份专业的烟草市场分析报告。

泛化任务：生成Python API调用代码、生成客服标准回复。

2.模型与平台

模型：Qwen-1.8B, Qwen-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2。

平台：Dify。

3.对比策略

传统提示词 (Baseline）：模拟普通用户输入的简单指令。

静态模板提示词 (Static Template）：使用预设模板。

标准RAG框架 (Standard RAG）：基础的检索增强生成。

本文框架 (Our Framework）：基于超自动化工作流的动态生成提示词。

4.评估：由50名终端用户和15名领域专家组成的混合小组进行双盲评估，并对评分结果进行配对样本t检验和效应大小（Cohen's d）分析。

2.2 主要实验：市场分析报告生成任务

表1 不同策略在“市场分析报告”任务上的性能对比

结果分析：本文框架在所有维度上均显著优于其他策略（p < 0.01），且效应大小值（Cohen's d > 2.0）表明这种优势在实践中具有重大意义。以Qwen-7B为例，用户满意度相对增幅高达140.4%。与RAG对比尤为关键：RAG能找到原始数据，但在业务逻辑和结构上表现差。这证明，对于需要深度结构化和强逻辑推理的企业任务，一个精心编排、融合了领域方法论的确定性工作流，是稳定产出专家级内容的关键。

2.3 消融实验：探究框架组件的有效性

表2 本文框架（基于Qwen-7B）在核心任务上的消融实验结果

结果分析：消融实验清晰地揭示了框架的内部价值构成：1）内部知识库是基石；2）CoT是逻辑的灵魂；3）Few-shot是结构的骨架。这证明了框架的成功源于多组件的协同效应，而非单一元素的简单叠加。

2.4 泛化能力测试

我们将为市场分析报告设计的工作流“元模板”，经过少量适配，应用到了技术和客服两个全新领域，同样取得了显著的性能提升（代码正确率从45.5%提升至89.6%，客服回复准确性从60.3%提升至94.7%）。这验证了本框架所蕴含的方法论具有高度的可迁移性。

3 讨论

3.1 框架价值

1.从“赋能”到“赋魂”：传统RAG是给模型“赋能”——给予知识。本框架通过融入岗位职责、领域方法论（CoT）、部门计划等，为模型“赋魂”——构建一个具备专家心智模型的“数字员工”。消融实验证明，正是这种深度的上下文融合带来了性能的质变。

2.确定性流程驾驭不确定性模型：与Agent的自由探索相比，本框架的超自动化工作流代表了一种“确定性智能”。在规则明确的企业级任务中，这种确定性流程能有效引导大模型，确保输出的稳定性、可靠性和专业性。

3.知识资产的协同效应：框架的能力上限来自于各个信息源的协同效应（Synergy）。是岗位职责定义“我是谁”，领域知识告知“我知道什么”，CoT指明“我该怎么想”，场景范例展示“我该怎么做”，它们在工作流的编排下形成了1+1>2的增强效果。

4.提供可复用的设计元模板：本研究的核心产出不仅是一个具体的工作流，更是一种可被复用的“工作流设计元模板”。它降低了业务人员应用AI的门槛，使AI应用开发更像是一个业务流程优化项目。业务专家可以将他们的隐性知识和判断逻辑，通过这个元模板“翻译”成高效的AI工作流。

3.2 挑战与展望

工作流的生命周期管理：初期设计需要业务与技术团队深度协作，且随着业务变化，工作流需要持续地维护与迭代，这对传统IT团队提出了新的要求。

对知识库质量的高度依赖：框架的输出上限取决于输入知识库的质量。建立一套完善的企业知识治理和持续更新机制是成功的关键前提。

未来方向：可探索将此框架与更复杂的Multi-Agent系统结合，由超自动化工作流担任“指挥官”角色，编排多个专用Agent协同完成更宏大的任务。同时，研究如何利用AI自动优化和生成工作流本身，将是降低应用门槛的下一步关键。

4 结论

本文针对资源受限企业在应用大语言模型时面临的困境，提出了一种从“静态组装”转向“动态生成”的提示词工程新范式。通过设计并实现一个基于超自动化理念的智能工作流，我们为轻量级模型即时构建了深度定制的认知上下文。实验结果表明，该框架显著增强了轻量级模型的任务完成质量和逻辑推理能力，使其在特定业务场景下能够媲美大型模型的表现。本研究为企业如何低成本、高效率地将AI技术与核心业务深度融合，提供了一套经过验证、可迁移、可落地的系统性解决方案和设计思想。

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