函数与模块#

写大模型应用时，很快就会遇到重复逻辑：读取配置、调用模型、切分文本、记录日志、解析结果。如果所有代码都堆在一个文件里，项目会很快失控。

函数和模块的作用，就是把代码拆成可理解、可复用、可测试的小单元。

函数解决什么问题#

函数适合封装一个清晰动作：

读取环境变量。
调用模型 API。
清洗一段文本。
统计 token 数量。
构造 Prompt。
解析模型返回。

好的函数应该做到：输入明确、输出明确、副作用尽量少。

一个最小示例#

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def build_prompt(topic: str, audience: str) -> str:
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    return f"""
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请解释：{topic}
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目标读者：{audience}
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要求：
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1. 先给一句话定义。
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2. 再解释核心机制。
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3. 最后给一个最小示例。
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"""
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prompt = build_prompt("RAG", "刚开始学习大模型应用的开发者")
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print(prompt)

这里 build_prompt 只负责构造 Prompt，不负责调用模型。职责越单一，后面越容易维护。

模块是什么#

模块就是一个 Python 文件。比如：

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hello-llm/
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├─ main.py
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├─ prompts.py
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└─ model_client.py

prompts.py 放 Prompt 构造逻辑：

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def build_explain_prompt(topic: str) -> str:
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    return f"请用三句话解释：{topic}"

main.py 中导入使用：

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from prompts import build_explain_prompt
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prompt = build_explain_prompt("Embedding")

LLM 项目中的推荐拆法#

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src/
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├─ config.py        # 环境变量和配置
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├─ prompts.py       # Prompt 模板
4
├─ model_client.py  # 模型调用
5
├─ documents.py     # 文档读取和切块
6
└─ main.py          # 入口