搞不定有表格数据和多模态的Prompt？试下微软最新的提示词编排标记语言POML

总是小心翼翼地调整Prompt措辞、格式，甚至标点符号，反复测试，却常常得到不稳定的结果？整个过程充满了不确定性。尤其是在构建复杂的AI应用时，这种混乱状态真是让人头疼。不过！最近来自微软的研究者们带来了一个全新的思路，他们开源发布了POML（Prompt Orchestration Markup Language），它的的解决方案它的核心思想非常直接：为什么我们不能像开发网页一样，用工程化的思维来构建和管理我们的Prompt呢？这个编排语言很类似IBM的PDL，感兴趣您可以看下《重磅！IBM：PDL提示词声明语言，帮你拿回Prompt控制权》但区别在于POML可以直接嵌入表格数据和图片。

论文：https://arxiv.org/abs/2508.13948

代码：https://github.com/microsoft/poml/

当下提示工程的四大“痛点”与POML的四大“解法”

以下几乎是每位AI工程师都感同身受的几个问题，研究者们将它们归纳为四大“痛点”，可以说是一针见血。

• 结构混乱：一个复杂的Prompt往往是指令、上下文、示例等信息的大杂烩，像一团乱麻，别说团队协作了，过段时间自己回头看都费劲。

• 数据集成复杂：当您需要让AI处理PDF文档、Excel表格甚至代码库时，手动复制粘贴和格式化数据的过程不仅效率低下，而且极易出错，成了一个巨大的工程瓶颈。

• 格式极为敏感：我们都知道LLM对输入的格式极为敏感，换个列表符号或者把数据从JSON换成Markdown，结果可能天差地别，这种“蝴蝶效应”让我们不得不花费大量时间去调试，却始终缺乏一套系统性的方法来测试和验证哪种格式最好。您也可以看下《又见惊雷，结构化Prompt格式小小变化竟能让LLM性能波动高达76%，ICLR2024》

• 严重缺乏专业工具：我们大多还在用纯文本编辑器或者笔记本来管理Prompt，没有语法高亮、版本控制、实时预览这些现代软件开发的基础设施，这在构建严肃的AI产品时，显然是不可接受的。

正是基于这些动机，研究者们为POML设定了四个明确的核心设计目标（DG），每一个都精准地对应一个痛点。他们的目标是提供一种可复用和可维护的提示标记语言 (DG1)，实现全面的数据处理能力 (DG2)，将表现形式（样式）与内容解耦 (DG3)，并提供强化的开发者工具 (DG4)，从而给出一套完整的工程化解决方案。

结构化标记：告别纯文本的混乱

POML的基础是一种类似HTML的标记语言，它允许您通过层级嵌套的组件来组织Prompt的逻辑。

• 它引入了一系列语义化的意图组件 (Intention Components)，比如用<role>标签定义AI的角色，用<task>标签清晰地描述任务，用<example>来提供结构化的小样本示例。

• 这种方式让Prompt的逻辑从一长串无差别的文本，变成了一个清晰、可读、易于维护的结构化文档。

数据组件：无缝集成外部世界

这可以说是POML最强大的功能之一，它提供了一套专门的数据组件 (Data Components)，极大地简化了处理外部数据的过程。

• <document>：用于嵌入文本文件（如 .txt, .docx, .pdf）的内容，甚至能灵活控制只读取特定页码范围，这在处理长文档时非常有用。

• <table>：支持从CSV、Excel等文件加载表格数据，并且能自由控制输出的格式（如Markdown、JSON、HTML等）和需要显示的行列，解决了手动格式化表格的痛点。

• <folder>：能够将一个文件目录结构直接渲染成树状图，对于需要代码理解或文件系统操作的任务来说，这是一个极其方便的功能。

• <img>：可以直接在提示中插入图片，并且贴心地支持alt属性，为那些不支持视觉的模型提供替代文本，增强了Prompt的兼容性。

解耦的样式系统与内置模板引擎

为了系统性地解决LLM的格式敏感性问题，POML设计了一套类似CSS的样式系统，它彻底将Prompt的“内容”和“表现形式”分离开来。您可以在一个独立的样式表里定义所有表格都以Markdown格式输出，或者所有示例都采用对话格式，从而系统性地测试不同“皮肤”对模型性能的影响。此外，它还内置了一个模板引擎，支持变量替换、循环和条件渲染，让您可以创建动态的、由数据驱动的Prompt，而无需依赖外部的编程语言。一段提示词可能长这样：

<poml>
  <role>You are a patient teacher explaining concepts to a 10-year-old.</role>
  <task>Explain the concept of photosynthesis using the provided image as a reference.</task>

  <img src="photosynthesis_diagram.png" alt="Diagram of photosynthesis" />

  <output-format>
    Keep the explanation simple, engaging, and under 100 words.
    Start with "Hey there, future scientist!".
  </output-format>
</poml>

从“小作坊”到“流水线”：POML的开发工具套件

一种语言的成功离不开其生态和工具，POML在这方面做得非常出色，它提供了一整套开发工具，力图将Prompt工程从“手工作坊”模式提升到“工业化流水线”的水平。研究者们为VSCode开发了一个功能极其强大的插件，它几乎把您想要的现代开发体验都搬了过来，比如像写代码一样拥有语法高亮、自动补全和悬停文档提示。最令人称赞的是它的实时预览功能，您在左边写POML代码，右边就能立刻看到它被渲染成的最终文本，这大大降低了心智负担。

这个工具套件还不止于此，它内置了内联诊断功能，如果您的标签写错了、属性漏了或者引用的文件不存在，它会立刻划线提醒您，就像一个代码审查员。更棒的是，您可以在IDE里一键发起测试，将当前的Prompt发送给指定的LLM（比如GPT-4o），并实时查看返回结果，形成了一个“编写-预览-测试”的高效闭环。为了方便将POML集成到您的实际项目中，研究者们还提供了Node.js和Python的SDK，让您可以用编程的方式动态生成和管理这些结构化的Prompt，轻松融入现有的AI工作流。

实践是检验真理的唯一标准：两个案例

当然，一个好的理念需要经过实践的检验，研究者们通过两个非常有说服力的案例研究展示了POML的真实威力。

PomLink：两天开发一个复杂的iOS应用

第一个案例是PomLink，一个功能复杂的iOS智能助手原型，它需要集成处理文档、图片、表格等多种数据源。一名开发者使用POML，仅仅花了两天时间就完成了这个原型的开发，其中大部分时间还花在了iOS环境配置和UI开发上。这个飞快的效率主要归功于POML的数据组件，它包办了所有脏活累活，让开发者能全身心投入到应用逻辑和用户界面上。

TableQA：针对表格的系统测试

第二个案例TableQA则更具科学探索精神，它旨在系统地测试提示样式对LLM性能的影响。通过POML，研究者仅用一个30行代码的基础提示模板，就以编程方式生成并测试了100种不同的样式组合：

• 性能差异巨大：对于同一个模型，最好和最差的提示风格导致的准确率差异悬殊。例如，对于GPT-3.5 Turbo，最好的格式比起最差的格式，准确率提升了9倍以上；而对于Phi-3 Medium，这个数字更是达到了44倍。

• 模型偏好各异：实验证明，并不存在一种万能的最优格式。有的模型喜欢CSV格式的表格，有的则偏爱HTML或XML，这凸显了为不同模型定制提示风格的重要性。

这个实验无可辩驳地证明了，系统性地管理和优化Prompt格式至关重要，而POML恰好为此提供了完美的工具。

真实开发者的反馈：优势与期待

为了让评估更加全面，研究者们还邀请了7位真实的开发者来亲手体验POML，他们的反馈非常有价值。几乎所有人都对POML的数据组件赞不绝口，认为它极大地解放了生产力，而VSCode插件的实时预览功能也被公认为提升开发体验的关键。这证明POML确实解决了工程师们在日常工作中遇到的真实痛点。

不过，反馈也指出了POML的一些局限性，比如对于没有Web开发背景的工程师来说，初次接触时会有一定的学习曲线。同时，有开发者提到，对于那些非常简单、一次性的Prompt任务，使用POML会感觉有点“小题大做”，其带来的结构化优势可能不足以抵消创建文件和编写标签的额外开销。这些真实的反馈也提醒我们，技术的选型需要依据具体的场景和复杂度来权衡。

文章来自于微信公众号“AI修猫Prompt”。