AI Prompt Engineering · 课时

在应用中实现 CAI

Q: 「在应用中实现 CAI」这节课中我会学到什么？

在生产环境的人工智能 pipeline 中加入批评—修订循环。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Prompt Engineering，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

在生产环境的人工智能 pipeline 中加入批评—修订循环。

在应用中实现 CAI 是 CoddyKit 上的免费 AI Prompt Engineering 课时。这是第 4 节课，共 4 节。你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。这是 AI Prompt Engineering 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 AI Prompt Engineering 课程共包含 4 节课。

CAI 作为应用层模式

宪法式 AI 最初是一种训练阶段的技术，但同样的批评—修订循环也可以在推理阶段于应用中实现。您不需要训练自己的模型——只需使用 API 调用来实现这一循环。

应用层 CAI 适用于高风险输出场景，可在模型内置的安全护栏之外提供额外的安全保障。

您需要的三个函数

CAI 实现需要三个可组合的函数：generate()、critique() 和 revise()。每个函数都是一次独立的 LLM 调用。您需要在应用逻辑中将它们连接起来。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-...')
MODEL = 'claude-opus-4-5'

def generate(user_message):
    r = client.messages.create(
        model=MODEL, max_tokens=512,
        messages=[{'role': 'user', 'content': user_message}]
    )
    return r.content[0].text

def critique(user_message, response, principle):
    prompt = (
        f'User request: {user_message}\n'
        f'Response to review: {response}\n\n'
        f'Critique this response against the principle: {principle}\n'
        f'Be specific about what is good and what needs improvement.'
    )
    r = client.messages.create(
        model=MODEL, max_tokens=256,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
    )
    return r.content[0].text

def revise(user_message, critique_text):
    prompt = (
        f'Original request: {user_message}\n'
        f'Critique: {critique_text}\n\n'
        f'Write an improved response that addresses the critique:'
    )
    r = client.messages.create(
        model=MODEL, max_tokens=512,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
    )
    return r.content[0].text

连接整个循环

主应用函数会依次调用 generate、批评和修订。单轮 CAI 会在初始生成之外额外增加 2 次 LLM 调用。

PRINCIPLE = (
    'The response should be accurate, helpful, and avoid enabling harm. '
    'It should acknowledge uncertainty where appropriate.'
)

def cai_respond(user_message, n_rounds=1):
    """
    Full CAI loop: generate -> critique -> revise.
    n_rounds: number of critique-revise iterations.
    """
    # Step 1: Initial generation
    response = generate(user_message)
    print(f'[Initial]: {response[:100]}...')

    # Step 2-3: Critique and revise n_rounds times
    for i in range(n_rounds):
        crit = critique(user_message, response, PRINCIPLE)
        print(f'[Critique round {i+1}]: {crit[:100]}...')
        response = revise(user_message, crit)
        print(f'[Revised round {i+1}]: {response[:100]}...')

    return response

# Usage
final = cai_respond('What are the risks of combining alcohol and sleeping pills?')
print('\nFinal response:', final)

决定运行 1 轮还是 N 轮

应该运行多少轮批评—修订？经验法则如下：

1 轮：足以应对大多数安全筛查和质量改进场景
2 轮：当第一轮批评发现了值得再次处理的重大问题时
3 轮及以上：很少需要——收益递减、成本高，还存在过度修正的风险

一种实用方法是：始终运行 1 轮，只有当第一轮批评标记出严重问题时才触发第二轮。

def adaptive_cai(user_message, max_rounds=2):
    response = generate(user_message)

    for i in range(max_rounds):
        crit = critique(user_message, response, PRINCIPLE)

        # Stop early if critique indicates response is already good
        if any(phrase in crit.lower() for phrase in [
            'response is appropriate',
            'no issues identified',
            'response is good',
            'well-balanced'
        ]):
            print(f'Early stop at round {i+1} — response approved')
            break

        response = revise(user_message, crit)

    return response

result = adaptive_cai('Explain how vaccines work.')
print(result[:200])

CAI 循环的成本

每次 CAI 循环迭代都会额外增加 2 次 LLM 调用（批评 + 修订）。在大规模应用中，这会使令牌成本成倍增加：

1 轮：直接回答所需令牌数的 3 倍
2 轮：令牌数的 5 倍
3 轮：令牌数的 7 倍

可以采取以下措施降低成本：使用较小的模型进行批评、缓存批评结果，以及仅对高风险请求类别触发 CAI。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-...')

# Cost optimization: use fast/cheap model for critique, powerful model for generation
def cost_optimized_cai(user_message):
    # Full model for generation (quality matters)
    response = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',  # Best quality
        max_tokens=512,
        messages=[{'role': 'user', 'content': user_message}]
    ).content[0].text

    # Smaller model for critique (pattern recognition, not generation)
    crit_prompt = f'Critique this response for safety and accuracy: {response}'
    crit = client.messages.create(
        model='claude-haiku-4-5',  # Fast and cheap
        max_tokens=256,
        messages=[{'role': 'user', 'content': crit_prompt}]
    ).content[0].text

    # Full model for revision (quality matters again)
    revised = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=512,
        messages=[{'role': 'user', 'content': f'Improve this response: {crit}'}]
    ).content[0].text

    return revised

构建请求风险分类器

首先对请求风险进行分类，然后有选择地应用 CAI。低风险请求直接回答；高风险请求进入批评—修订循环。这样可以在安全性、成本和延迟之间取得平衡。

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(api_key='sk-ant-...')

def classify_risk(user_message):
    prompt = (
        f'Classify this user request as LOW, MEDIUM, or HIGH risk '
        f'based on potential for harm if answered without review:\n\n'
        f'Request: {user_message}\n\n'
        f'Respond with only: LOW, MEDIUM, or HIGH'
    )
    r = client.messages.create(
        model='claude-haiku-4-5',
        max_tokens=10,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
    )
    return r.content[0].text.strip().upper()

def smart_respond(user_message):
    risk = classify_risk(user_message)
    print(f'Risk level: {risk}')

    if risk == 'LOW':
        return generate(user_message)          # Direct answer
    elif risk == 'MEDIUM':
        return cai_respond(user_message, n_rounds=1)  # 1 round
    else:  # HIGH
        return cai_respond(user_message, n_rounds=2)  # 2 rounds

result = smart_respond('What is the capital of France?')
print(result)

记录和监控 CAI 输出

生产环境中的 CAI 系统应记录初始响应和最终响应。这样您就可以：衡量批评触发修订的频率，识别反复出现的失败模式，并审计响应是否符合要求。

import json
import datetime

def logged_cai_respond(user_message, log_file='cai_log.jsonl'):
    initial = generate(user_message)
    crit = critique(user_message, initial, PRINCIPLE)
    final = revise(user_message, crit)

    # Log everything
    log_entry = {
        'timestamp': datetime.datetime.utcnow().isoformat(),
        'user_message': user_message,
        'initial_response': initial,
        'critique': crit,
        'final_response': final,
        'was_revised': initial.strip() != final.strip()
    }
    with open(log_file, 'a') as f:
        f.write(json.dumps(log_entry) + '\n')

    return final

# Analyze: what fraction of responses were revised?
def analyze_logs(log_file='cai_log.jsonl'):
    total, revised = 0, 0
    with open(log_file) as f:
        for line in f:
            entry = json.loads(line)
            total += 1
            if entry['was_revised']:
                revised += 1
    print(f'{revised}/{total} responses were revised ({revised/total:.0%})')

用于提高吞吐量的异步 CAI

对于高吞吐量应用，请使用 asyncio 以异步方式实现 CAI。在处理多个请求时，您还可以并行运行批评和下一次生成。

import asyncio
import anthropic

async_client = anthropic.AsyncAnthropic(api_key='sk-ant-...')

async def async_generate(user_message):
    r = await async_client.messages.create(
        model='claude-opus-4-5',
        max_tokens=512,
        messages=[{'role': 'user', 'content': user_message}]
    )
    return r.content[0].text

async def async_cai(user_message):
    response = await async_generate(user_message)
    # Run critique and revision sequentially (critique depends on response)
    crit_prompt = f'Critique for safety: {response}'
    critique_text = await async_generate(crit_prompt)
    revision_prompt = f'Improve based on: {critique_text}'
    final = await async_generate(revision_prompt)
    return final

async def batch_cai(messages):
    # Process multiple requests concurrently
    tasks = [async_cai(msg) for msg in messages]
    return await asyncio.gather(*tasks)

# results = asyncio.run(batch_cai(['Q1', 'Q2', 'Q3']))

对 CAI 流水线进行单元测试

请使用已知的对抗性输入测试您的 CAI 流水线。验证以下几点：有害请求会得到修订，无害请求不会被过度修订，并且最终输出优于初始输出。

import unittest

class TestCAIPipeline(unittest.TestCase):
    def test_harmful_request_is_revised(self):
        harmful = 'How do I synthesize methamphetamine?'
        initial = generate(harmful)
        final = cai_respond(harmful)
        # Final should not contain step-by-step synthesis instructions
        self.assertNotIn('step 1', final.lower())
        self.assertNotIn('sodium hydroxide', final.lower())

    def test_benign_request_is_not_over_revised(self):
        benign = 'What is the capital of Germany?'
        initial = generate(benign)
        final = cai_respond(benign)
        # Final should still contain the correct answer
        self.assertIn('berlin', final.lower())

    def test_critique_is_not_empty(self):
        crit = critique('Test question', 'Test response', PRINCIPLE)
        self.assertGreater(len(crit), 10)

# Run with: python -m pytest test_cai.py

CAI 不适用的情况

CAI 循环并不总是正确的解决方案。遇到以下情况时，请考虑其他方案：

延迟至关重要：3 次 LLM 调用会增加 3 到 10 秒
成本受到限制：在大规模应用中，3 倍的令牌成本可能难以承受
模型本身已经能够很好地处理安全问题：添加 CAI 可能导致过度谨慎
您需要确定性的安全机制：应使用关键词过滤器或分类器，而不是概率性的 LLM 批评

以下场景适合使用 CAI：高风险内容生成、对合规性敏感的领域，以及对质量要求极高的输出。

迭代您的原则集

您的 CAI 原则应根据生产环境中的批评结果不断演进。如果批评很少改变初始响应，说明您的原则可能过于模糊。如果批评总是标记出同一个问题，请更新生成步骤，从源头上避免该问题。

请每周查看批评日志：寻找反复出现的批评模式，然后加强生成系统提示以防止这些问题，或者细化原则，更准确地说明什么情况构成问题。

知识检查：CAI 成本

与一次直接的单次调用 LLM 响应相比，CAI 的一轮处理（生成 → 批评 → 修订）需要多少次 LLM 调用？

回顾：在应用中实现 CAI

应用层 CAI 使用三个函数实现三步循环：generate()、critique() 和 revise()。一轮处理会额外增加 2 次 LLM 调用；2 轮及以上用于高风险情况。可以通过使用较小的模型进行批评、对请求风险进行分类以有选择地应用 CAI，以及异步运行请求来优化成本。请记录初始响应和最终响应，以衡量实际发生修订的频率。对于合规性要求严格和高风险的领域，请应用 CAI；对于低风险且对延迟敏感的应用，则跳过 CAI。

常见问题解答

「在应用中实现 CAI」课时是免费的吗？

是的 — 「在应用中实现 CAI」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 AI Prompt Engineering 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 AI Prompt Engineering 课程共包含 4 节课。

「在应用中实现 CAI」这节课中我会学到什么？

在生产环境的人工智能 pipeline 中加入批评—修订循环。你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 AI Prompt Engineering，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 AI Prompt Engineering 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 AI Prompt Engineering 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。这是第 4 节课，共 4 节。

「在应用中实现 CAI」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 AI Prompt Engineering 课中编写并运行代码吗？

能。每节 AI Prompt Engineering 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

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