第 5 章
Fabric AI 增强框架
掌握 Fabric 框架的使用方法，理解 Patterns 系统和 Prompt 策略，能够创建自定义 Patterns 并集成到企业工作流中。
Fabric 基础
Fabric 是一个 AI 增强框架，通过 Patterns 系统将复杂的 Prompt 工程简化为可复用的模式。
Fabric 哲学
Fabric 的核心设计理念：
- • 模式化：将 Prompt 工程模式化，避免重复编写
- • 可复用：Patterns 可以在不同场景中复用
- • 可组合：多个 Patterns 可以组合使用
- • 可扩展：轻松创建自定义 Patterns
Patterns 系统
Patterns 是 Fabric 的核心概念，每个 Pattern 代表一个可复用的 AI 能力：
- • 文本处理 Patterns：总结、翻译、提取信息
- • 代码 Patterns：代码审查、重构、生成
- • 分析 Patterns：数据分析、趋势预测
- • 创作 Patterns：写作、创意生成
安装与配置
# 安装 Fabric
pip install fabric-ai
# 配置 API Key
export FABRIC_API_KEY="your-api-key"
# 第一个命令
fabric --pattern summarize "your text"
Patterns 使用
掌握 Patterns 的使用技巧，提升 AI 工作效率。
常见 Patterns 分类
- • 文本处理：summarize、translate、extract
- • 代码相关：review、refactor、generate
- • 数据分析：analyze、predict、visualize
- • 文档生成：document、explain、tutorial
使用技巧
- • 组合使用：多个 Patterns 串联执行
- • 参数传递：使用变量自定义行为
- • 流式输出：实时查看处理进度
- • 批量处理：一次处理多个文件
变量与参数
Patterns 支持参数化，让同一个 Pattern 适应不同场景：
fabric --pattern translate \
--from en --to zh \
--style formal \
"your text"
Prompt 策略
Fabric 支持多种高级 Prompt 策略，提升 AI 输出质量。
Chain-of-Thought (CoT)
让 AI 展示推理过程，提高复杂问题的准确性。
- • 逐步推理
- • 中间步骤可见
- • 适合复杂问题
- • 提高准确性
Tree-of-Thought (ToT)
探索多个推理路径，选择最佳方案。
- • 多路径探索
- • 路径评估
- • 最佳路径选择
- • 适合创意任务
Atom-of-Thought (AoT)
将复杂问题分解为原子级思考单元。
- • 问题分解
- • 原子级处理
- • 结果组合
- • 适合系统性问题
策略选择指南
- • 简单问题：直接提问，无需特殊策略
- • 复杂推理：使用 CoT，展示推理过程
- • 创意任务：使用 ToT，探索多种可能性
- • 系统分析：使用 AoT，分解后处理
自定义 Patterns
创建自定义 Patterns，满足特定业务需求。
创建自定义 Pattern
1
定义 Pattern：编写 Pattern 文件，包含指令和上下文
2
测试 Pattern：使用示例数据测试 Pattern 效果
3
优化迭代：根据测试结果优化 Pattern
4
分享使用：将 Pattern 添加到团队库
Pattern 最佳实践
- • 清晰的指令
- • 明确的输出格式
- • 示例和约束
- • 错误处理
团队 Patterns 管理
- • 版本控制
- • 文档化
- • 评审机制
- • 使用统计
多AI提供商与企业集成
配置多个 AI 提供商，实现企业级集成。
多AI提供商配置
- • 配置多个 API Key
- • 模型选择策略
- • 自动切换
- • 成本优化
本地模型（Ollama）
- • 集成 Ollama
- • 本地模型使用
- • 隐私保护
- • 成本控制
REST API 与企业集成
- • REST API 服务器：启动 Fabric API 服务，供其他应用调用
- • Web 界面：提供 Web UI，方便非技术用户使用
- • Ollama 兼容模式：兼容 Ollama API，无缝切换
- • 企业集成：集成到企业工作流和系统中
成本优化策略
- • 任务分配：简单任务用轻量模型，复杂任务用强大模型
- • 本地优先：优先使用本地模型（Ollama）
- • 缓存机制：缓存常见 Pattern 的结果
- • 使用监控：监控 API 调用和成本
学习成果
完成本章后，你将：
- 1掌握 Fabric 框架的使用方法，理解 Patterns 系统和设计理念
- 2能够创建自定义 Patterns，满足特定业务需求
- 3理解不同 Prompt 策略（CoT、ToT、AoT）的适用场景
- 4能够配置多AI提供商，实现企业级集成和成本优化