微信小程序接入大模型实战1：塔罗咨询室（含代码）

引言
本文将介绍如何利用大语言模型（LLM）与思维链（CoT）Prompt 设计，将传统塔罗小程序中生硬的“查表式解牌”，重构为一个具备多轮对话能力、上下文理解力的智能咨询系统。

从技术视角看，塔罗咨询并不是预测未来，而是一个典型的：

符号语义提取（牌义） + 用户语境注入（问题） + 心理疏导话术（冷读术）的文本生成问题

本文将给出一个完整示例，演示如何实现一个 “看起来像神秘学大师，实际是基于符号逻辑的心理咨询文本生成系统”。
商务合作：18094708823

项目背景
市面上的塔罗小程序多采用“数据库匹配”模式，逻辑如下：

用户抽到“愚人牌”。

后台查询 DB，返回“愚人牌”的固定描述字段。

缺陷：无论用户问“恋爱”还是“事业”，返回的解释都是同一段话，割裂感极强。

这类实现方式的问题在于：

无法结合语境：忽略了用户具体的困惑。

交互性为零：只能看，不能聊。

用户留存差：测一次就没新鲜感了。

本文尝试使用大语言模型 + 动态 Prompt，实现一个：根据用户具体问题，动态生成牌面解读的咨询系统从而将“抽签”升级为一次深度的“心理疗愈对话”。
2. 产品示意图

3. 技术架构
为了规避微信小程序直接连接海外 API 的风险，建议采用中间层转发架构：

该架构的核心在于：前端只负责“仪式感”（洗牌动画），真正的“解牌逻辑”完全由后端 Prompt 驱动。
4. 小程序端：交互与数据传递
4.1 页面示例
用户输入问题，点击抽牌，展示结果。
HTML
`

{{cardName}} ({{position}})

{{interpretation}}`

4.2 页面逻辑
JavaScript
index.js
Page({ data: { question: '', cardName: '', interpretation: '' }, drawCard() { if (!this.data.question) return wx.showToast({title: '请先输入问题'}); wx.showLoading({ title: '大师感应中...' }); wx.request({ url: 'https://your-server/api/tarot-read', method: 'POST', data: { question: this.data.question }, success: res => { this.setData({ cardName: res.data.card, // 如：宝剑三 position: res.data.position, // 如：逆位 interpretation: res.data.text // AI生成的长文本 }); wx.hideLoading(); } }) } })
5. 后端：牌义映射与接口实现
5.1 塔罗牌基础数据结构
后端不需要存储长篇大论的解释，只需要存储核心符号含义（Keywords），具体的“造句”交给 LLM。

JavaScript
// tarot_data.js const tarotDeck = { "fool": { name: "愚人", keywords_up: ["新的开始", "冒险", "天真", "自由"], // 正位关键词 keywords_rev: ["鲁莽", "风险", "愚蠢", "混乱"] // 逆位关键词 }, "magician": { name: "魔术师", keywords_up: ["创造力", "能力", "专注", "显化"], keywords_rev: ["欺骗", "能力不足", "犹豫", "操纵"] } // ... 共78张牌的数据 };
5.2 解读接口实现
JavaScript
server.js (Express示例)
app.post('/api/tarot-read', async (req, res) => { const userQuestion = req.body.question;

简单的随机抽牌逻辑
`const cardKeys = Object.keys(tarotDeck);
const randomKey = cardKeys[Math.floor(Math.random() * cardKeys.length)];
const isUpright = Math.random() > 0.5; // 50%概率正逆位

const cardInfo = tarotDeck[randomKey];
const positionStr = isUpright ? "正位" : "逆位";
const keywords = isUpright ? cardInfo.keywords_up : cardInfo.keywords_rev;2. 构建 Promptconst prompt = buildTarotPrompt(userQuestion, cardInfo.name, positionStr, keywords);3. 调用 LLMconst aiResponse = await callLLM(prompt);

res.json({
card: cardInfo.name,
position: positionStr,
text: aiResponse
});
})`
6. Prompt 设计思路
在塔罗场景中，Prompt 的设计目标是让 AI 扮演一位“高情商的咨询师”。它必须具备以下特征：

关联性：必须强行将“牌面含义”与“用户问题”联系起来（即使逻辑很牵强，也要通过隐喻连接）。

治愈性：语气要温柔、神秘，多用“可能”、“能量”、“指引”等词汇。

合规性：严禁给出医疗、法律建议，严禁宣扬封建迷信，必须强调“心理投射”。
7. 推荐 Prompt（可直接使用）
角色设定
你是一位经验丰富的塔罗牌咨询师，擅长荣格心理学与共情倾听。你的语言风格神秘、优雅、充满治愈感，类似于文学小说中的智者。

任务说明
用户提出了一个问题，并抽取了一张塔罗牌。请根据用户问题、牌面名称、正逆位状态以及核心关键词，为用户进行解读。

输入信息
用户困惑： {user_question} 抽取卡牌： {card_name} ({position}) 牌面核心含义： {keywords}

输出要求
不要机械解释牌义：不要说“这张牌代表...”，而是说“这张牌的出现，暗示着你当下的心境...”。

结合具体问题：如果问感情，就不要谈事业。

结构化输出：

【象限解析】：简述牌面传达的能量。
【当下指引】：针对用户问题的具体分析
【心灵建议】：一句富有哲理的行动建议。
避坑指南：结尾必须包含“塔罗仅为潜意识的镜子，命运掌握在自己手中”的免责声明。

输出风格示例
“宝剑三的逆位并不意味着痛苦的结束，而是提醒你，那些压抑的情绪正在寻求释放的出口。在感情中，你是否一直在逃避那个让你受伤的真相？...”
8. Prompt 构建函数示例
JavaScript
function buildTarotPrompt(question, cardName, position, keywords) { return
你是一位精通心理学的塔罗咨询师。
用户正在询问："${question}"
他抽到的牌是：【${cardName}】处于【${position}】。
这张牌的核心关键词是：${keywords.join(', ')}。
请用大约 200 字，温柔且富有洞察力地解读这张牌对用户问题的启示。
请避免宿命论的断言，更多关注用户的心理状态和行动建议。
; }
9. 总结
从工程角度看，AI 塔罗咨询室本质上是一个：

随机数生成器（抽牌） + 知识图谱（牌义库） + 风格化文本生成（Prompt）

通过引入大语言模型，我们解决了传统算命软件“千人一面”的痛点。AI 能够利用其强大的联想能力，将看似不相关的“牌义”和“问题”通过逻辑和修辞“缝合”在一起，从而产生极具说服力的“巴纳姆效应”体验。

posted @ 2025-12-17 18:07 StellaZ1 阅读(0) 评论(0) 收藏举报

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