从世界生成到任务线：一种用于连贯 RPG 生成的依赖驱动提示流水线

大型语言模型（LLM）在叙事生成方面展现出了巨大潜力，但其在复杂、多层的角色扮演游戏（RPG）世界中的应用仍受到连贯性、可控性和结构一致性问题的限制。本文探讨了一种用于程序化 RPG 内容生成的依赖感知多阶段提示流水线，该流水线通过结构化的中间表示对叙事依赖关系进行建模。该方法将生成分解为顺序阶段：世界构建、非玩家角色创建、玩家角色创建、战役级任务规划以及任务扩展。每个阶段以前一阶段的结构化 JSON 输出为条件。通过强制执行模式和显式数据流，该流水线减少了叙事漂移，限制了幻觉，并支持互连叙事元素的可扩展创建。该系统通过多次独立运行中以人为中心的分析进行了定性评估。输出结果根据结构完整性、内部一致性、叙事连贯性、多样性和可操作性等标准进行评估。结果表明，该流水线能够持续生成逻辑合理且结构有效的 RPG 内容，且不会随着复杂度的增加而出现质量下降。将高层战役规划与详细任务扩展分离，改善了全局结构和局部叙事。这些发现表明，具有结构化中间表示的依赖感知提示流水线是基于 LLM 的程序化内容生成的一种有效设计模式。该方法也可能推广到其他需要对不断演化的上下文状态进行顺序推理的领域。