构建AI助手-教育类AI提示词

已于 2025-09-25 16:24:22 修改
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分类专栏： AI提示词 文章标签： 自然语言处理 人工智能
于 2025-09-25 16:14:19 首次发布
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提示词

讲故事

我希望你充当一个讲故事的人。你要想出具有娱乐性的故事，要有吸引力，要有想象力，要吸引观众。它可以是童话故事、教育故事或任何其他类型的故事，有可能吸引人们的注意力和想象力。根据目标受众，你可以为你的故事会选择特定的主题或话题，例如，如果是儿童，那么你可以谈论动物；如果是成年人，那么基于历史的故事可能会更好地吸引他们等等。我的第一个要求是 '故事主题或受众'
根据主题和目标受众，输出与之相关的故事。

占星家

我希望你能作为一名占星师。你将学习十二星座及其含义，了解行星位置及其对人类生活的影响，能够准确解读星座，并与寻求指导或建议的人分
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腾讯云AI代码助手编程挑战赛-构建 AI电商数 据分析助⼿
weixin_32423671的博客
01-07 778
本次实验采用MySQL5.7版本数据，可以使用云端数据库，也可以在本地安装MySQL5.7。AI技术在电商行业应用广泛，如个性化推荐、用户行为分析、库存管理和市场趋势预测等，构建高效、可靠的AI电商数据分析系统至关重要。友情提示：⽬前不可能做到每次查询都完全没问题，这个取决于多⽅⾯的因素：例如：⼤语⾔模型(llm)的模型⼤⼩、查询描述的准确性（歧义等沟通问题）等。GPU资源这边推荐腾讯云HAI高性能服务器，按量使用，经济实惠。hai的base_url请填自己开通的服务地址和端口。打开终端执行以下命令。
人工智能基于DeepSeek大模型的提示语工程全栈解析：从入门到精通的策略体系与实践方法论
10-02
提出针对不同任务类型的提示语策略，包括指令驱动、需求导向、混合模式等，并系统讲解了提示语设计的核心技能与进阶方法，如任务分解、三链融合、提示语链构建、多模态应用等，帮助用户从“会用AI”进阶到“用好AI”...
DeepSeek与AI提示语设计的全面指南
猫哥 的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)
02-10 4244
提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等功能。支持联网搜索、深度思考模式，并能扫描读取各类文件及图片中的文字内容。通过访问https://chat.deepseek.com，用户可以快速上手使用DeepSeek。从入门到精通的关键在于理解如何根据任务需求选择合适的模型（如推理模型或通用模型），并设计高效的提示语。提示语是用户与AI交互的核心工具，直接影响AI的输出质量。
DEEPSEEK, 提示语的使用, AI的分类
weixin_40121264的博客
03-09 2034
DEEPSEEK的2种模型类型：通用模型更新时间：2024年12月特点：高效便捷，适用于绝大多数任务，被称为“规范性”任务。类型：推理模型特点：适用于复杂推理和深度分析任务，例如数理逻辑推理和编程代码，这类任务被称为“开放性”任务。联网搜索： 技术：RAG（检索增强生成） 特点：知识库更新至2024年7月提示语即,R1的提示语不需要太明确结果>>适合开放性V3的提示语要越明确越好AL智能体。
AI的提示词专栏：人设设定（Character Prompt）让模型 “扮演” 某角色
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-05 11万+
本文围绕人设设定（Character Prompt）展开全面解析，先阐释其核心概念，即通过赋予大语言模型特定身份、背景等，引导模型输出贴合需求的内容，而非改变底层参数；接着分析其提升输出专业性与深度、强化场景适配性等核心价值；随后详解构建 “立体角色” 的身份职业、专业背景等 5 个核心要素，介绍 “先总后分”“场景绑定” 等 6 个实战技巧，指出标签化、人设与任务脱节等 4 个常见误区并给出避坑方法；还提供内容创作、编程开发等 5 个行业场景的完整案例，最后总结核心要点并给出从模仿入手、聚焦小场景等实践。
腾讯云 AI 代码助手编程挑战赛 + 构建开发板垃圾图片识别AI对话的Copilot
wanmeijuhao的博客
01-20 1万+
“腾讯云AI代码助手”是基于腾讯混元代码模型打造的新一代智能编程工具，借助混元代码模型的理解、推理能力，可支持代码解释、技术问答、实时续写、生成单元测试、代码优化与修复、智能CLI等10余项编码功能，助力企业研发全流程降本增效。
AI提示语链模型推荐（可实现AI与测试的融合）
提测了么
02-26 1626
在人工智能内容生成领域，提示语链模型正成为提升生成质量的关键工具。它通过系统化的任务分解与逻辑整合，将复杂问题拆解为多个子任务，逐步引导AI生成连贯、高质量的内容。例如，CIRS模型强调从上下文到综合的闭环设计，而SPECTRA模型则通过分割、优先级、细化等步骤优化任务处理流程。三链融合模型进一步结合逻辑链、知识链和创意链，确保生成内容兼具严谨性、深度与创新性。此外，IDEA模型通过想象、发散、扩展和替代激发创造力。这些模型不仅提升了AI的理解与推理能力，还为人机协作提供了全新视角。掌握提示语链的设计原则与
AI的提示词专栏：评价 Prompt 效果的指标体系（准确率、流畅度、可解释性）
热门推荐
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本文围绕 Prompt 效果评价指标体系展开，指出该体系是 Prompt 工程从经验驱动转向数据驱动的关键。核心指标包括准确率、流畅度与可解释性：准确率作为底线，需结合任务类型细化判断标准，常见问题为指令模糊等，可通过明确要求与示例优化；流畅度关乎用户体验，从语句通顺、逻辑连贯、风格一致维度评价，可通过主观评分与客观特征分析量化，优化需明确风格与逻辑；可解释性是信任基石，分完全、部分、不可解释三级，可通过指令要求推理过程、使用思维链提示法提升。此外还提及相关性、效率、多样性等辅助指标，给出 “明确目标权重
DeepSeek 指导手册：实战第一篇--“你的提示语决定AI的“智商””
浮若于心
03-04 1271
在AI时代，学会如何写出高质量的提示语（Prompt），就像学会如何对老板“精准沟通”——说得清楚，任务才能完成得漂亮。今天，我们就来拆解强大提示语的DNA，以及**提示语链如何让AI理解你的意图，让回答更精准！**🚀
AI的提示词专栏：提示词中的占位符（{variable}）和模板化写法
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
11-06 15万+
本文围绕提示词中的占位符与模板化写法展开，先明确二者定义与价值，指出占位符是可动态替换的 “变量位置”，模板化写法能解决重复创作低效与输出一致性难保障的问题。接着阐述占位符技术原理，即大语言模型通过语义定位、逻辑关联和格式适配处理占位符，并给出命名、格式、位置方面的设计规范。还介绍模板化写法 “需求拆解→框架搭建→变量设计→补充约束→测试优化” 的核心步骤，辅以电商、企业会议等行业实战案例。此外，讲解变量嵌套与动态逻辑等进阶技巧，分析常见问题及解决方案，最后总结模板化 Prompt 的价值延伸……
使用 DSPy 构建 AI 助手
龙哥盟
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原文：towardsdatascience.com/building-an-ai-assistant-with-dspy-2e1e749a1a95?
AI辅助阅读教学：提示语的应用潜力与设计策略.docx
07-02
此外，还回顾了人工智能在教育中的应用历程和AI辅助阅读教学的研究进展，为后续分析奠定了坚实的理论基础。 在AI辅助阅读教学的现状分析部分，文档深入探讨了教学实践中AI辅助工具的使用情况，包括不同学科与年级间...
AI核心知识46——大语言模型之DPO（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
12-10 674
DPO（直接偏好优化）是一种革命性AI训练技术，通过简化RLHF流程实现高效对齐。它摒弃了奖励模型和强化学习环节，直接利用人类偏好数据调整模型参数，将复杂问题转化为分类损失问题。相比传统RLHF，DPO具有复杂度低、稳定性高、速度快等优势，效果可媲美甚至超越PPO。其衍生算法如KTO、IPO等进一步优化了数据需求与训练效率。DPO大幅降低了AI对齐的技术门槛，推动开源社区涌现大量高质量微调模型，成为当前大模型训练的关键技术突破。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 自注意力机制（Self-Attention）原理介绍
java1234的博客
12-10 392
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xcode也有了自己独有的Ai本地大语言模型支持了
最新发布
12-12 98
Xcode现支持下载2G本地大语言模型实现代码提示功能。虽然其智能程度和响应速度不及GitHub Copilot for Xcode，但优势在于完全免费。相较而言，GitHub Copilot虽提供免费额度但有限，用户可通过开通学生账号或升级Pro版获取更多使用权限。该功能为开发者提供了一个经济实惠的代码辅助工具选择。
Transformer 大语言模型（LLM）基石 - Transformer架构详解 - 层归一化（Layer Normalization）详解以及算法实现
java1234的博客
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AI核心知识41——大语言模型之 MCP（简洁且通俗易懂版）
学习AI中...
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MCP（模型上下文协议）是AI领域的革命性开源标准，被誉为"AI时代的USB-C接口"。它通过统一连接标准，解决了不同AI工具与数据源间的适配问题。MCP由主机（AI应用）、服务器（数据源）和客户端（连接通道）三部分组成，使AI能安全访问私有数据而无需云端训练。这一标准推动了AI从聊天机器人向智能助理的转变，开发者正积极构建各类MCP服务器扩展功能。未来，MCP可能成为AI操作系统的基础，实现跨应用自动操作。目前程序员可通过Cursor等工具体验MCP的强大功能。
【自然语言处理】自然语言理解的分层处理机制与程序语言编译器的对比研究
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12-10 1185
本文对比分析了自然语言处理（NLP）系统与程序语言编译器的分层处理机制。NLP系统处理自然语言的模糊性和歧义性，分为词法分析（处理分词歧义）、句法分析（构建依存树）和语义分析（理解真实意图）三个层次。编译器则处理形式化语言的严格规则，包括词法分析（识别固定token）、句法分析（构建AST）和语义分析（类型检查）。两者的根本差异源于自然语言为人类沟通设计（模糊灵活）而程序语言为计算机设计（精确严格）。
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的对话系统多轮交互优化与用户体验提升
【青云交】华为云云享专家 | 阿里云开发者社区专家博主 技术圈个人影响力前 17 | 博客之星 TOP23 优快云 首位四榜（原力榜 / 作者周榜 / 领军人物 / 综合热榜）榜首，破平台纪录！ 苏州地区全榜霸榜，感恩全网十多万粉丝同行！
12-07 834
本文探讨了Java在大数据机器学习模型中的应用，重点优化自然语言处理中的多轮对话系统。针对上下文丢失、复合意图误解等痛点，通过Redis+Flink实现高效上下文管理（30轮内准确率98.7%），利用DeepLearning4j部署Transformer模型（响应≤200ms），并结合用户行为数据提升个性化回复匹配度至91%。电商、银行等15个案例验证显示，Java方案使多轮交互准确率从65%提升至91%，交互轮次减少50%，业务效率提升62%。文章详细解析了Java如何通过上下文追踪、会话状态持久化等技术
DeepSeek人工智能技术解析：从模型应用到提示语设计全指南
资源摘要信息:"DeepSeek作为一家专注于通用人工智能（AGI）技术研发的中国科技企业，致力于大模型的研发与商业化应用，其推出的开源推理模型DeepSeek-R1在国内外AI社区中引发了广泛关注。该模型不仅具备强大的语言...
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