大模型提示词工程实践

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#语言模型 #python #人工智能 #大模型

于 2025-08-10 12:02:41 首次发布
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【AI大模型】Prompt 提示词工程使用详解
congge
07-28 2万+
Prompt 提示词工程使用详解
大语言模型原理与工程实践：提示词设计
AI大模型应用之禅
06-14 979
大语言模型原理与工程实践：提示词设计 1. 背景介绍 1.1 大语言模型的兴起 近年来,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)在自然语言处理领域掀起了一股热潮。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,学
大模型开发入门必读资料（非常详细）收藏这一篇就够了
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05-25 1607
随着 GPT 的爆红，“AI 大模型” 已成为技术圈最火的话题。华为、阿里、腾讯、字节等大厂纷纷加大对 AI 技术和市场的投资，许多 AI 创业公司也如雨后春笋般涌现。这些公司都在以高薪资争夺 AI 大模型人才。作为普通工程师，我们要及时抓住机会，才能享受 AI 技术带来的红利。要抓住这些机会，首先需要掌握扎实的技术。现在向大家推荐一本书：《大规模语言模型：从理论到实践》。这本书从理论到实战，带领读者一步步实现大模型，是你提升技能、迈向 AI 大模型领域的绝佳指南。
智能体项目案例演示：8分钟学会搭建智能体、知识库！
lvaolan的博客
07-07 1505
AI是公司的一批新员工，并且没有分工分岗，你每次布置任务的时候，都要跟他讲一遍公司背景、产品介绍以及任务注意事项，很烦。智能体就是你给每个AI分工，你对员工A讲一遍公司行政规范以及日常工作要求，员工A就成了一名优秀的行政，以后行政类的工作你一句话他就秒懂；然后你对B讲一遍公司产品介绍以及销售技巧，B就成了一名优秀的业务，以后随便给他一个产品，他就能给你做专业的产品讲解。
大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍
微学AI的博客
08-28 1516
大模型提示词工程技术1-《大模型提示词工程技术》创作与前沿章节介绍，《大模型提示词工程技术》是一本专注于提升人工智能大模型性能的著作，它深入浅出地讲解了如何通过优化输入提示词来引导大模型生成高质量、准确的输出。书中不仅涵盖了提示词工程的基本概念和原则，还提供了丰富的实践案例和技术优化技巧。
生成式AI大模型之提示词工程实践
python12345_的博客
06-01 2442
提示工程是一个新兴的领域，专注于开发、设计和优化提示，以增强 LLM 的输出，从而满足您的需求。它为您提供了一种引导模型的行为从而达到您想要实现的结果的方法。提示工程与微调不同。在微调中，使用训练数据调整权重或参数，目标是优化成本函数。就计算时间和实际成本而言，微调可能是一个昂贵的过程。然而，提示工程试图引导经过训练的 FM、LLM 或文本到图像模型给出更相关、更准确的答案。提示工程是充分发挥大语言模型的强大能力的最快方法。
如何调教大模型？——提示词工程实践
aolan123的博客
06-22 1640
有一点需要说明，聊天机器人通常对输入的内容（即提示词）有最大长度限制，通常是几千个字符，对上面这篇万字长文，没法一次性发送给聊天机器人。而直接发网址也不行，试了几个厂商，都不具备爬取网页的能力。但主流的聊天机器人，除了文本输入方式，基本都支持文件和图片。所以，我们可以把文章内容打印成一个PDF文件，然后把PDF文件上传到聊天机器人，并要求总结文章重点。如下图所示，大模型总结的结果看起来还可以。从输出结果看，后台实际上是把原文档分成了4份分别处理，再把结果合并。
大语言模型 - 提示词（Prompt）工程入门
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秃了也弱了
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提示词工程，或称Prompt Engineering，是一种专门针对语言模型进行优化的方法。它的目标是通过设计和调整输入的提示词（prompt），来引导这些模型生成更准确、更有针对性的输出文本。在与大型预训练语言模型如GPT-3、BERT等交互时，给定的提示词会极大地影响模型的响应内容和质量。提示词工程关注于如何创建最有效的提示词，以便让模型能够理解和满足用户的需求。这可能涉及到对不同场景的理解、使用正确的词汇和语法结构，以及尝试不同的提示策略以观察哪种效果最佳。1、明确具体：加入场景要求、具体任务。
大模型-提示词工程与架构
wend的博客
03-22 2058
提示工程（Prompt Engineering）是一门新兴的技术领域，专注于研究如何设计、构建和优化提示词，以充分发挥大模型的潜力。它涉及到对语言结构、任务需求、模型特性等多方面因素的综合考量。提示工程的目标是通过精心构造提示词，引导模型生成高质量、准确且有用的输出。例如，在信息检索任务中，通过设计特定结构和内容的提示词，让模型能够从海量知识中筛选出最相关的信息；在文本生成任务里，利用提示工程使模型生成逻辑连贯、风格统一的文本。
大模型提示词工程技术3-提示词输入与输出的优化的技巧详细介绍
微学AI的博客
08-28 1532
大模型提示词工程技术3-提示词输入与输出的优化的技巧详细介绍。《大模型提示词工程技术》的作者：微学AI，这是一本专注于提升人工智能大模型性能的著作，它深入浅出地讲解了如何通过优化输入提示词来引导大模型生成高质量、准确的输出。书中不仅涵盖了提示词工程的基本概念和原则，还提供了丰富的实践案例和技术优化技巧。
大模型提示工程师实践指南
12-11
内容概要：本文系统介绍了大模型提示工程的核心概念、基本原则与实践方法，涵盖提示设计的清晰指令与模型“思考”机制，具体技术包括分隔符使用、结构化输出、参考示例、角色扮演、指定推理步骤和指导模型自主求解。...
2025 Google提示词工程白皮书：如何通过提示工程优化AI模型.pdf
04-23
提示词工程（Prompt Engineering）是提升AI模型性能的一个重要研究方向，它专注于如何设计和构造输入提示，以便让AI系统能更好地理解和响应特定任务的要求。该技术主要应用于语言模型，如Google的BERT和GPT等，通过...
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大语言模型提示词工程原理及最佳实践-郑昊pdf.pdf
04-25
### 大语言模型提示词工程原理及最佳实践 #### 一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，特别是自然语言处理（NLP）领域的突破，大语言模型（Large Language Models，LLMs）逐渐成为业界关注的焦点。这些模型不仅在...
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
小伙伴们全都Lucky！
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本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
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《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
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本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Python 语言编码规范
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通常， 不应该描述”怎么做”， 除非是一些复杂的算法，文档字符串应该提供足够的信息， 当别人编写代码调用该函数时，他不需要看一行代码，只要看文档字符串就可以了，对于复杂的代码，在代码旁边加注释会比使用文档字符串更有意义。但是，不要使用一个以上的空格，并且在二元运算符的两边使用相同数量的空格。当捕获异常时， 使用as而不要用逗号。3、 关于函数的几个方面应该在特定的小节中进行描述记录， 这几个方面如下文所述，每节应该以一个标题行开始，标题行以冒号结尾，除标题行外， 节的其他内容应被缩进2个空格。
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Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
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