拉丁解牛技术专栏

本文深入讲解了AI大模型中的prompt工程。文章分析了role角色（system、user、assistant）的意义，message多轮会话记忆机制，以及prompt的核心三要素（上下文背景、输入内容、输出指示）。同时介绍了多种提示优化技术，如少样本提示、CoT链式思考、prompt chaining链式提示、思维树ToT提示等，还展示了让AI生成提示词的方法，为实际应用提供了全面指导。

本文介绍了通过DeepSeek生成一个基于Spring AI的在线AI聊天助手项目的全过程。项目采用JDK17+Spring AI+Thymeleaf+Spring Web技术栈，实现了一个简单的聊天界面，用户可输入内容并获得DeepSeek返回的结果。文章详细描述了从需求明确、项目结构设计到配置参数启动的步骤，并展示了核心代码片段如pom.xml、application.properties及主要Java类文件。尽管功能简单，但体现了AI在编程领域的高效应用，未来有望进一步优化上下文记忆等功能.

本文分享了AI领域的创作心得与技术见解，涵盖从获奖经历到大模型核心技术的深入解析。内容包括大模型推理过程、LLM类型、prompt工程参数配置及最佳实践，以及RAG技术和模型微调的对比分析。同时探讨了AI对社会和个人的影响，特别是在deepseek出现后带来的技术革新与应用前景。适合希望了解AI大模型技术及其实际应用的读者学习参考。

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