提示词和用户的提问之间的关系？

最新推荐文章于 2026-01-07 13:36:22 发布
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一文读懂「Prompt Engineering」提示词工程 基础版
女王の专属领地
01-10 3万+
提示工程（Prompt Engingering），也被称为上下文提示（In-Context Prompting），指的是通过结构化文本等方式来完善提示词，引导LLM输出我们期望的结果。通过提示词工程可以在不更新模型权重的情况下，让LLM完成不同类型的任务。其主要依赖于经验，而且提示词工程方法的效果在不同的模型中可能会有很大的差异，因此需要大量的实验和探索。提示工程旨在获取这些提示并帮助模型在其输出中实现高准确度和相关性，掌握提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。
DeepSeek 提示词终极指南：解锁 AI 高效对话的秘密
邓邓子的博客
04-27 2171
本文聚焦 DeepSeek 提示词使用技巧，从新手入门到高阶应用，为读者打造全流程攻略。先阐述明确需求、身份设定、分步提问等基础方法，助你搭建与 DeepSeek 对话的桥梁；再深入挖掘融入背景信息、规定输出格式等进阶技巧，挖掘 AI 深层潜力；还分享深度思考、文风转换等高阶能力，以及职场、学习、生活多场景实战案例。同时，针对使用中的常见误区提供避坑指南，帮助读者规避过度抽象、混杂提问等问题。掌握这些技巧，将让 DeepSeek 成为你高效工作、学习与生活的得力助手。
【AI】什么是“提示词污染”？新手需警惕的对话干扰问题
好好学习，天天向上
08-19 1110
摘要： "提示词污染"指在与AI对话时，提示词混入无关或冗余信息，导致AI回复偏离预期。新手因不熟悉提示词编写、误解AI处理逻辑或掺杂情绪表达，易引发此问题。其危害包括降低回复准确性、浪费沟通成本及误导决策。解决方法包括：精简核心需求、分步骤提问、利用追问功能修正偏差。案例显示，删除情绪化描述和冗余背景可显著提升AI输出质量。建议新手学习优秀提示词案例，控制长度并强化逻辑性，避免将对话等同于闲聊。（149字）
【人工智能】提示词与知识库结合：检索增强生成（RAG）中的提示词设计
m0_70680929的博客
10-30 1296
RAG（检索增强生成）技术通过结合信息检索与文本生成，有效提升了大语言模型的准确性。提示词设计是RAG系统的核心，直接影响生成结果的质量。本文系统分析了RAG的工作原理，包括文档预处理、向量化检索等流程，并重点探讨了提示词设计与优化的策略：明确任务目标、提供上下文、结构化设计、动态调整等。文章还介绍了评估方法、典型案例及解决方案，并展望了多模态融合、实时检索等未来发展方向。最后为开发者提供了实用建议，包括需求分析、知识库构建、迭代优化等。研究对提升RAG系统性能具有重要指导价值。
AI代码提示词全集
gxiqoq46的博客
09-17 980
这篇文章介绍了一个高效通用的AI提示词框架，并提供了具体分类的提示词示例。核心框架包含角色扮演、任务目标、上下文输入、约束要求和输出格式五大要素，适用于多种技术场景。详细分类包括：1）代码生成与实现；2）代码调试；3）代码重构；4）文档生成；5）测试用例；6）系统设计；7）概念解释；8）命令生成。文章还分享了高级技巧，如思维链提示、自我验证和多角度思考等方法，帮助获得更精准的AI响应。该框架能显著提升开发者与AI协作的效率。
【人工智能】从“单轮提问”到“多轮交互”：提示词设计的进阶思路
m0_70680929的博客
08-07 645
摘要：本文探讨了从单轮提问到多轮交互的提示词设计进阶思路。单轮提问简单直接但难以处理复杂问题，多轮交互能通过逐步引导获得更精准的回答。文章分析了两种方式的优缺点，指出多轮交互能提升模型理解准确性、应对复杂问题并增强交互体验。提供了多轮交互的基础设计思路（明确目标、合理排序、保持连贯）和进阶技巧（引导推理、设置条件、多方案输出），并给出软件开发、教学、营销等场景的应用案例。最后讨论了理解偏差、流程混乱等常见问题的解决方法，展望了自动引导、多模态融合、个性化定制等未来发展趋势。
【AI】提示词基础语法：用标点和换行提升大模型理解效率
好好学习，天天向上
07-31 1503
文章摘要： 本文探讨了如何通过优化标点和换行来提升大语言模型对提示词的理解效率。标点符号如逗号、句号、问号、冒号和引号能帮助划分句子结构、明确问题、强调重点；合理换行可增强可读性、划分逻辑层次并引导模型关注关键内容。文章通过文案创作和知识问答等案例，对比了不同标点和换行方式对模型输出的影响，并给出对话、文案创作和知识问答等场景下的使用建议。实践表明，规范使用标点和换行能显著提升模型回复的准确性和条理性。最终建议用户养成良好习惯，通过不断尝试和优化提示词构建方式，以充分发挥大模型的潜力。
【AI大模型】Prompt 提示词工程使用详解
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07-28 2万+
Prompt 提示词工程使用详解
掌握AI大模型提示词咒语和提示词模版，让你完全驾驭AI大模型，超越周围99%的人！
代码讲故事
04-24 1264
掌握AI大模型提示词咒语和提示词模版，让你完全驾驭AI大模型，超越周围99%的人！ 常见情境下高效地运用大型模型，通过精确的提问技巧以激发其最佳的人工智能能力。
张 ！！提示词和RAG 结果 拼接方式及原理
ZJQ的博客
04-22 588
拼接方式及原理 1. 前置拼接（Prompt First） 2. 后置拼接（Document First） 3. 嵌套拼接（Nested Prompting） 4. 融合拼接（Fused Prompting）
一文读懂「Prompt Engineering」提示词工程 进阶版
女王の专属领地
08-20 7332
大白话讲背景：AI并不像人类那样拥有自主的常识和生活经验，它依赖于提示词提供的上下文信息。这意味着，提示词越清晰、越具体，AI越能理解你的意图。一句话定义：设计有效的提示词，以指导模型，执行期望任务的方法被称为提示工程。核心要素指令：想要模型执行的特定任务或指令。上下文：包含外部信息或额外的上下文信息，引导语言模型更好地响应。输入数据：用户输入的内容或问题。输出指示：指定输出的类型或格式。设计原则编写清晰、具体的指令；使用分隔符清晰地表示输入的不同部分，分隔符可以是：```，”“，，:， 等；
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取：综合指南
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SmartGarret的博客
01-07 820
使用Python进行人工智能（AI）网页抓取通过让模型解释页面内容而不是依赖脆弱的HTML规则来简化提取。Python仍然处理获取、验证和存储，而人工智能（AI）即使在布局更改时也能提供一致的结构化数据。随着工作流程的增长，用于抓取的MCP服务器和n8n自动化等工具使扩展、处理重试和将结果移至下游变得更容易，而无需为脚本添加复杂性。这种方法同样适用于快速实验和生产就绪的管道。人工智能（AI）网页抓取是使用语言模型而不是刚性解析规则从网页提取结构化数据的一种方法。
秋叶SD-Trainer中缺少包的问题解决方式，例如onnxruntime
hello000w的博客
01-07 321
解决sd-trainer安装包的问题
学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？
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【代码】学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？
面向微服务事件驱动与异步消息可靠处理的互联网系统高可用设计与多语言工程实践分享
2501_94180531的博客
01-05 484
事件驱动解耦服务，提高吞吐可靠投递与幂等消费保证消息一致性监控、重试与顺序控制是稳定性的关键微服务事件驱动与异步消息可靠处理，使系统在高并发和复杂业务场景下保持稳定与可控。通过在多语言系统中统一幂等语义、结合可靠投递、顺序控制和监控策略，互联网系统能够在异步流程中实现高可用和长期可维护性。这篇关于事件驱动与异步消息可靠处理的工程实践分享，希望为你在微服务高可用设计中提供可落地、长期有效的参考思路。
TDengine JAVA 语言连接器入门指南
TDengine(老段）专注时序数据库领域
01-04 1848
JAVA 语言连接器
使用 Pycharm 实现 Robot Framework 的自动化
Sally_xy的博客
01-07 800
PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的 Python IDE由于 PyCharm 是一个 Python 集成开发环境（IDE），因此它可以用于开发我们用来为 Robot Framework 增加功能的 Python 脚本，并附带代码补全和集成文档等功能PyCharm 较 RIDE 性能更优，并且集成了 Git、Mercurial 等版本控制系统，使得团队协作和代码管理更加高效。
快速搭建Web前端（streamlit使用指南）
weixin_47014685的博客
01-04 1095
Streamlit是一个用于快速构建Web应用的Python框架，通过几行代码即可实现美观的Web界面。本文详细介绍并演示了文本显示、数据表格、图表可视化、交互组件（按钮、滑块、表单等）、会话状态管理、缓存机制和多种布局选项（侧边栏、分栏）。特别适合快速部署模型和数据分析仪表板，无需前端开发经验。
myhdl
qq_26074053的博客
01-05 364
【代码】myhdl。
语意检索提示词
06-14
### 什么是语意检索提示词及其构建方法 在语意检索（Semantic Retrieval）中，提示词（Prompt）是引导模型理解用户意图并生成高质量结果的关键。通过有效的提示词设计，可以显著提升检索系统的性能和用户体验。以下是关于如何构建语意检索提示词的详细说明： #### 1. 提示词的基本结构 提示词通常由两部分组成：**前缀（Prefix）** 和 **查询内容（Query Content）**。前缀用于引导模型理解任务类型，而查询内容则是具体的用户输入或问题。 例如： ```plaintext "请根据以下信息生成与之最相关的文档：[查询内容]" ``` #### 2. 自我提问（Self-Ask）技术的应用 自我提问是一种递归提示方法，通过反复提出后续问题来迭代构建思维过程[^1]。这种方法可以帮助模型更深入地理解用户的意图，并逐步完善检索结果。例如，在搜索“人工智能的发展历程”时，可以通过以下方式构建提示词： ```plaintext "请列出人工智能发展历程中的关键事件，并解释每个事件的重要性。" ``` 随后，基于初始结果进一步细化问题，如： ```plaintext "请详细描述1956年达特茅斯会议对人工智能领域的影响。" ``` #### 3. 结合搜索引擎结果 在实际应用中，可以将提示词与搜索引擎结果结合使用。例如，通过查询API获取相关信息后，将其整合到提示词中，以增强模型的理解能力[^1]。假设我们正在搜索“广州白云”的相关信息，提示词可以设计为： ```plaintext "请根据以下信息生成关于'广州白云'的简要介绍：[搜索引擎返回的结果]。" ``` #### 4. 利用向量相似度计算 在语意检索中，余弦相似度常用于衡量两个向量的方向相似性[^3]。通过将文本转化为向量，可以比较其语义特征的接近程度。因此，在构建提示词时，可以明确要求模型利用向量表示进行相似性计算。例如： ```plaintext "请计算以下两段文本的余弦相似度，并解释它们之间的语义关系：[文本1] 和 [文本2]。" ``` #### 5. 索引与文档关系的定义 在信息检索系统中，术语（Term）与文档（Document）之间的关系可以用 `t->D` 表示[^4]。这种关系可以作为提示词的一部分，帮助模型理解索引结构。例如： ```plaintext "请根据以下索引关系生成相关文档列表：[索引关系]。" ``` #### 示例代码：构建提示词的Python实现 以下是一个简单的Python代码示例，展示如何动态生成语意检索提示词： ```python def generate_semantic_prompt(query, prefix="请根据以下信息生成与之最相关的文档："): return f"{prefix} {query}" # 示例调用 query = "人工智能的发展历程" prompt = generate_semantic_prompt(query) print(prompt) ``` ####
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