法律场景中的提示工程

最新推荐文章于 2025-11-20 07:00:00 发布
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分类专栏： 提示词工程 文章标签： 提示词工程
由数入道-易牧阳
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法律场景中的提示工程

本文介绍了为法律应用中的人工智能模型创建有效提示的技术、策略和最佳实践。

基础知识

法律提示的基本组成部分

  1. 背景化

    • 法律领域和适用司法管辖区
    • 要模拟的专业角色（如法官、律师等）
    • 任务的限制和范围

  2. 结构化

    • 不同法律文书的模板
    • 格式化和层次化组织
    • 必须和可选的章节

  3. 具体说明

    • 法律推理的指导原则
    • 应考虑的来源和先例
    • 程序性和学术性限制

高级技术

1. 用于法律推理的思维链技术 (Chain of Thought)

  • 按步骤构建法律思维过程
  • 事实分析与法律规范应用技巧
  • 发展连贯的法律论证

2. 使用法律案例进行小样本学习 (Few-Shot Learning)

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一文读懂「Prompt Engineering」提示词工程 进阶版
女王の专属领地
08-20 7087
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；
【AI大模型】Prompt 提示词工程使用详解
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Prompt 提示词工程使用详解
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**提示词工程（Prompt Engineering）**，作为一种新兴的交互设计技术，正在成为AI时代的“软技能”与“硬技术”兼备的核心能力。 提示词看似只是对模型的输入文字，实则承载着任务设定、上下文设计、思维链构建等复杂意图。通过科学设计提示词，我们可以大幅提升模型的准确性、稳定性与实用性，真正激发其潜在能力。 本文将从提示词工程的基本概念出发，逐步介绍其关键技巧、应用场景、挑战与发展趋势，帮助开发者和使用者理解并掌握这一必备能力。
掌握提问驱动AI：速通大模型提示工程
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本文主要介绍了掌握提问驱动AI：速通大模型提示工程，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 书籍推荐 2.1 内容简介 2.2 本书作者 2.3 本书目录 2.4 适合读者 3. 购买链接
「北京大学」提示词工程和落地场景
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DeepSeek通过技术创新与用户中心设计，成功降低了AI应用门槛，其开源、低成本与国产化战略具有行业标杆意义。提示词工程作为人机交互的核心，不仅提升效率，更重塑了AI的协作价值。未来需在技术可靠性、伦理合规性及生态建设上持续深耕，以实现从“工具可用”到“生态共赢”的跨越。
大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
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提示工程（Prompt Engineering）是指通过精心设计和优化输入提示（prompt），以引导人工智能模型（如大型语言模型）生成更符合预期的输出。
北京大学DeepSeek系列-提示词工程和落地场景
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DeepSeek从入门到精通系列使用教程 -- 【北京大学】DeepSeek系列-提示词工程和落地场景完整版pdf下载pwd=1234 提取码: 1234或：DeepSeek-R1模型专注复杂任务推理，在数学竞赛题（AIME）和代码生成任务中准确率分别达79.8%和92.2%，超越GPT-4o约12-15个百分点10。：训练成本仅557万美元，单次推理成本降至0.003美元（较同类模型降低83%），且全量开源推动社区创新510。
AI 提示词工程(Prompt Engineering)之提示词应用场景（信息提取）
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合规时代的信息提取技术：安全与效率的平衡艺术 在数字化浪潮中，信息提取技术面临日益严格的合规要求。本文提出了一套完整的合规信息提取方法论，包括三阶安全模型和I-SEE-Compliance框架，涵盖基础提取、数据脱敏和安全增强三个阶段。通过电商、金融和企业服务三大领域的实战案例，展示了如何在保证合规的前提下高效提取信息。文章详细介绍了针对不同行业的提示词模板设计，包括电商评论过滤、金融文档脱敏和合同条款合规检查，并提供了代码实现。数据显示，这些方法可将违规漏检率降至0.3%，敏感信息泄露减少100%，同时提
AI大模型优化指南：RAG、提示工程与微调的应用场景解析
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随着技术的不断进步，大模型的优化方式也在不断演化。从传统的提示调整到更智能的检索生成，AI模型正在向着更高效、更智能的方向发展。未来，我们可能会看到更多智能化的优化工具和方法，例如自动微调、实时上下文检索等，将进一步提升模型的智能化水平和应用效果。对于AI从业者和开发者来说，掌握这些优化手段不仅可以提升自身项目的成功率，还能在竞争激烈的AI时代中占据有利位置。
提示词工程基础
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​在我们输入一段很长文本给大模型时，由于字数限制大模型可能无法全部读取，此时我们能将全篇文本进行分段，将前面内容让大模型总结从而将总结的内容衔接后面的内容，达到层层递进理解的效果。假设我们有一篇长篇教育研究论文，总字数超过了大模型一次性处理的限制。我们可以将论文分成若干段落，每次输入一个段落给大模型。请帮我总结三引号中的内容，要求简要概括要点。'''在一个小学生课堂上，老师通过游戏方式教授数学知识，学生们表现出极大的兴趣和积极性。'''老师通过游戏方式教授数学，小学生们表现出极大的兴趣和积极性。
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基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
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【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）
12-07
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究”展开，提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络（RNN）模型线性化方法，旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型，克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题，并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群：具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标：①应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能预测控制；②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码实现部分，深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节，并可通过替换实际系统数据进行迁移验证，以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）
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基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕《基于粒子群算法的电动汽车充电动态优化策略研究（Matlab代码实现）》展开，重点介绍利用粒子群优化算法（PSO）对电动汽车充电过程进行动态优化的策略。研究内容涵盖充电负荷的不确定性建模、目标函数设计（如最小化充电成本、平衡电网负荷、减少峰谷差等）、约束条件设定以及算法实现过程，并通过Matlab进行仿真验证。文中还提及相关应用场景，如有序充电调度、微电网能量管理等，展示了粒子群算法在解决复杂非线性优化问题上的有效性。 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标：①研究电动汽车大规模接入对电网的影响及应对策略；②学习并实现基于智能优化算法的充电调度模型；③掌握Matlab在电力系统优化仿真中的应用方法。 其他说明：文中提及多个相关案例和代码资源可通过提供的网盘链接获取，建议结合实际代码进行学习与复现，以加深对算法原理和实现细节的理解。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）
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基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究（Matlb代码实现）内容概要：本文围绕基于粒子群算法（PSO）优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究，提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心，有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题，提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法，并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类，有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等，并提供了配套代码资源。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员，尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标：①用于居民用电行为的高效聚类分析，挖掘典型用电模式；②提升Kmeans聚类算法的性能，避免局部最优问题；③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持；④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解PSO优化Kmeans的核心机制，关注参数设置对聚类效果的影响，并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中，以加深理解和拓展应用能力。
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提示词工程（Prompt Engineering）作为人工智能语言模型应用中的核心技术之一，近年来在自然语言处理、智能对话系统、内容生成、自动化流程等领域中展现出巨大潜力。本文所介绍的《提示词工程12框架[源码]》是一套...
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