用prompt提示词构建你的专属聊天机器人学习笔记

最新推荐文章于 2025-12-18 11:52:33 发布
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本期为大模型应用开发技巧与实战的第三节课，聚焦信息技术领域的大模型应用开发。

本期是大模型应用开发技巧与实战的第三节课

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Unity 之如何实现基于OpenAI的ChatGPT的聊天机器人
TxNet
09-11 1108
在当前的技术环境中，人工智能聊天机器人越来越普遍。OpenAI的ChatGPT是一个强大的语言模型，能够生成丰富的人类语言文本。在这篇博客中，我们将探讨如何使用Unity来实现一个基于OpenAI的ChatGPT聊天机器人。
用 Prompt × 自动标注构建高质量微调数据集：从 5 条黄金样本扩展到 500 条可训语料的实战全流程
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-06 1303
高质量的数据，是国产大模型微调成功的关键。但绝大多数人面对微调时都卡在了第一步：“我没有足够的标注数据怎么办？” 本文围绕这个核心问题，系统讲解了如何从 5 条黄金示例出发，通过 Prompt 扩写问法、大模型自动生成回答、构建语义过滤器、配合人工快速校审，最终形成结构化、可复用、标准化的微调训练数据集。 文章覆盖完整工程流程
【GitHub项目推荐--Prompt Optimizer：智能提示词优化工具】
j8267643的博客
10-16 1035
​​ 是一个功能强大的AI提示词优化工具，旨在帮助用户编写高质量的AI提示词，提升AI输出质量。该项目支持Web应用、桌面应用、Chrome插件和Docker部署四种使用方式，提供全面的提示词优化解决方案。🔗 ​GitHub地址🚀 ​核心价值​：提示词优化 · AI辅助 · 多端支持 · 开源工具 · 智能写作​项目背景​：​AI普及​：AI应用日益普及​提示词重要​：提示词质量关键性​优化需求​：提示词优化需求增长​开源工具​：开源优化工具缺乏​多场景需求​：多场景使用需求​项目特色。
langchain学习笔记——构建一个专属聊天机器人之LCEL链式表达式基础学习
07-11 1015
langchain学习，LCEL链式表达式
构建专属聊天机器人：基于gpt-oss-20b的定制开发流程
weixin_42610010的博客
12-02 317
本文介绍如何基于开源模型gpt-oss-20b打造低成本、高安全的本地化聊天机器人，支持结构化输出与私有部署，适用于企业客服、技术支持等场景，兼顾性能与数据隐私。
LangGraph官方文档笔记——1.构建一个基础聊天机器人
2301_81940605的博客
09-10 1097
LangGraph是基于LangChain的智能体编排框架，它将 Agent 系统建模设计为(有向图)流程图，每个节点表示一个计算步骤进行状态的更新，每条边表示状态转移路径，适合处理复杂流程或多Agent 协作系统。
使用 Llama 3.1 和 Qdrant 构建多语言医疗保健聊天机器人的步骤
myboyliu2007的专栏
09-26 1684
'sources': [Document(metadata={'Disease': '疟疾', '_id': '1497e650–06e7–458c-a542–9f8815e7303f', '_collection_name': 'healthcare_collection'}, page_content='疾病：疟疾描述：由疟原虫科原生动物寄生虫引起的传染病，可通过按蚊叮咬或受污染的针头或输血传播，是最致命的类型。我们需要翻译器的原因是，嵌入是从英语文本生成的，用户可以使用任何选择的语言。
什么是 Prompt？从概念到实践的全景概述
热门推荐
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
09-23 21万+
本文系统阐述 Prompt（提示词）的核心知识，先明确其定义为向大语言模型传递任务目标等的指令集合，揭示其通过定义任务、约束条件和提供背景信息引导模型输出的作用机理，并对比其与传统机器学习特征工程的差异。接着分析 Prompt 决定模型输出质量的三大价值，拆解 “指令 + 背景 + 示例” 的基本结构及编写技巧，结合内容创作、数据分析等六大场景提供实践案例。还指出新手使用 Prompt 的五大常见误区及解决办法，展望自动生成、多模态等未来趋势，最后设计课后练习巩固知识，帮助读者建立对 Prompt 的认识。
Prompt Prompt Prompt：提示词到底是什么？一句话的边界与误区
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
04-20 1118
“Prompt 不是提示词，它是协议。”——越来越多工程实践告诉我们，那些看似“调得准”的一句话，其实只是冰山一角。真正稳定、可控、可扩展的 Prompt，并不是一句话能搞定的“咒语”，而是围绕模型行为、结构约束、上下文粘性、功能指令等一整套复杂机制的交互协议。本篇将拆解 Prompt 的五大核心构成，揭示一句话 Prompt 的常见误区，并从工程视角回答：**Prompt 到底是什么？它不是什么？又怎么设计，才能真正让系统稳定运行？**
构建和评估数据智能体学习笔记（4）
一刀7段的博客
09-29 1021
扩展功能解决的业务问题效率提升幅度多数据源适配手动整合 MySQL 与 CSV 数据耗时 1 小时92%（5 分钟完成）交互式结果调整调整时间粒度需重新查询 10 分钟95%（30 秒完成）数据脱敏与权限控制人工脱敏用户数据 20 分钟 + 权限审批 2 小时98%（实时完成）缓存与自动化分发重复查询耗时 30 分钟 + 手动分发 30 分钟98%（缓存 2 秒 + 自动分发 1 分钟）
教育行业大模型实践：基于 Prompt 的个性化学习辅导与智能评估系统构建
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
05-09 1740
在教育行业迈向智能化与数据驱动的新阶段中，基于大模型的 Prompt 工程技术成为实现“因材施教”和高效评估的关键技术路径。尤其是在 K12 与职业教育领域，如何将大模型与教学内容、学生行为数据和多维评价体系深度融合，是当前行业工程实践中的核心挑战。本文围绕 Prompt 在个性化辅导与智能评估中的真实落地路径展开，从任务驱动的 Prompt 模板构建、学生画像驱动的内容生成、评估型多轮对话设计，到推理系统部署架构与评估指标量化，系统性解析一套面向教学场景的高质量大模型教育应用系统。文章所述全部来源于真实开
用强化学习优化提示词的5个好处：提示工程架构师必须知道
AI云原生与云计算技术学院
07-28 831
在大语言模型（LLM）应用爆发的时代，提示词（Prompt）已成为连接人类意图与模型能力的核心桥梁。然而，传统提示词设计严重依赖工程师的经验直觉，往往陷入"试错-调整"的循环，难以应对复杂任务、动态环境和个性化需求。据Gartner 2023年报告，78%的企业LLM项目因提示词质量不足导致效果未达预期，而手动优化成本占项目总投入的35%以上。核心方案。
大模型学习基础（五） 强化学习（Reinforcement Learning，RL）初步
qq_56095294的博客
12-13 341
前面的文章简单介绍过，传统的监督学习所使用的数据集是（特征，标签），有“标签”即明确的知晓正确的输出应该是什么。而实际的情况是，环境的状态S是由多个Si构成的，每训练一组S-a即训练一个多分类问题，把这些问题的损失函数（交叉熵）加在一起，即可训练出在不同的状态下应该使用什么动作。模型在选择一个动作之后，这个动作实际是对Environment发生，相应的Environment会给模型一个回馈Reward，然后再给模型一个新的Observation，模型继续选择新的动作，循环此过程。
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 1099
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
数据分析Agent白皮书：揭秘Data x AI的底层逻辑与未来关键
最新发布
LyAGent的博客
12-18 341
《2025数据分析Agent白皮书》指出，数据分析Agent正成为AI落地的核心形态，实现从"人人分析"到"人人消费"的转变。白皮书系统解析了其技术架构（包括Query/Document/DeepAnalyze三大Agent能力）、行业实践（能源/制造/零售等领域）及落地路径，强调需突破数据准度、分析深度与消费广度三大挑战。未来，数据分析Agent将深度融入业务流程，推动"洞察即行动"的自动化决策模式。该技术有望彻底改变企业数据消费方式，使数据智能
多模态赋能情绪理解：Qwen3-VL+LLaMA-Factory 的人脸情绪识别实战
Lab4AI的博客
12-17 499
本项目依托Lab4AI平台，基于LLaMA-Factory成功对Qwen3-VL进行了完整的微调流程。我们将传统的人脸情绪识别任务与多模态大语言模型（MLLM）相结合，探索了MLLM在视觉情绪理解中的应用。通过微调Qwen3-VL，我们成功将传统的分类任务转化为多模态推理任务，显著提升了模型在复杂场景下的鲁棒性和准确率。这一方案不仅在人脸情绪识别上取得了显著提升，还为其他视觉任务的多模态大模型应用提供了新的思路，具有广泛的应用前景。
Transformer架构的原理是什么？
SACKings的博客
12-15 716
对于“Thinking”这个词，它的输出向量可能包含了90%它自己的信息和10%“Machines”的信息。而对于“Machines”，它的输出可能包含了70%它自己的信息和30%“Thinking”的信息。Transformer 架构的原理是理解现代大模型（如 GPT、BERT、T5 等）的基石。正是因为这些原理上的优势，Transformer才取代了RNN和CNN，成为了当今AI大模型时代的统治性架构。的（打乱输入顺序，输出可能不变），它没有内置的位置概念。Q·K 然后Softmax。
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 1117
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
使用Langchain构建自定义系统提示词的聊天机器人
06-27
在构建带有自定义系统提示词的聊天机器人时，LangChain 提供了灵活且强大的工具来支持这一需求。通过使用 LangChain 的组件，可以轻松地将自定义提示词集成到聊天机器人的逻辑中，并结合对话历史记录、检索增强生成（RAG）等功能实现更智能的交互体验。 ### 自定义系统提示词的构建 在 LangChain 中，可以通过 `Prompt Templates` 来定义和管理自定义的系统提示词。这些模板允许开发者动态地组合默认消息、用户输入、聊天历史记录以及可选的附加上下文信息，从而生成结构化的提示词传递给模型。 例如，可以通过以下方式定义一个包含系统提示词的模板： ```python from langchain import PromptTemplate template = """ 你是一个友好的助手，能够回答用户的各种问题。 当前对话历史： {chat_history} 用户的问题：{question} 请根据以上信息提供回答。 """ prompt = PromptTemplate.from_template(template) ``` 在这个模板中，`{chat_history}` 和 `{question}` 是占位符，将在运行时被实际的对话历史和用户问题替换[^2]。 ### 集成聊天模型与对话历史记录 为了使聊天机器人能够“记住”过去的交互，LangChain 提供了 `Chat History` 组件。该组件可以存储和检索对话历史记录，并将其作为上下文的一部分传递给模型。结合 `Chat Models`，这种机制能够显著提升聊天机器人的连贯性和个性化程度。 以下是一个简单的示例，展示如何将对话历史记录与模型调用结合： ```python from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage from langchain_openai import ChatOpenAI model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo") # 初始化对话历史记录 chat_history = [ HumanMessage(content="Hi! I'm Bob"), AIMessage(content="Hello Bob! How can I assist you today?") ] # 用户的新问题 new_question = HumanMessage(content="What's my name?") # 将新问题添加到对话历史记录中 chat_history.append(new_question) # 调用模型 response = model.invoke(chat_history) # 将模型的响应添加到对话历史记录中 chat_history.append(response) print(response.content) ``` 在这个例子中，对话历史记录被显式地传递给模型，确保模型能够基于完整的上下文生成回答[^3]。 ### 使用 LangSmith 进行调试和跟踪 为了更好地调试和优化聊天机器人的性能，可以使用 LangSmith 工具。LangSmith 提供了详细的跟踪功能，允许开发者查看每个步骤的执行情况，包括提示词的内容、模型的响应以及中间状态的变化。这对于调试复杂的对话流程和优化系统提示词的设计非常有帮助。 ### 总结 通过结合 `Prompt Templates`、`Chat History` 和 `Chat Models` 等组件，可以使用 LangChain 构建一个带有自定义系统提示词的聊天机器人。此外，利用 LangSmith 可以进一步提升开发效率和调试能力。这种方法不仅适用于简单的问答场景，还可以扩展到需要复杂上下文理解和多轮对话的高级应用。
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