Langchain核心模块与实战[7]：专业级Prompt工程调教LLM[输入输出接口、提示词模板与例子选择器的协同工程]

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分类专栏： AI Agent 文章标签： langchain prompt LangGraph 大模型 人工智能 LLM
于 2024-07-23 14:26:09 首次发布
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Langchain核心模块与实战[7]：专业级Prompt工程调教LLM[输入输出接口、提示词模板与例子选择器的协同工程]

1. 大模型IO接口

任何语言模型应用的核心元素是…模型的输入和输出。LangChain提供了与任何语言模型进行接口交互的基本组件。

  • 提示 prompts : 将模型输入模板化、动态选择和管理
  • 语言模型 models : 通过常见接口调用语言模型
  • 输出解析器 output_parsers : 从模型输出中提取信息（支持自定义）

LLM一般为文本输入，chatmodel可以是数据结构、list等，chatmodel在LLM基座上再训练一般

2.基于Prompt模板的输入工程

提示模板是生成语言模型提示的预定义配方。模板可能包括指令、少量示例以及适用于特定任务的特定上下文和问题。

LLM 提供了一些参数可以影响输出结果的创造力和确定性。 在每个步骤

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游戏AI提示工程经验：8个让AI更“灵活”的Prompt技巧
AI架构全栈开发实战笔记
07-27 620
我的AI生成的NPC对话总是干巴巴的，不像个活生生的人！“让AI设计个关卡，结果要么太简单要么太难，完全不符合我的预期！“为什么我描述得很清楚，AI还是生成了一堆不相关的游戏道具？如果你在游戏开发中使用AI工具（如GPT-4、Claude、Gemini或各类专门的游戏AI生成器）时遇到过类似的困扰，那么你并非个例。人工智能（AI），特别是生成式AI，已经成为游戏开发领域一股不可忽视的变革力量，它在NPC对话生成、关卡设计、剧情编写、美术资源辅助创作、游戏测试等方面展现出巨大潜力。
人工智能任务10-基于Langchain框架下Prompt工程调教大模型(LLM)[输入输出接口、提示词模板与例子选择器的协同应用
微学AI的博客
10-12 1261
Prompt 工程作为人工智能领域的一项关键技术，在大型语言模型（LLMs）的应用中扮演着至关重要的角色。尤其是在Langchain框架的背景下，其重要性更是被提升到了新的高度。本文旨在深入浅出地解析Langchain框架下的Prompt工程，探讨其核心概念、架构地位，以及它如何与LLM的输入输出接口、提示词模板、例子选择器共同构建起一个高效、灵活的文本生成生态系统。
LLM大模型技术实战5：一文总结Prompt提示工程策略与技巧
2401_84495872的博客
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由于 GPT 模型具有固定的上下文长度,它们无法在单个查询中概括比上下文长度减去生成摘要长度还要长的文本。要摘要像书籍这样的非常长文档,我们可以使用一系列查询逐部分摘要文档。部分摘要可以连接在一起生成摘要的摘要。该过程可以递归进行,直到整个文档被摘要。如果为了理解后面部分需要使用前面部分的信息,则可以在摘要某点内容时,将该点之前文本的运行摘要也包括在内,这一技巧也很有用。OpenAI 之前的研究已经研究了使用 GPT-3 变体递归摘要书籍的效果。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
2401_84204413的博客
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本文系统介绍了七种大型语言模型(LLM)的提示工程技术：1. 零样本提示(Zero-Shot)：直接指令式提问，适用于简单任务；2. 少样本提示(Few-Shot)：通过示例引导模型；3. 思维链提示(CoT)：展示分步推理过程；4. 思维树(ToT)：多路径并行推理；5. ReAct提示：结合推理与外部工具交互；6. Reflexion：通过自我反思迭代改进；7. 图提示(GraphPrompting)：结构化任务流程。文章详细分析了每种技术的原理、适用场景和优缺点，并提供了具体应用案例。最后总结不同技术
提示工程实战指南：从 Zero-Shot 到 Graph Prompting，7 大核心技术全解析
m0_48891301的博客
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提示工程实战指南：从 Zero-Shot 到 Graph Prompting，7 大核心技术全解析
【什么是提示词工程】一文搞懂：提示词和提示词工程
2401_84204413的博客
05-16 1483
网上充斥着各种类型的提示词模板，也有大量的文章在写提示词工程，而且在招聘网站上提示词工程师的薪水还非常的高。 那么提示词和提示词工程到底有什么区别呢？为什么提示词工程师的薪水会非常的高呢？ 今天一文帮你搞懂。 一、提示词与提示词工程的起源与定义 提示词（Prompt）的概念最早伴随大语言模型（LLM）的兴起而普及。2020年后，随着GPT-3等模型的突破性进展，提示词工程（Prompt Engineering）逐渐成为一门系统性学科。特别是吴恩达在YouTube上分享的提示词工程一系列教学视频后，更
深入剖析了AI Agent的五大核心要素：大模型、提示词、工具与MCP的完美协同！！
Trb701012的博客
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本文深入剖析了AI Agent的五大核心要素：大模型（认知基础）、提示词（思维引导）、工具（行动延伸）、Agent本体（执行载体）与MCP（策略中枢）。文章强调MCP作为编排治理核心，将各组件聚合成可生产、可信赖的智能实体，实现从感知到行动的完整闭环。同时探讨了配置驱动架构、注册中心与可观测性等生产实践，以及端云协同和业务融合等未来发展方向。
【必收藏】构建高效AI Agent：提示词工程、工作流设计与知识库构建实战指南
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本文系统介绍了在Agentic AI技术快速发展的背景下，如何构建可靠、高效的AI Agent应用。文章重点阐述了提示词工程、工作流设计和知识库构建三大核心竞争力的实践方法。在提示词方面，详细讲解了系统提示词的构成要素和优化技巧；在工作流设计上，推荐使用DSL描述替代自然语言；在知识库构建环节，介绍了RAG技术和向量数据库的应用。通过实战案例和优化建议，本文为开发者提供了从零构建AI Agent的完整指南，包括提示词优化工具、Mermaid流程图应用等实用技巧，帮助开发者快速掌握AI Agent开发的关键技
从输入到理解：上下文工程是AI的“灵魂”吗？万字图文带你一探究竟
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文章摘要：本文系统梳理了大型语言模型交互方式的演进历程，从早期提示工程（零样本/少样本提示、思维链）到现代上下文工程的发展。研究揭示了长上下文处理中的关键挑战：上下文衰减现象使模型在超过数万令牌后性能骤降，而"中间迷失"问题导致模型对上下文首尾信息更敏感。通过计算机内存管理类比，文章提出分层内存系统、MemGPT虚拟内存等优化策略，并探讨了多智能体协同中的分布式上下文管理方案。最后指出，尽管模型持续进化，但受Transformer架构的二次方计算复杂度限制，上下文工程作为平衡性能与效率的
金融科技前沿：提示工程在反欺诈系统中的实战
架构师的AI之路，分享AI应用开发架构的学习与实践。
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提示工程是指通过设计“输入文本”（提示，Prompt）引导大语言模型完成特定任务的技术。其本质是**“用自然语言编程”**——无需修改模型参数（微调），仅通过输入文本“调教”模型行为。核心目标任务对齐：将金融反欺诈任务（如“交易欺诈检测”“身份冒用识别”）转化为LLM可执行的指令；性能优化：通过提示设计提升LLM输出的准确性、一致性、可解释性；风险控制：约束LLM不输出无关信息、不编造事实（避免“幻觉”），满足金融合规要求。为何在金融反欺诈中不可替代？低成本快速落地。
独家揭秘！智慧地球与提示系统融合背后提示工程架构师故事
AI 原生应用开发的博客
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智慧地球” (Smarter Planet) 的愿景，由IBM等科技巨头率先提出，旨在通过物联网 (IoT)、大数据分析、人工智能 (AI) 等技术，将物理世界与数字世界深度融合，实现城市、交通、能源、水务、医疗、农业等各个领域的智能化管理与可持续发展。其核心目标是提高效率、优化资源配置、提升生活质量并应对全球性挑战（如气候变化、人口增长）。然而，智慧地球的建设并非易事。它面临着数据孤岛、多源异构数据融合困难、复杂系统决策瓶颈、以及如何让庞大的AI系统真正理解人类意图并高效协同工作等诸多挑战。
【大模型从入门到精通19】开源库框架LangChain LangChain文档加载器1
kaggle expert，全球排名前1000，清华计算机研究生，兴趣算法工程
08-13 2201
在数据驱动的应用领域，特别是涉及对话界面和大型语言模型（LLM）的应用中，从各种来源高效加载、处理并与数据进行交互的能力至关重要。这些加载器擅长处理来自公共源的数据，如 YouTube、Twitter 和 Hacker News，同时也适用于来自专有源的数据，如 Figma 和 Notion。保存清洗后的文本：可选地，脚本可以将清洗和分词后的文档文本保存到文件中。这个扩展的代码提供了一个更全面的示例，展示如何从加载和清洗文本到基本分析和处理特殊情况，对 PDF 文档进行程序化的处理。
基于华为开发者空间Notebook进行DeepSeek大模型Prompt工程深度实践
优快云高校俱乐部官方博客
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基于华为开发者空间Notebook进行DeepSeek大模型Prompt工程深度实践
基于LangChain SQL Agent与自研LLM+Prompt方案的技术原理、实现路径与落地实践
最新发布
沛哥儿的专栏
11-23 959
在企业的日常运营中，数据查询是支撑决策的核心环节，但SQL语言的专业门槛使得大量业务人员被挡在数据大门之外。2025年，全球企业因"数据访问壁垒"导致的决策延迟造成的经济损失预计高达540亿美元（IDC数据）。Text2SQL技术应运而生，它通过自然语言到SQL的自动转换，让"用人类语言查询数据库"成为现实。本文将深入解析基于LangChain SQL Agent与自研LLM+Prompt方案的技术原理、实现路径与落地实践，为开发者提供一套完整的Text2SQL实施框架。
文档翻译prompt
weixin_43848765的博客
11-21 165
按字母顺序处理所有 70 个文件，检查文件， 逐个翻译，已经翻译到了，SPXDialogServiceConnectorActivityReceivedEventArgs 文件了。不翻译：代码标识符、版权信息、导入语句、NS_SWIFT_UNAVAILABLE 等系统消息。不翻译：代码标识符、版权信息、导入语句、NS_SWIFT_UNAVAILABLE 等系统消息。@param、@return、@note 等标签后的说明。@param、@return 等标签后的说明。逐个读取、翻译、保存。
4.Prompt Tuning & Delta Tuning
weixin_44245188的博客
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使用encoder作为PLMs的基本编码器Fine-tuning为特定任务添加额外的神经网络微调所有参数pre-training和fine-tuning之间存在差距。pre-training以mask的方式进行训练，而fine-tuning以QA的方式进行微调，存在差距。delta tuning在超大规模的模型上非常高效它的结构随着模型的增加变得越发不重要干净：不需要编辑backonePTM的代码。简单：从全模型tuning迁移到delta-tuning只需要3行代码。
Prompt Minder：重塑 AI 时代的提示词工程基础设施
m0_56699208的博客
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摘要： 随着生成式AI重构产业格局，提示词（Prompt）已从文本输入演变为企业核心数字资产和新型“源代码”。然而，当前行业普遍陷入“提示词混沌期”，面临知识碎片化、版本失控和数据安全等挑战。开源平台Prompt Minder通过工程化方案（智能分类、Git级版本控制、私有化部署）推动提示词管理从“工程”迈向“运维”（PromptOps）。其技术栈（Next.js/Supabase/Edge Runtime）支持跨域协作与低延迟响应，并通过元提示词（Meta-Prompting）优化AI交互。相比Notio
【Prompt分享】自学英语教程的AI 提示语：流程、范例及可视化实现
年届35+，觉得不会Python的外贸人，不是合格的数据分析师和互联网淘金者。
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摘要： 本文介绍了一种快速处理英语教程视频内容的方法，通过提取字幕并利用AI工具进行整理和可视化。具体步骤包括：1）获取视频字幕；2）将文字导入FlowUs笔记系统；3）使用特定AI提示语进行处理，实现中英翻译、概念标注、信息可视化和总结建议。该方法特别适合外语学习困难或需要快速掌握视频核心内容的用户，工作流程通过Mermaid图表清晰展示。文末提供了可直接复用的提示词模板和实例链接，帮助用户快速上手这套高效学习系统。（149字）
Prompt优化
qq_51787166的博客
11-19 916
Prompt 英文单词直译为：提示。
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汀、人工智能

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