2.10 Playground Chat提示工程实战：从交互调试到企业级应用的全链路指南

最新推荐文章于 2025-07-22 20:54:22 发布
最新推荐文章于 2025-07-22 20:54:22 发布
阅读量124 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 企业级Agents实战：从0到1打造专属智能解决方案 文章标签： 交互 prompt langchain chatgpt gpt 人工智能
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yonggeit/article/details/145541002

Playground Chat提示工程实战：从交互调试到企业级应用的全链路指南

引言：提示工程的实验室革命

OpenAI Playground的交互式调试功能使提示工程迭代效率提升300%，根据2024年开发者调研，熟练使用Playground的工程师模型输出质量评分比直接调用API高42%。本文将揭示如何将Playground变成企业级提示工程的研发中心，实现从实验到部署的无缝衔接。

一、Playground核心功能全景解析

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
【亲测免费】 Playground：一个强大的前端代码演示工具
gitblog_00203的博客
09-26 919
Playground：一个强大的前端代码演示工具 项目介绍 Playground 是一个专为 HTML、CSS 和 JavaScript 设计的代码演示组件，它完全在浏览器中运行，无需加载任何第三方站点。无论你是前端开发者、技术博主，还是教育工作者，Playground 都能为你提供一个简单、高效的代码演示环境。 项目技术分析 Playground 的核心技术栈包括： React：作为前端框架，...
51c大模型~合集87
whaosoft~aiotの开发板商城
12-13 3750
这就像是在 AI 的「大脑」中划分了专门的「思维区域」。本文给出了一个十分有趣的发现：强大的 Mamba 模型与通常被认为性能不佳的线性注意力有着内在的相似性：本文用统一的公式表述了 Mamba 中的核心模块状态空间模型（SSM）和线性注意力，揭示了二者之间的密切联系，并探究了是哪些特殊的属性和设计导致了 Mamba 的成功。AMOR 框架给出了一个优雅的答案：将复杂的 AI 推理过程拆解成可控的「专家模块」，通过有限状态机（FSM）编排它们的协作规则，就像精密的齿轮系统一样，每个部件都完美啮合。
PHP与Web页面交互：从基础表单到AJAX实战
独立开发者阿乐的博客
07-22 1011
本文全面介绍了PHP与Web页面交互的技术，从基础表单处理到高级AJAX应用。主要内容包括：HTML表单与PHP的交互基础，比较GET和POST方法的差异；详细讲解AJAX技术实现，包含原生JavaScript和现代Fetch API两种方式；以及安全的文件上传处理流程。文章通过实际代码示例演示了登录验证、用户数据获取等常见功能实现，并强调了数据验证和安全防护的重要性。这些技术涵盖了PHP与前端交互的核心场景，为开发者提供了从基础到进阶的实用指导。
QCC系列显示交互层的自研技术突破与实践
TengTaiTech的博客
07-19 494
腾泰技术在QCC系列音频设备上实现显示交互创新，通过三级技术架构（硬件适配层、动态调节引擎、渲染引擎）解决传统TFT屏的兼容性与功耗问题。自研通用驱动接口将适配周期从2-3周缩短至1.5天，智能刷新率算法使功耗降低62%，轻量化字库系统将多语言字符压缩至1.2MB。方案在某蓝牙音箱应用中，低温花屏率从23%降至0.3%，语言切换延迟缩短至20ms，待机功耗降低5.8mA。代码展示了SPI初始化的底层硬件配置过程。
【c++】提升用户体验：问答系统的交互优化实践——关于我用AI编写了一个聊天机器人……（12）
gfdhy的博客
07-19 1259
本文介绍了问答系统的优化改进，重点从用户体验角度提升了交互体验。主要改进包括：1)增强引导系统，增加欢迎信息和详细帮助；2)扩展命令系统，支持help/topics等更多指令；3)优化交互提示，采用更自然的中文表达；4)改进错误处理，提供建设性反馈；5)完善错误提示，明确问题原因。这些改进通过降低学习成本、减少挫败感、增强用户掌控感和提升系统信任度，显著改善了用户体验。文章强调，在AI系统开发中，技术实现固然重要，但自然友好的交互体验才是产品成功的关键。
js的基本内容：引用、变量、打印、交互、定时器、demo操作
m0_64928156的博客
07-22 558
js的基本内容：引用、变量、打印、交互、定时器、demo操作
Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的对话系统多轮交互优化与用户体验提升（351）
【青云交】华为云云享专家，在技术圈个人影响力位居前17，跻身博客之星 TOP23。同时荣登【原力榜、作者周榜、领军人物和综合热榜】四榜榜首，破优快云排行榜记录！苏州地区各榜也统统拿下榜首之位，实力爆棚！非常感谢全网十多万粉丝的喜欢和关注！
07-19 1238
本文结合 12 个行业案例，详解 Java 大数据机器学习模型在对话系统多轮交互中的应用。通过上下文追踪、复合意图拆解等技术，将交互准确率从 65% 升至 91%，附完整代码与跨设备同步方案，提升用户体验。
多模态交互视角下生成式人工智能在中小学探究式学习中的认知支架效能研究
爱写代码的小朋友
07-19 1411
多模态交互视角下生成式人工智能在中小学探究式学习中的认知支架效能研究
深入理解设计模式之中介者模式：解耦对象交互的利器
vvilkin的学习备忘
07-18 1041
中介者模式正是为解决这些问题而生的。它通过引入一个中介对象来封装对象间的交互，使对象间不再直接引用，而是通过中介者进行间接通信，从而将网状结构转化为星型结构，大大降低了系统的耦合度。
Unity之C# 脚本与Unity Visual Scripting 交互
TxNet
07-22 109
本文介绍了Unity中C#与Visual Scripting(VS)交互的三种方法：1)通过Regenerate Nodes将C#脚本转换为VS节点；2)在C#中访问VS变量，示例展示了获取和设置Graph变量的代码；3)触发自定义事件的两种方式，包括使用VS自带的CustomEvent节点和继承事件节点创建自定义事件。文章提供了详细的代码示例和操作截图，帮助开发者实现C#与VS的协同编程，特别强调了自定义事件节点需要重新生成才能生效。
内核协议栈源码阅读(一) ---驱动与内核交互
最新发布
sinat_38705282的博客
07-22 370
不管 napi 还是非 napi都是硬中断触发软中断，在中断上下文的末尾执行一次软中断。进入 napi poll 逻辑。然后包都通过送入协议栈。
人-AI交互中的信息论不同于传统的信息论，其信息的增量≠不确定性的减量
人机与认知实验室
07-18 990
例如，用户可能通过反馈调整自己的行为，而系统也可能根据用户的反馈调整信息的呈现方式。为了提高人机交互的效率和用户体验，系统设计者需要考虑这些因素，优化信息的呈现方式，动态调整信息的传递过程，并减少用户的认知负荷。人类的认知能力是有限的。信息的增量可能只是暂时的，用户可能需要更多的时间和交互来真正理解信息。如果用户能够通过反馈调整自己的行为，系统也可以根据用户的反馈调整信息的呈现方式，从而有效减少不确定性。在人机交互中，信息的处理和传递涉及人类的认知过程，这使得信息的增量与不确定性的减量之间的关系变得复杂。
EasyMan 数字人服务全面焕新，交互型AI数字人助推孪生体验全新升级
amumuum的博客
07-22 468
618刚刚过去不久，不知道大家是否留意到了直播电商行业的新突破？头部带货主播罗永浩的数字人亮相百度优选直播间，和助理朱萧木的数字形象共同直播带货。该场直播不仅实现了罗永浩和助理二人外表形象的复刻，就连面部表情、肢体动作、语言风格都达到了以假乱真的地步。在人工智能、虚拟现实与三维建模快速发展的今天，数字人技术已从单纯炫技逐步走入现实生活，智能化转型的应用形态也在逐步向人性化演变。
app引导页设计要点与交互细节详解
2408_89491999的博客
07-21 525
app引导页不仅是应用的展示界面，更是承载用户初印象的关键环节，也是整个产品体验的重要组成部分。对于新用户来说，引导页的设计直接影响他们是否愿意继续探索和使用应用。一个逻辑结构清晰、视觉风格统一、信息传递简洁有力的引导页，能够帮助用户快速理解产品的核心价值与亮点，让他们在短时间内建立起信任感与兴趣。未来，随着用户对体验的要求不断提高，app引导页的精细化设计无疑将成为决定留存与转化的关键因素。
深入浅出MyBatis缓存：如何让数据库交互飞起来
DD2187718660的博客
07-18 1008
你是否遇到过这样的场景：系统在高并发下响应缓慢，数据库监控显示CPU飙升，日志里充斥着大量重复SQL？作为开发者，我曾亲眼目睹一个简单的配置查询拖垮整个系统。今天我们就来聊聊MyBatis如何通过缓存机制解决这类性能痛点。
大模型高效适配：软提示调优 Prompt Tuning
ZJQ的博客
07-21 72
本文介绍了参数高效的提示调优方法（Prompt Tuning），通过添加可学习的"软提示"向量来适配下游任务，而不需修改预训练模型参数。相比传统微调，该方法仅需存储少量任务专属提示参数（如2万vs110亿），极大节省资源。实验表明，随着模型规模增大，软提示效果接近全量微调，尤其在超大规模模型上表现优异。该方法通过冻结主干网络、只优化输入层提示，实现了高效的任务适配，具有参数效率高、泛化能力强等优势，为大模型应用提供了轻量级解决方案。
Prompt Engineering(提示词工程)基础了解
Fuly的博客
07-21 684
当给定一个 Prompt 时，模型会根据 Prompt 的内容，在其生成的概率空间中寻找最有可能的单词序列来继续文本。以 Transformer 架构的语言模型为例，在生成过程中，模型会根据输入的 Prompt 计算下一个单词的概率分布，这个概率分布是基于模型对词汇表中所有单词在给定当前 Prompt 上下文下出现的可能性估计。而且，随着生成过程的推进，新生成的单词也会作为新的上下文信息反馈给模型，进一步影响后续单词的概率分布，从而使生成的文本能够在整体上与 Prompt 保持主题和风格的一致性。
Prompt：开启与AI高效对话的钥匙
m0_54069809的博客
07-18 801
Prompt是与AI高效对话的"钥匙"，通过精心设计的文本指令引导AI生成优质回答。优质Prompt包含五大核心要素：角色设定（明确AI身份）、任务描述（具体工作）、背景信息（提供上下文）、格式要求（输出结构）和约束规则（限制条件）。常用技巧包括零样本提示（直接提问）、少样本提示（提供范例）和思维链（分步思考）。掌握Prompt技巧能精准控制AI输出、提升效率并激发创意，是解锁AI潜力的关键。
The Survey of Few-shot Prompt Learning on Graph
qq_51580006的博客
07-21 808
例如，预训练可以集中于学习两个节点之间的连接模式（链路预测任务），而微调旨在调整可以处理节点或图属性（节点分类或图分类任务）。在黑盒场景中，预训练模型通常以API或云服务的形式提供(Model-as-a-Service, MaaS)，我们只能得到其输出（如节点表示），但无法访问其内部参数和梯度。例如，在社交网络中，节点特征对分类结果有很大影响，而在蛋白质网络中，图结构起着更本质的作用。例如，当训练图具有不同的尺度（即变化的节点数），训练这样的一系列。复杂度的可学习参数，此类设计需要大量的存储资源。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

少林码僧

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值