Prompt Engineering（提示工程）已成为驾驭大模型（LLM）的关键技术。本文深入探讨了来自Google的 Prompt Engineering 方法论，旨在帮助你更好地理解和应用这项技术，提升大模型在各种任务中的表现。我们将逐一解析零样本提示、少样本提示、系统提示、上下文提示、角色提示、逐步回溯提示、思维链提示、Reason and Act (ReAct) 提示等关键技巧，并结合最佳
你是否曾在使用ChatGPT、Gemini或Meta AI等AI工具时，好奇过你输入的提示词究竟去了哪里？你并不孤单。表面上与AI助手之间的短暂对话，实际上是一个复杂且分层的生命周期——每一次按键都可能被记录、处理、记忆，甚至用于训练未来的模型。了解这些AI工具如何处理提示词，以及你的数据足迹如何被利用，对于我们理解AI的透明度和隐私至关重要。本文将逐步剖析现代AI系统在你按下“发送”按钮后的整个
提示驱动机器学习正日益成为一种革新性的方法，它通过交互式的界面改变了我们解决问题的流程。正如原文作者WonHee Lee所强调的，掌握提示工程的艺术，能让我们与AI高效协作，以提示为导向，引导AI完成各项任务。本文将深入探讨如何运用提示技巧，将提示驱动分析应用于机器学习项目，特别是在数据预处理、特征工程以及模型构建、训练、预测和评估等关键环节。通过剖析一个COVID-19公共卫生数据的分析案例，我
在大模型技术如 OpenAI、Google Gemini、Claude 等日新月异的今天，许多开发者一头扎进代码的世界，却忽略了一个至关重要的因素：Prompt。本文将深入探讨 Prompt 的重要性，揭示如何通过精心设计 Prompt，充分释放 AI 模型的潜力，打造真正强大的 AI 应用。掌握 Prompt Engineering，可以有效避免错误，而不需要改动代码。 1. Prompt 的定
大模型（LLM）作为一种预测机器，其核心在于理解输入文本并预测下一个最有可能出现的词（或token）。Prompt Engineering 的目的就是通过精心设计提示语 (prompt)，让模型给出更准确、更有用的结果。本文将深入探讨 Prompt Engineering 中的关键配置参数，包括输出长度（max_tokens）、温度（temperature）、Top-K 和 Top-P，并通过实际
随着人工智能的飞速发展，提示词工程(Prompt Engineering)已经从一项专业技术演变为影响个人和组织利用AI的关键方法。本文将深入探讨2025年提示词工程领域的核心趋势、新兴前沿以及其带来的商业价值，旨在为希望在快速变化的AI市场中保持领先地位的从业者提供实用指导。我们将从基础方法、进阶技巧、创新领域以及实际应用案例等多维度进行分析，帮助读者全面理解和掌握提示词工程。 基础方法：提升A
随着大模型技术的飞速发展，我们已经步入了一个全新的智能时代。如何有效地与这些强大的AI沟通，从而充分释放它们的潜力，成为了一项至关重要的技能。这就是提示工程（Prompt Engineering）的意义所在，它是一门关于如何精心设计指令，引导大模型生成符合期望结果的艺术与科学。本文将深入探讨提示工程的核心概念、技巧和应用，帮助你掌握与AI高效沟通的秘诀，尤其是在WordPress SEO领域及其他
近年来，GenAI (生成式人工智能) 技术以前所未有的速度发展，并逐渐渗透到各个行业。传统的流程设计往往以数据或代码为中心，而以 Prompt（提示词） 为先的 GenAI 流程 则将流程的起点聚焦于用户意图。本文将深入探讨如何构建以 GenAI 为先的流程，从提示词的设计到最终的生产落地，并分析其关键组成部分与优势。 Prompt-First 的重要性 传统流程设计通常从编写 SQL 查询语句
在人工智能日益融入工作场景的当下，提示工程（Prompt Engineering）正成为一项至关重要的技能。它不仅关乎如何有效地与AI沟通，更关系到能否充分释放大模型的潜力，实现人机协同，从而提升数据分析的效率和洞察力。本文将深入探讨如何运用高级提示工程技术，例如少样本提示（Few-shot Prompting）、思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）、模块化提示（Mo
随着生成式 AI 的蓬勃发展，与 AI 模型有效沟通的能力日益重要。为了提升我在 Vertex AI 平台上驾驭大型语言模型 (LLM) 的能力，我深入学习了 Google 在 Coursera 上开设的 “Vertex AI 提示词设计” 课程。这篇文章将分享我通过该课程获得的关于 提示词工程 的关键见解和实践技能，希望能帮助更多开发者、数据科学家和 AI 爱好者解锁生成式 AI 的无限潜力。
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