当前，许多涌现的 AI创业公司 往往只是大型语言模型（LLM），例如 GPT-4 的简单接口封装，这种现象值得我们警惕。这些“套壳AI” 缺乏专有技术、利润空间和防御能力，极有可能在资金枯竭时消失殆尽。 真正的幸存者将是那些构建核心基础设施或领域专用平台，提供超越简单 提示词工程 的持久价值的公司。 如果你的创业公司可以在几周内被克隆，那么它很可能熬不过 2026 年。 核心问题：空洞的“套壳AI
在人工智能飞速发展的今天，与AI模型有效沟通的能力已成为一项关键技能。通过Google Cloud Skills Boost提供的“Vertex AI提示词设计”课程，我深入探索了提示词工程的艺术与科学，获得了充分利用生成式AI模型，尤其是Google Gemini的全部潜力的工具。 提示词工程的重要性 提示词工程是设计输入（提示词）以指导AI模型产生所需输出的艺术。它类似于指导人类助手：你的指令
你是否在使用大语言模型（LLM）时，常常感到力不从心，输出结果总是不尽如人意？ 别灰心！ 事实上，90% 的 LLM 应用场景并不需要微调或 Agentic AI，你真正需要的是掌握更好的提示词（Prompt）编写技巧。 本文将深入探讨五个关键的提示词优化技巧，帮助你有效驾驭 LLM，让它们准确、可靠地完成各种复杂任务，最大化发挥大模型的能力。 1. 清晰明确的指令：告别“读心术”式的提示词 大语
大语言模型（LLM）生成内容的质量问题，正引发一场关于责任归属的激烈讨论。很多人认为，问题不在于AI本身，而在于用户是否掌握了提示词工程的精髓，这类似于一种“煤气灯效应”，让人怀疑自己对AI能力的判断。诚然，优秀的提示词和人工干预能显著提高AI生成内容的质量，但这种观点是否掩盖了更深层次的问题？本文将深入剖析这种“都是提示词的错”的论调，揭示其背后的经济动机、对人类专业知识的贬低、信息生态的潜在污
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。
提示词工程的概念并非新生事物，它广泛存在于诸多领域。在艺术领域，提示词可以激发作家创作灵感，或是帮助演讲者即兴发挥；科学实验中，它是开启实验的起始指令；刑事调查里，作为初始线索引导调查方向；计算机编程时，依据特定情境迈出第一步也离不开提示词。这些提示词都是为了引出各自期望的回应。
AI提示词工程是设计和输入（或提示词）的艺术与科学，这些输入能够有效地向AI模型传达我们的意图。换句话说，它是学习如何以一种能够激发出AI最佳表现的方式来“说话”——这里所说的“说话”，并不是指编程，而是指清晰、有目的的沟通。
在人工智能持续重塑各个行业的当下，提示工程作为一个全新且充满潜力的职业领域应运而生。在这个与机器高效沟通至关重要的时代，提示词工程师在优化人工智能对人类输入的理解和回应方面，发挥着举足轻重的作用。如果你渴望踏入这个前沿领域，那么这篇文章将为你提供一份详尽的指南。
提示词工程，简而言之，是指对输入给大模型（LLM）的查询进行精细化和优化，以提高其准确性和性能的过程。这一过程类似于烹饪：你可以选择使用现成的蛋糕混合料，只需添加油、鸡蛋和水即可；但你也可以从零开始，挑选独特的原料来定制一款符合朋友口味的蛋糕。
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