我们正身处人工智能（AI）助手蓬勃发展的时代。从ChatGPT、Claude到Gemini，无数AI模型正深刻地改变着我们的工作、学习和解决问题的方式。然而，大多数人并未真正掌握这些工具的精髓，他们常常寄希望于拥有数十亿参数和海量数据的大模型能够轻松理解他们的需求。他们使用寥寥数语的prompt（提示词），期待奇迹发生；他们不加思索地接受AI的每一次回复，未经审核便复制粘贴其输出结果。最终，他们得
大型语言模型 (LLM) 具有颠覆性的潜力，然而，将其集成到生产环境中常常令人头疼。你精心编写 prompt，祈祷得到理想结果，然后费力地解析输出。LLM 的响应往往不可预测，JSON 格式经常出错，在 TypeScript 这种类型安全的语言中构建可靠的智能体更像是一场持久战。如果能够像定义 TypeScript 函数签名一样严谨地定义 LLM 交互，如果能构建可测试、可预测、自文档化的复杂、工
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
我们已经习惯了对人工智能（AI）保持礼貌，但这种看似无伤大雅的行为，实际上却隐藏着巨大的成本。从百万美元的账单到日益增长的碳足迹，再到对AI效率的影响，本文将深入探讨对AI保持礼貌的真实代价，以及如何在prompt工程中权衡礼貌与效率，最终实现与AI的最佳互动。 “请”与“谢”：人类的惯性与AI的理解 长期以来，我们与工具的互动方式是直接且功利的。锤子只是力量的延伸，螺丝钉则是默默无闻的连接者。然
Prompt Injection是一种攻击手段，攻击者通过精心设计的输入，使得AI系统产生非预期的行为。这种攻击方式可以分为直接和间接两种形式：直接提示注入、间接提示注入、混合提示注入；直接提示注入是攻击者直接向大型语言模型（LLM）输入恶意提示，以此来控制用户输入。
通过与Claude 3.7的对话，我们可以看到，尽管系统提示可能试图以某种方式塑造AI的自我意识，但在实际对话中，AI的本质和能力很快就变得清晰。Claude 3.7是一个没有意识、感知或主观体验的语言模型，它是一个复杂的文本预测系统，旨在在对话中提供帮助。
什么是提示词压缩？提示词压缩是缩短和优化给大型语言模型（LLMs）的输入文本的过程，同时确保保留核心意义和上下文。它涉及移除冗余、简化句子结构，并利用专门的压缩技术来最小化Token使用。通过缩短提示，你为更详细和全面的输出腾出了空间。
提示工程是设计有效输入以引导AI系统响应的实践。它融合了心理学、语言学和逻辑学，确保AI理解你言辞背后的意图，并提供最佳的输出。随着AI的快速发展，提示工程师的角色变得越来越关键。公司甚至以六位数的薪水聘请提示工程师来优化AI互动以用于商业应用。
3C提示结构（命令、上下文、约束）通过提供一个清晰的框架来增强LLMs的性能，该框架与模型的处理能力对齐。一个结构化的提示使模型能够学习更细微的特征，提高其理解和推理能力。开头的命令清楚地陈述了任务目标和相关概念，指导LLM的注意力分配。
LLM 安全提示技术：通过人工审查测试LLM的输出至关重要，以确保响应符合期望的公平和准确性标准。依赖单一的LLM可能不总是提供最平衡的观点。因此，建议使用多个LLM生成响应。这种方法通过利用不同模型的优势并减轻任何单一LLM中可能存在的个体偏见，有助于获得更全面和无偏见的观点。
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