Prompt Engineering

超越Bug报告:利用GenAI的高级Prompt技巧、Function Calling与真实工具编排

在探索大模型技术的旅程中,我们已经掌握了基础的Prompt工程技巧,包括清晰的指令、角色设定和精确的提问,从而从诸如Bing Copilot、ChatGPT或本地工具(如LM Studio)等大模型中获得准确的结果。然而,如果我们希望大模型完成的不仅仅是文本生成,而是需要有组织的步骤、复杂的推理,甚至连接到其他系统时,该怎么办?这时,Prompt Functions(高级Prompt技巧)、Fun

提示装饰器画布:大模型交互的高级框架与SEO写作实践

随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLM)正逐渐渗透到我们日常生活的方方面面。如何更有效地与这些强大的工具进行交互,并获得高质量、定制化的输出,成为了一个重要的研究方向。本文将深入探讨提示装饰器画布(Prompt Decorator Canvas),一种用于高级LLM交互的框架,并结合SEO写作的实际案例,阐述其核心概念、应用场景、最佳实践,以及未来发展方向。我们将探讨如何利用提示装饰器来

掌握Vertex AI中的Prompt设计:我的Google Cloud Skills Boost之旅

在大模型技术飞速发展的今天,与AI模型有效沟通的能力日益重要。我最近参加了Google Cloud Skills Boost提供的“Vertex AI中的Prompt设计”课程,深入学习了提示工程(Prompt Engineering)的艺术与科学,掌握了充分利用生成式AI模型(尤其是Google的Gemini)潜力的工具。 Prompt工程的重要性:精准指令的艺术 Prompt工程的核心在于设计

大模型认知拉伸:从实验到学术的演进之路

随着大型语言模型(LLMs)能力的日益增强,我们对其内在机制的理解也需要不断深入。本文将探讨一个引人入胜的现象——认知拉伸,它指的是通过设计复杂的提示词(Prompts)来激发 LLMs 更深层次的推理和生成能力。我们将从最初的实验观察出发,结合学术研究,深入剖析认知拉伸的原理、影响,以及它对教育、开发和研究的潜在价值。 认知拉伸的起源与学术溯源 最初,认知拉伸的概念源于学习理论,指的是学习者通过

大模型 Prompt 工程:如何利用 Prompt 处理脚本错误,提升 LLM 应用稳定性

在使用大模型(LLM)构建应用时,一个常见的挑战是处理错误。不同于传统脚本编程,LLM 的错误信息往往不一致且难以预测,给自动化流程带来困难。本文将深入探讨如何通过 Prompt 工程,在 Prompt 中明确定义错误处理逻辑,使 LLM 在遇到问题时返回统一的错误信息,从而提升 LLM 应用的 稳定性 和可靠性。通过本文,你将了解 Prompt 的重要性以及如何设计有效的 Prompt 来处理

解锁大模型潜能:Prompt工程的艺术与科学

Prompt工程,作为连接人类意图与大模型(LLM)潜力的关键桥梁,正日益成为人工智能领域的核心技能。它不仅仅是“提问”的艺术,更是一门精密的科学,需要我们理解大模型的运作机制,掌握有效的Prompt技巧,才能真正解锁其无限可能。本文将深入探讨Prompt工程的重要性、核心技术、常见误区及未来发展趋势,帮助读者更好地驾驭大模型,提升工作效率与创新能力。 Prompt工程:让AI理解你的语言 想象一

大模型Chain of Thought:解锁AI推理黑盒,提升问题解决能力

人工智能(AI)领域日新月异,大模型技术突飞猛进。其中,Chain of Thought (CoT),即思维链,作为一种重要的Prompt Engineering(提示工程)策略,正在深刻地改变着AI解决复杂问题的方式。本文将深入探讨Chain of Thought的核心概念、工作原理、优势以及应用案例,帮助读者理解这一关键技术,解锁AI推理的黑盒,并有效提升AI的问题解决能力。 1. Chain

驾驭 LLaMA 3:企业级 Prompt 工程制胜之道

在大模型 (LLM) 技术日新月异的今天,特别是像 LLaMA 3 这样拥有强大推理和上下文理解能力的模型出现后,人们很容易认为 Prompt 工程 (Prompt Engineering) 已经过时。然而,在企业级应用中,尤其是在对准确性、可靠性和用户信任有极高要求的场景下,Prompt 的设计方式仍然至关重要,甚至会决定解决方案的成败。Prompt 工程 不是一种简单的技巧,而是在模型潜力和实

Promptmind觉醒:100天解锁生成式AI与大语言模型的力量

欢迎来到Promptmind的觉醒之旅!这是一篇关于生成式AI和大语言模型 (LLM) 的100天深度探索日志,旨在帮助开发者、研究人员以及对AI充满好奇的探索者们,真正掌握提示工程(Prompt Engineering) 的核心技能,从简单的“玩转”AI工具,到能够构建实际的、具有商业价值的 GenAI 应用。我们将一起见证普通开发者如何蜕变为真正的 Promptmind,能够从GenAI的原始

Prompt Engineering:RAG赋能下的LLM应用指南

在大型语言模型(LLM)日益普及的今天,如何有效利用它们成为了开发者和企业关注的焦点。Prompt Engineering,即提示词工程,正是在这个背景下应运而生的一项关键技术。本文将深入探讨 Prompt Engineering 的核心概念、关键技术及其在实际应用中的重要性,特别是结合检索增强生成(RAG)技术,揭示如何打造“从 RAG 到 Riches”的LLM应用。 1. Prompt En