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
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
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
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
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
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
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
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
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
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