Prompt Engineering

PHP开发者必备:2025年最佳AI提示工程实践指南

随着GitHub Copilot用户突破百万,以及调查显示编码和测试任务平均节省时间在16%到50%之间,AI代码助手正迅速从“好奇”转变为PHP开发团队的日常伙伴。对于维护着一些网络最繁忙后端的PHP团队来说,精心设计的提示工程(Prompt Engineering) 是将大语言模型(LLM) 转化为一个无需入职培训的初级结对程序员的“接口”。 本文将深入探讨在PHP项目中提示工程的重要性,分享

从 Google Cloud Vertex AI 到 Gemini: Prompt Engineering 实战与 GenAI 应用开发之旅

在 Google Cloud 上探索 Vertex AI 的 Prompt Engineering 能力,并将其应用于 Gemini 模型进行 GenAI 应用开发,是我近期技术学习的一个重要里程碑。 我成功完成了“Vertex AI 中的 Prompt 设计”技能徽章及挑战实验室,深入了解了提示工程的机制和实际 GenAI 应用开发,这不仅仅是一次指导性的实验,更是一次独立的挑战,要求我应用所学

驾驭数据分析: prompt engineering 解锁大模型的力量

在人工智能时代,充分利用大型语言模型(LLM)不仅仅是提出问题,更在于提出正确的问题。 这就是 Prompt engineering 发挥作用的地方,它将通用模型转变为强大的 数据分析 工具。 什么是Prompt engineering? Prompt engineering 是一种通过精心设计输入提示,包括上下文和明确指令,来引导 LLM 产生准确且相关响应的技术。 就像我们与不同的人交流时会根

大模型驱动的完美产品需求文档(PRD)蓝图:Prompt工程助力软件开发

在软件开发领域,一份清晰、全面的产品需求文档(PRD)是项目成功的基石。然而,传统PRD的编写往往耗时耗力,而且容易出现信息遗漏和不一致。随着大模型(LLM)技术的快速发展,我们可以利用Prompt工程,显著提升PRD的生成效率和质量,特别是当PRD需要作为代码生成Agent的输入时,高质量的Prompt显得尤为重要。本文将深入探讨如何通过精心设计的Prompt,指导大模型生成一份可供Coding

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