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
人工智能（AI）正在以惊人的速度改变着各行各业，它不仅提高了生产力，实现了任务自动化，还极大地促进了创新。然而，如何有效地利用AI，尤其是在大模型技术蓬勃发展的今天，成为了许多专业人士和组织面临的挑战。幸运的是，一些领先的科技公司已经开发出全面的AI指南，为我们提供了宝贵的实践洞察和战略指导。本文将深入解读五大科技巨头的大模型应用指南，帮助读者更好地理解并驾驭AI的浪潮。 1. Generativ
Prompt Engineering（提示工程）已成为驾驭大模型（LLM）的关键技术。本文深入探讨了来自Google的 Prompt Engineering 方法论，旨在帮助你更好地理解和应用这项技术，提升大模型在各种任务中的表现。我们将逐一解析零样本提示、少样本提示、系统提示、上下文提示、角色提示、逐步回溯提示、思维链提示、Reason and Act (ReAct) 提示等关键技巧，并结合最佳
几个月前，我只是把 GitHub Copilot 当作一个高级的自动补全工具。但现在，我的团队交付功能的速度提升了 3 倍。这篇文章将分享我学习到的所有知识，关于如何将 AI 建议转化为可以用于生产环境的代码，以及如何避免安全风险。如果你希望将 Copilot 的潜力发挥到极致，提升你的 开发效率 并避免潜在的 安全漏洞，那么请继续阅读。 Copilot 使用的常见误区：缺乏明确性 很多开发者在使
在人工智能领域，我们常常惊叹于大型语言模型（LLM）解决复杂问题的能力。但是，你是否好奇它们是如何一步步得出答案的？就像你询问一个简单的算术题“12 + 15 等于多少？”，LLM不再直接给出“27”这个答案，而是会解释它的思考过程：“让我们分解一下…”。这就是我们今天要探讨的链式思考（Chain of Thought）在起作用。它不仅是一种礼貌性的表达，更是一种提升模型准确性的关键技术。 链式思
随着人工智能的飞速发展，文本到图像 (T2I) 生成模型正以前所未有的速度改变着内容创作和创意工作流程。然而，这项强大技术也潜藏着风险，尤其是恶意用户可能利用其生成不适宜（NSFW）或有害内容，例如仇恨言论和有针对性的宣传。为了应对这些挑战，大多数 T2I 模型都内置了基于提示词的过滤机制，旨在检测并阻止敏感内容查询。然而，一种名为“提示词工程攻击”的新型漏洞正在浮出水面，攻击者可以通过巧妙地操纵
近年来，关于人工智能（AI）“民主化”的呼声日益高涨，尤其是随着无代码AI工具的涌现和提示工程（Prompt Engineering）的兴起，仿佛一夜之间，AI不再是程序员和工程师的专属，而是成为了人人都可以触及的工具。但是，这种看似美好的“民主化”叙事，是否掩盖了一些更深层次的权力结构和潜在风险？我们是否正在被大模型时代的“煤气灯效应”所迷惑？ 无代码AI：表面民主下的权力集中 无代码AI的出现
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