在大模型技术如 OpenAI、Google Gemini、Claude 等日新月异的今天，许多开发者一头扎进代码的世界，却忽略了一个至关重要的因素：Prompt。本文将深入探讨 Prompt 的重要性，揭示如何通过精心设计 Prompt，充分释放 AI 模型的潜力，打造真正强大的 AI 应用。掌握 Prompt Engineering，可以有效避免错误，而不需要改动代码。 1. Prompt 的定
大模型（LLM）作为一种预测机器，其核心在于理解输入文本并预测下一个最有可能出现的词（或token）。Prompt Engineering 的目的就是通过精心设计提示语 (prompt)，让模型给出更准确、更有用的结果。本文将深入探讨 Prompt Engineering 中的关键配置参数，包括输出长度（max_tokens）、温度（temperature）、Top-K 和 Top-P，并通过实际
随着大模型技术的飞速发展，我们已经步入了一个全新的智能时代。如何有效地与这些强大的AI沟通，从而充分释放它们的潜力，成为了一项至关重要的技能。这就是提示工程（Prompt Engineering）的意义所在，它是一门关于如何精心设计指令，引导大模型生成符合期望结果的艺术与科学。本文将深入探讨提示工程的核心概念、技巧和应用，帮助你掌握与AI高效沟通的秘诀，尤其是在WordPress SEO领域及其他
大型语言模型（LLM）不再是遥不可及的未来技术，而是正在重塑各行各业的强大工具。但如何将这些“魔法黑盒”转化为可靠、安全、高效的生产级系统？本文将基于 NVIDIA LLM Workshop 的学习心得，深入探讨从 Prompt Engineering 到 NVIDIA NIM 部署，再到 LangChain LCEL 流水线构建和 AI Agent 集成的全过程，并分享生产环境中的关键经验。 1
在大模型技术飞速发展的今天，如何有效地利用它们来解决实际问题成为开发者们关注的焦点。本文将以一个实际案例——摘要应用的构建过程为例，探讨如何使用 OpenAI 的 GPT-4、Anthropic 的 Claude 以及 Mistral 这三款 LLM API，来应对“信息过载”的挑战。该案例源于内容团队对“能否在午餐前得到一份 30 页报告的 TL;DR 版本”的迫切需求，旨在通过构建一个内部 摘
Claude 4 的发布标志着大模型技术又向前迈进了一大步。正如原文所说，Claude 4 不仅仅是另一个语言模型家族，它包含了 Opus 4 和 Sonnet 4 两个强大的变体。Opus 4 犹如一位经验丰富的研究员，能够专注于数百页的技术文本；而 Sonnet 4 则像一位精力充沛的同事，能够迅速给出答案。本文将深入探讨 Opus 4 和 Sonnet 4 的特性，并结合 Anthropic
在大模型（LLM）技术蓬勃发展的今天，诸如 GPT-4、Claude 和 Gemini 等模型正渗透到各行各业。掌握 Prompt Engineering 的艺术，并非在于了解所有技巧，而在于精通那些真正关键的概念。本文将深入探讨几个能够带来 80% 以上成果的关键 Prompt Engineering 技术，帮助你充分释放 LLM 的潜力。 1. Few-Shot Prompting：示例的力量
Anthropic 的 Claude Opus 4 模型以其卓越的推理能力和指令遵循性能，在众多 AI 模型中脱颖而出，甚至可以与 GPT-4 相媲美。然而，强大性能的背后往往伴随着高昂的 token 费用。本文将深入探讨 Claude Opus 4 的实际成本，分析百万 token 的具体含义，并介绍如何利用 提示缓存 和 批量处理 等技术，实现高达 90% 的成本节约，让你的 AI 项目更具性
Prompt Engineering（提示工程），作为有效驾驭生成式AI背后的关键学科，正日益被认为是成功将大型语言模型（LLMs）集成到生产环境中的关键。它不仅仅是简单的命令或查询，而是一种精细的平衡艺术，需要在约束、清晰和创造力之间找到微妙的平衡。开发者、数据科学家和产品经理们必须掌握这只“隐形的手”，巧妙地设计Prompt，既能优雅地限制生成模型的自由度，又能确保输出内容有意义且在上下文中精
大型语言模型（LLM）和大型推理模型（LRM）如DeepSeek、OpenAI o3等，在人工智能应用开发中扮演着越来越重要的角色。然而，在复杂的多轮对话和信息不明确的情况下，它们容易“迷失方向”，导致输出质量下降。本文旨在为Prompt工程师提供一套全面的最佳实践，帮助他们设计出色的Prompt，避免LLM/LRM在多轮对话和信息不明确的情境下偏离目标，提升对话体验。 1. 清晰明确的指令与目标
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