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今天想和大家分享一份来自谷歌的技术白皮书《Prompt Engineering 》，主题聚焦于"提示词工程"，长达68页的提示词指导。
这份文档不仅全面介绍了与大型语言模型（LLMs）有效互动的方法，还深入探讨了多种高级提示技巧，旨在帮助我们更精准地利用AI技术解决实际问题。
在这份白皮书中，作者详细讲解了几种核心的提示策略，包括零样本提示、小样本提示、系统提示、角色提示、上下文提示、退一步提示、链式思考（Chain of Thought）、自我一致性（Self Consistency）、思维树（Tree of Thoughts）以及ReAct方法。
这些技术不仅能够提升模型输出的相关性和准确性，还能在复杂的开发场景中提供强有力的支持。
最后，白皮书强调了记录每次提示尝试的重要性，这有助于持续学习和改进。
通过实验不同的提示策略并与同行交流心得，我们可以不断提升自己的技能，探索出最适合自身需求的解决方案。
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