提示词

Langchain4j 系列之六 - 提示词上一个系列讲了Spring AI得到反馈效果不错，有人私信我说这个和Langchain4j有什么区别。如果站在使用方面，都是基于Java的大模型应用研发的工具，本质上没太大区别。但是从细节层面来说还是有很多不同之处，所以索性借此机会，给大家分享一下Langchain4j框架。在本系列中会按照Spring AI系列的顺序来写Langchain4j，这样的好处是可以对比两者不同的细节。

熊猫钓鱼>_>

Tbox使用教程与心得体验：智能体驱动我的“2025年大模型发展工作总结及企业智能办公场景应用前景“深度报告生成Tbox是一款基于智能体驱动的内容生成平台，它通过精心设计的多轮对话系统，将复杂的工作总结报告生成过程分解为多个步骤，确保最终产出的内容既专业又全面。

前端程序猿之路

AI大模型应用开发之Prompt 工程新手友好、可记忆、可复用用更好的提示词，显著提高任务准确率让模型“明白你是谁、要干什么、怎么才算干得好”。

Vibe Coding提示词（Prompt）常见的6个坑很多人用Vibe Codng平台生成 UI，都会有一个相似的困惑：同样是 AI，为什么别人生成得又快又稳，我的却总是差点意思？

Web开发者快速上手AI Agent：基于LangChain的提示词应用优化实战图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们常常需要将模糊的业务需求转化为清晰的API接口或前端组件。这个过程依赖于精准的需求描述——如果产品经理说“做个好看点的登录页”，你可能做出十种不同的版本。

Web开发者进阶AI Agent：LangChain提示词模板与输出解析器实战图片来源网络，侵权联系删。在Web开发中，我们习惯通过模板引擎（如EJS、Handlebars）动态生成HTML，也依赖JSON Schema校验或Zod/Yup对API响应做结构化解析。这种“输入模板化 + 输出结构化”的工程思维，恰恰是构建可靠AI Agent应用的核心。

Web开发者快速上手AI Agent：提示词应用优化实战图片来源网络，侵权联系删。作为 Web 开发者，你是否经历过这样的场景？产品经理说：“做个用户能自由提问的智能客服。” 你问：“具体支持哪些问题？” 回答：“就……啥都能问吧。”

Prompt Engineering 基础原理：从入门到实践图片来源网络Prompt（提示词）就像是你给AI的"指令"或"问题描述"。想象一下，你是一位厨师，AI是你的助手——如果你只说"做顿饭"，助手可能不知所措；但如果你说"做一份番茄炒蛋，要酸甜口味，鸡蛋要嫩"，助手就能做出符合你期望的菜品。

AI核心知识53——大语言模型之Structured CoT 超级模版（简洁且通俗易懂版）该Prompt是基于大模型底层原理（注意力机制 + 预测逻辑）设计的“指令编程代码”。只要我们按照这个结构填空，AI 的智商表现通常能提升一个量级。我们把它称为 “结构化思维链 (Structured CoT) 框架”。

AI编程文本挖掘提示词实战AI编程的本质是将需求转化为AI可理解的指令。一个好的提示词应遵循IPO模型：基础示例：完整示例：区别在于：完整版明确了路径、工具、参数和输出位置。

生成PPT的提示词模版目标受众：{受众，例如：公司高管 / 技术团队 / 产品经理 / 普通用户} 演示目的：{目的，例如：技术分享 / 项目汇报 / 产品介绍 / 教学使用} 整体篇幅：{页数，例如：10 页以内 / 15～20 页} 风格要求：{风格} 视觉效果：{视觉效果}

AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同本文围绕 Prompt 与传统机器学习特征工程展开分析，二者本质均为构建 “人类需求” 与 “模型能力” 的输入桥梁，目标一致（降低模型理解成本）、依赖领域知识、需迭代优化。但核心差异显著：特征工程作用于模型训练前，需结构化数据，高度依赖人工且适配特定模型，适用于需求稳定、高并发的线上业务；Prompt 作用于推理时，输入灵活，可部分自动化且跨模型通用，更适合需求多变、非结构化数据处理场景。文章还指出二者可协同应用，如 Prompt 辅助特征设计、特征工程提升 Prompt 精准度，助力从业者根据业务需求

07_Spring AI 干货笔记之提示词提示词是引导 AI 模型生成特定输出的输入内容。这些提示词的设计和措辞会显著影响模型的响应。在 Spring AI 中与 AI 模型进行最低层级的交互时，处理提示词的方式有些类似于 Spring MVC 中管理"视图"。这涉及创建包含动态内容占位符的大量文本。然后根据用户请求或应用程序中的其他代码替换这些占位符。另一个类比是包含特定表达式占位符的 SQL 语句。

AI的提示词专栏：“Prompt Chaining”把多个 Prompt 串联成工作流本文围绕 “Prompt Chaining（提示词串联）” 展开，先阐释其概念，即通过拆解复杂任务为子任务，设计专属 Prompt 并按逻辑串联成工作流，助力模型完成单一 Prompt 难以应对的任务，还对比其与单一 Prompt 在任务复杂度等维度的差异，点明降低模型认知负荷等核心价值。接着解析核心原理，即 “输入 - 处理 - 输出” 的循环传递，以及子任务独立性与关联性等关键要素。随后介绍线性、分支、循环三种核心架构模式，结合生成销售报告等实战案例说明适用场景与操作。还提供实战避坑指南与工具推荐，最

黑客思维者

ChatGPT软件开发提示词库：开发者常用150个中文提示词分类与应用场景设计

AI的提示词专栏：“Re-prompting” 与迭代式 Prompt 调优本文围绕 “Re-prompting（重提示）” 与迭代式 Prompt 调优展开，先解析 Re-prompting 的定义、与单次 Prompt 的差异及核心价值，明确其是基于首次输出缺陷调整 Prompt 以实现精准匹配的过程。接着阐述 Re-prompting 的触发场景与判断标准，介绍 “评估 - 定位 - 调整 - 验证 - 固化” 的 5 步迭代调优框架及四大调优策略。通过奶茶品牌小红书文案的实战案例，展示从失败 Prompt 到最优模板的迭代过程，还指出常见误区并给出避坑指南，推荐辅助工具与

User Prompt 与 System Prompt：大模型沟通的“双引擎”机制深度拆解在企业推进大模型落地的过程中，一个高频出现的困惑是：“模型能力明明很强，为什么我用起来总是差一口气？”很多团队把问题归咎于模型选型、算力不足或数据质量，却忽略了最基础也最关键的环节——人与模型之间的沟通方式。提示词工程（Prompt Engineering）正是解决这一断层的核心桥梁。它不是玄学，也不是堆砌华丽辞藻，而是一套可学习、可复现、可优化的交互设计方法论。笔者在多个行业的大模型项目实践中反复验证：一个结构清晰、角色明确、边界合理的提示体系，往往比更换更强的底模带来更显著的效果提升。而要构建这样的体

SPT：选择性提示调优——让模型自动学习最佳提示插入策略本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

0.5、提示词中 System、User、Assistant 的基本概念https://console.anthropic.com/dashboard上图展示了一个标准的多轮对话构建界面。这三个角色各司其职，共同构成一个完整的对话单元（Message Pair）

Prompt Engineering 核心知识：从基础模式到思维链，掌握大模型高效交互秘籍在大模型时代，"问对问题" 的能力比以往任何时候都更重要。同样的模型，用不同的提示词（Prompt）提问，得到的结果可能天差地别 —— 这就是 Prompt Engineering（提示词工程）的价值。本文将系统拆解 Prompt 编写的核心模式，从基础的 Zero-Shot 到进阶的思维链（CoT），再到灵活的角色扮演，帮你掌握与大模型高效对话的 "底层逻辑"。