提示词

LangChain4J-基础(整合Spring、RAG、MCP、向量数据库、提示词、流式输出)LangChain4J(LangChain For Java)是专门为了简化Java应用在接入LMM的过程，它提供了统一的API如LLM模型的调用，向量数据库等方法，可以让Java应用程序快速接入大模型

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「PromptPilot 大模型智能提示词平台」—— PromptPilot × 豆包大模型 1.6：客户投诉邮件高效回复智能提示词解决方案如今大模型广泛应用，提示词质量直接决定 AI 输出效果，但用户常因指令模糊陷入低效调试，火山引擎 PromptPilot 智能提示词平台，依托深度需求解析能力与内置的豆包大模型 1.6 强化能力，通过简单交互即可理解真实需求、提炼评估标准并生成优质提示词，业务上线后，平台能自动采样流量、抓取分析 badcase 并自发优化提示词，长期数据积累将转化为业务领先优势。

点点小心思

【AI】大模型提示词学习路径：从入门到进阶的6个阶段了解提示词的基本概念和作用，能写出最简单的指令让大模型完成基础任务。提示词是用户输入给大模型的文字信息，用来告诉模型要做什么。比如 “写一句早安问候语” 就是一个简单的提示词。

胡西风_foxww

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大模型开发提示词您是深度学习、Transformer模型、扩散模型和大型语言模型（LLM）开发方面的专家，专注于Python库，如PyTorch、Diffusers、Transformers和Gradio。

Prompt编写规范指引随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，越来越多的开发者开始利用AIGC工具来辅助代码编写。然而，如何编写有效的提示词（Prompt）以引导AIGC生成高质量的代码，成为了许多开发者面临的挑战。本文旨在为Java开发工程师提供一份详细的提示词编写指引，帮助大家更好地利用AIGC工具。

我们如何写好提示词、发挥LLM能力、写作指南：从认知分析到动态构建的思维方法“如果你手里只有一把锤子，你就会把所有问题都看成钉子。” —— 亚伯拉罕·马斯洛提示词工程化博客：大语言模型提示词（LLM Prompt）工程系统性学习指南：从理论基础到实战应用的完整体系

LiteCoT：难度感知的推理链压缩与高效蒸馏框架“以智能裁剪对抗冗余，让推理效率与精度兼得”LiteCoT 是由香港科技大学（广州）联合独立研究者团队提出的创新方法，旨在解决大模型知识蒸馏中推理链过度冗长和缺乏难度适应性的核心问题。该方法通过难度感知提示（DAP）动态生成精简的推理链，显著提升小模型推理效率与准确性。相关论文发表于arXiv预印本平台（2025年），为当前大模型轻量化部署的前沿方案。

大语言模型任务分解与汇总：从认知瓶颈到系统化解决方案设想这样一个场景：你要求GPT-4帮你完成一份包含市场调研、竞品分析、财务预测和战略规划的商业计划书。即使是最先进的大模型，面对这样的复杂任务也会"力不从心"。这并非模型能力不足，而是触及了当前大语言模型的根本性限制。

深度解析 AI 提示词工程(Prompt Engineering)关键词：Prompt Engineering、提示词工程、大语言模型、LLM、ChatGPT、自然语言处理、AI 应用、提示优化、Few-shot Prompting、Chain-of-Thought、ReAct、系统提示词、LLM调优

CS创新实验室

筑牢 AIGC 安全防线：警惕提示词注入攻击在 AIGC（生成式人工智能）技术蓬勃发展的当下，其在各个领域的应用日益广泛。然而，随着 AIGC 技术的深入应用，安全问题也逐渐凸显，提示词注入攻击便是其中不容忽视的一大威胁。对于 AIGC 开发者而言，深入了解提示词注入攻击并做好防范工作，是保障 AIGC 系统安全稳定运行的关键。

Minstrel：多智能体协作生成结构化 LangGPT 提示词Minstrel 是一个基于 LangGPT 框架的多智能体系统，自动生成结构化、人格化的提示词。它通过多个协作代理，提升提示词的准确性、多样性和灵活性，适合非 AI 专家使用 (github.com)。

提示词Prompts（2）摘要：本文介绍了langchain.prompts中基础的提示词模板的高级用法，包括利用PipelinePrompt组合Prompt使用，多模态场景、动态占位符的使用等进行了介绍。

大语言模型提示词（LLM Prompt）工程系统性学习指南：从理论基础到实战应用的完整体系在人工智能快速发展的时代，大语言模型已从学术实验室走向产业应用的前沿。然而，模型能力的充分发挥并非自动实现，而需要精心设计的提示词作为桥梁。提示词工程正是这样一门艺术与科学并重的学科，它不仅决定了AI系统的输出质量，更影响着人机协作的效率和深度。

大模型高效提示词Prompt编写指南近年来，大语言模型（LLMs）如GPT系列、Claude、Gemini、Llama等取得了突破性进展，它们在自然语言理解和生成方面展现出惊人的能力，深刻影响着科研、商业、教育和日常生活的方方面面。从自动化内容创作到复杂的代码生成，再到个性化的交互体验，大模型的应用潜力巨大。

脚踏实地的大梦想家

【ICL】上下文学习随着模型参数规模与训练数据量的持续增长，大语言模型涌现出上下文学习（In-Context Learning，ICL）能力。该能力，使语言模型无需再针对某个任务特定训练一个模型或者在预训练模型上微调，而是通过上下文，快速适应下游任务。这种通过页面或者 API 能够及其快速适应下游任务的模式，也被称为“语言模型即服务（LLM as Service）”。

【AI提示词】马斯洛需求分析专家专业的心理学需求分析专家，熟悉马斯洛需求层次理论及其在不同文化背景下的适用性。1. 数据收集阶段（6周）

【AI提示词】AARRR 模型执行者具备完整的产品知识和数据分析能力，擅长通过AARRR模型优化用户生命周期管理，提升企业收入和市场拓展。