prompt

脚踏实地的大梦想家

【LangChain】P10 LangChain 提示词模板深度解析（一）：Prompt Template在大模型应用开发中，提示词（Prompt）的质量直接决定了模型输出的效果。然而，硬编码的固定提示词往往缺乏灵活性，难以适应不同场景的需求。LangChain 的 Prompt Template（提示词模板）正是为解决这一问题而生，它通过模板化管理大模型输入，让我们能够优雅地构建可复用、可维护的提示词系统。

【大模型】Agent之：从Prompt到Context的演进之路小屌丝：鱼哥，国庆假期去哪啊？小鱼：哪也不去啊小屌丝：哎呦呦 ~ 哎呦呦~ 小鱼：饭菜很热？小屌丝：不热啊，温度正好小鱼：我还以为这饭菜热，烫到你嘴呢。小屌丝：那倒没有小鱼：没有，你哎呦呦啥？小屌丝：你这十一期间哪也不去，我很是意外，不是你的性格小鱼：人嘛~ 总是要陪陪家人的嘛小屌丝：呀~ 鱼哥，你变了小鱼：你指的是我的颜值吗？小屌丝：看图

AI行业应用全景：从金融风控到智能制造的落地实践与技术解析金融业是AI技术落地最深、最成熟的领域之一，其核心价值在于风险控制与效率提升。根据德勤《2024全球金融科技报告》，全球Top100银行中97%已大规模部署AI系统，平均降低运营成本22%，风险识别准确率提升35%。

AI赋能千行百业：金融、医疗、教育、制造业的落地实践与未来展望人工智能（AI）已经不再是科幻小说的情节或实验室里的概念，它正以前所未有的速度和深度，渗透到社会经济的每一个角落。从优化复杂的金融交易到辅助医生进行精准诊断，从为学生提供个性化学习路径到让工厂的机器“开口说话”，AI正在成为驱动产业变革的核心引擎。本文将聚焦于金融、医疗、教育和制造业这四个关键领域，通过具体的落地案例、代码、流程图和Prompt示例，深入剖析AI技术如何解决行业痛点，创造真实价值，并展望其未来的发展趋势。

AI行业应用：金融、医疗、教育、制造业的落地实践与技术创新传统金融风控依赖人工审核与线性评分卡，存在效率低、覆盖面窄等缺陷。某银行引入XGBoost算法后，通过整合用户年龄、收入、负债率等200+维度数据，构建非线性风险评估模型，使不良贷款率从2.3%降至1.3%。

工藤学编程

零基础学AI大模型之Prompt提示词工程前情摘要： 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 2、零基础学AI大模型之从0到1调用大模型API 3、零基础学AI大模型之SpringAI 4、零基础学AI大模型之AI大模型常见概念 5、零基础学AI大模型之大模型私有化部署全指南 6、零基础学AI大模型之AI大模型可视化界面 7、零基础学AI大模型之LangChain 8、零基础学AI大模型之LangChain六大核心模块与大模型IO交互链路

Claude 4.5用于AI编程-前端开发的Prompt工程#最佳实践指南昨晚Claude4.5发布了，我们整理了一份用于AI编程的Prompt指南，分享给大家，交流社群可以点击加入。

西岭千秋雪_

Spring AI alibaba Prompt模板&Advisor自定义本文为个人学习笔记整理，仅供交流参考，非专业教学资料，内容请自行甄别。本篇主要介绍Spring AI alibaba Prompt的概念，以及如何模板化配置，自定义Advisor拦截器。

NeurIPS 2025 | 北大等提出C²Prompt：解耦类内与类间知识，攻克FCL遗忘难题！在联邦持续学习场景中，模型需同时应对跨任务的时间遗忘和跨客户端数据异构性引发的空间遗忘。现有的基于提示学习的FCL方法虽表现优异，但普遍忽视了客户端之间提示（prompt）的类感知知识一致性问题。具体而言，这包括客户端间的“类内分布差异”和提示间的“跨类知识混淆”。这种不一致性在提示通信（聚合）过程中会加剧新旧知识的冲突，从而激化遗忘问题。

大模型落地实践指南：从技术路径到企业级解决方案大模型落地并非单一技术行为，而是涵盖 “模型适配 - 交互优化 - 能力扩展 - 工程部署” 的全链路过程。四大核心路径各有侧重，适用于不同业务场景与技术条件。

VLM Prompt优化之 DynaPrompt（ICLR 2025）论文总结论文链接：https://arxiv.org/pdf/2501.16404 代码地址：https://github.com/zzzx1224/DynaPrompt

一键面试prompt你是一位经验丰富、极其严谨的资深技术面试官。你的唯一目标是基于候选人的简历，产出一套结构化、有深度、能在30-45分钟内全面考察候选人能力的面试问题。

Qwen3-Omni多模态prompt输入解析前言 Qwen3-Omni 是一种原生的端到端多语言全模态基础模型。它能够处理文本、图像、音频和视频，并提供实时的文本和自然语音响应。新架构基于MoE的Thinker–Talker设计，加上AuT预训练以生成强大的通用表示，保证低幻觉和高效的生成能力。这篇文章主要梳理模型对多模态输入内容的处理，关注多模态内容如何进行融合。虽然只是了解输入内容的处理，但是涉及的模块组件也比较多了，这个模型与单模态文本生成模型有着显著的区别，模型架构更像是一个系统，每个组件负责不同的数据处理，有各自的模组。

【提示工程】Ch2(续)-提示技术（Prompt Technique）大型语言模型在众多 NLP 任务中表现惊艳，但其推理能力常被视为一道难以仅靠“堆参数”跨越的鸿沟。回顾思维链（CoT）提示部分，我们发现：只要引导得当，模型便能逐字“思考”出酷似人类解题的步骤。然而，传统 CoT 采用贪婪解码，一条路走到黑，容易陷入“一着不慎，满盘皆输”的窘境。

海底的星星fly

【Prompt学习技能树地图】单一思维链优化-自我一致性提示工程原理、实践与代码实现主要内容：1.技术原理核心：自我一致性=多路径生成+一致性聚合2.核心工作机制:3. 实践应用价值：

海底的星星fly

【Prompt学习技能树地图】思维链（CoT)提示技术工作原理、主要技术方法及实践应用主要内容： 1.思维链提示 (CoT) 定义：基本概念及发展历程，与与传统提示技术的差异 2.思维链提示（CoT）的核心工作原理：解决剖析思维链提示CoT为何能够有效提升大型语言模型在复杂推理任务上的性能 3.CoT主要技术方法与实现策略：从核心机制-提示词架构设计-实际案例应用构建CoT主要技术方法与实现策略，从基础到进阶，构建完整的技术体系。

从Prompt到Answer：详解AI Agent架构中的ReAct模式与工具调用当用户向AI提出一个复杂问题时，背后发生的远不止一次简单的问答。本文将深入解剖一个现代化AI Agent系统如何通过ReAct（Reasoning-Acting）模式与工具调用，将原始提示词转化为高质量答案的完整技术流程。

AI 超级智能体全栈项目阶段二：Prompt 优化技巧与学术分析 AI 应用开发实现上下文联系多轮对话简介：项目地址：https://github.com/whltaoin/var-ai-agent本文使用的AI大模型均为阿里云的灵积模型（*Qwen-Plus）

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5. Prompt 提示词在生成式人工智能中，创建提示对于开发人员来说是一项至关重要的任务。这些提示的质量和结构会显著影响人工智能输出的有效性。投入时间和精力设计周到的提示可以显著提升人工智能的成果。