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AI大模型专题：LLM大模型（Prompt提示词工程）LLM大模型（初识）Prompt提示词工程是一门新兴的技术, 是指设计、编写、优化输入给大语言模型（如GPT-4、ChatGPT）的文本提示（Prompt），以引导模型产生期望的高质量输出的过程。它不仅是简单地构造输入文本，更涉及到对模型行为的深入理解和对各种影响因素的综合考量。提示工程的目标是通过精心设计的提示，引导模型生成精准、富有洞察力的输出，从而更好地完成特定任务。

LangChain入门：内存、记录聊天历史 ChatMessageHistory、模型、提示 ( Prompt )、模式（ Schema ）内存（Memory）是在对话过程中存储和检索数据的概念。主要有两种方法：内存主要分为两种类型：短期内存和长期内存。

一个天蝎座白勺程序猿

豆包新模型与PromptPilot工具深度测评：AI应用开发的全流程突破在AI大模型技术快速迭代的当下，字节跳动推出的豆包新模型与PromptPilot工具形成了技术闭环，为开发者提供了从基础能力到工程落地的完整解决方案。让我们速看本文来了解豆包新模型与PromptPilot以及两种的组合使用，通过技术解析、案例实践与对比分析，深度解读这一组合的突破性价值。

「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。

LLM Prompt与开源模型资源(2)提示工程关键技术定义上下文学习（ICL）是指大型语言模型（LLM）在不更新其内部参数的情况下，仅通过在提示（Prompt）中提供少量示例，就能学习并执行新任务的能力。模型利用这些上下文中的示例来理解任务的模式和要求，并将其应用到新的输入上。

风雨中的小七

解密prompt系列58. MCP - 工具演变 & MCP基础作为结构化推理的坚定支持者，我一度对MCP感到困惑：Agent和工具调用的概念早已普及，为何还需要MCP这样的额外设计呢？本文就来深入探讨MCP，看看它究竟解决了什么问题。我们将分几章解析MCP：本章理清基础概念和逻辑，后面我们直接以一个Agent为例演示全MCP接入的实现方案。

技术与健康

提示词增强工程（Prompt Enhancement Engineering）白皮书草稿作者：技术人进化社Email：2819699195@qq.com日期： 2025年7月30日随着大型语言模型（LLM）能力的飞速发展，如何高效、精准地与这些模型交互以获得高质量输出，已成为人工智能领域的核心挑战。传统的“提示词工程（Prompt Engineering）”旨在设计清晰有效的提示词，使模型能够“跑起来”。然而，在面对复杂任务、多样化场景及对输出质量有更高要求的应用中，仅仅“能跑”已不足够。

【GitHub探索】Prompt开发评测平台CozeLoop踩坑体验接续先前CozeStudio的文章，CozeLoop相对于CozeStudio，更加专注于Prompt Engineering，打磨整个Agent Prompt的效果。因此，本篇文章也分享一下笔者使用CozeLoop的体验，源码可以从这个Repo里面拉取。

LLM Prompt与开源模型资源(3)如何写一个好的 Prompt好提示词 = 立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求立角色明确提示词中的角色定位。示例：你现在是专业的学习与发展架构师。

技术与健康

为什么我们需要提示词增强工程PEE(Prompt Enhancement Engineering )"为什么我们需要Prompt Enhancement Engineering？" 这是一个很好的问题，它直击这个新概念的核心价值。我们可以从几个关键痛点和需求出发来解释。

金融分类提示词演示代码结构解析1. 遍历输入句子2. 显示推理状态3. 构造提示词4. 调用模型进行推理5. 处理模型响应

Spring AI 系列之二十八 - Spring AI Alibaba-基于Nacos的prompt模版之前做个几个大模型的应用，都是使用Python语言，后来有一个项目使用了Java，并使用了Spring AI框架。随着Spring AI不断地完善，最近它发布了1.0正式版，意味着它已经能很好的作为企业级生产环境的使用。对于Java开发者来说真是一个福音，其功能已经能满足基于大模型开发企业级应用。借着这次机会，给大家分享一下Spring AI框架。

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。

大江东去浪淘尽千古风流人物

【prompt】Lyra 提示词深度研究Lyra 提示词是一种现象级的 AI 交互优化技术，旨在将用户模糊、笼统的初始想法转化为能够精准激发大型语言模型（LLM）潜力的专业级指令。其核心价值在于通过系统化的方法论，颠覆传统“猜测式”的提示词工程，采用“反向采访”机制，由 AI 主动引导用户提供关键信息，从而生成高质量的输出。

基于deepseek的事件穿透分析-风险传导图谱事件穿透分析是一个复杂的任务，涉及到传导链条各要素的方方面面，特别是合作双方都是风险敏感行业，比如快消与mcn行业。

Python测试之道

用LangGraph实现聊天机器人记忆功能的深度解析在现代对话系统开发中，保持良好的对话上下文一致性是一项核心挑战。本文将详细解析如何利用 LangGraph 框架的检查点（Checkpointing）机制，实现聊天机器人多轮对话记忆功能。通过代码示例和架构分析，我们将展示如何构建具备持久化对话记忆的智能助手，为实际业务中的客户服务、知识问答等场景提供可靠支撑。

AI Agent开发学习系列 - langchain之LCEL(5)：如何创建一个Agent？结果：这段代码展示了使用 LangChain 创建和配置 Agent 的完整流程。首先通过 ChatOpenAI 初始化腾讯混元大模型，然后从 LangChain Hub 拉取预定义的 Agent 提示模板，接着使用 load_tools() 加载数学计算工具并传入 LLM 实例，随后调用 create_openai_functions_agent() 将 LLM、工具和提示模板组合成 Agent，最后创建 AgentExecutor 作为执行器并调用 invoke() 方法执行 Agent。技术要点

mac测试ollama llamaindexLlamaIndexs 将大语言模型和外部数据连接在一起的工具。大模型prompt有一个长度限制，当外部知识的内容超过这个长度，无法同时将有效信息传递给大模型，因此就诞生了 LlamaIndex。

基于Prompt 的DevOps 与终端重塑本文整理自Warp CEO 扎克·洛伊德过去，DevOps 工程师把大量时间花在「拧螺丝」：写脚本、配环境、查日志、排故障。现在，只需一句自然语言提示，代理就能接手这些重复步骤——工程师从「执行者」变成「指挥者」。

RAG项目实战：LangChain 0.3集成 Milvus 2.5向量数据库，构建大模型智能应用最近，有时间，想着动手实战一下，从0到1搭建一个 RAG 系统，也是想通过实战的方式来更进一步学习 RAG。因此，就定下了以项目实战为主，书籍为辅的执行方式。（书籍是黄佳老师著的《RAG 实战课》）