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第四章:大模型（LLM)】07.Prompt工程-(2)Zero-shot PromptZero-shot Prompt（零样本提示）是指在没有任何示例的情况下，仅通过自然语言指令直接引导大模型完成任务。

解锁工业级Prompt设计，打造高准确率AI应用本文较长，建议点赞收藏，以免遗失。更多AI大模型开发学习视频/籽料/面试题都在这>>Github<< >>gitee<<

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第八十三章：实战篇：文 → 图：Prompt 控制图像生成系统构建——从“咒语”到“神作”的炼成！前言：从“纸上谈兵”到“落地开花”——你的文生图系统，Ready Go！之前我们聊了那么多文生图的理论（比如扩散模型、潜在空间、微调），是不是感觉AI画画这事儿有点像“纸上谈兵”？想亲手搭建一个能听懂你“咒语”（Prompt），然后“唰”地一下，把图片变出来的系统，是不是感觉门槛很高？

大模型Prompt原理、编写原则与技巧以及衡量方法大语言模型（LLM，如 GPT 系列）在处理 Prompt 时，首先会将输入文本转换为一系列词向量。接着，模型通过自回归生成的方式逐词预测输出。在生成每个词时，模型都会参考输入的 Prompt以及此前已生成的词。这一过程不断迭代，直到生成完整的回答或达到最大长度限制。

第四章:大模型（LLM)】07.Prompt工程-(5)self-consistency promptSelf-Consistency Prompt（自洽提示）是一种在思维链（Chain-of-Thought, CoT）基础上的改进方法。其核心思想是：

【深度长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南目录1.什么时候适合用提示工程?2.如何进行提示工程2.1 使用提示模板2.1.1 使用提示模板和变量

游戏AI研究所

ComfyUI 里的 Prompt 插值器（prompt interpolation / text encoder 插值方式）的含义和作用！ComfyUI 里的 Prompt 插值器（prompt interpolation / text encoder 插值方式），不同选项代表不同的提示词解析方式或兼容模式。就是模型在把文字 prompt 转成 embedding 时，怎么处理、怎么混合。

详细探讨AI在金融、医疗、教育和制造业四大领域的具体落地案例，并通过代码、流程图、Prompt示例和图表等方式展示这些应用的实际效果。人工智能(AI)技术近年来取得了突破性进展，从理论研究走向了广泛的商业应用。AI的核心技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，这些技术正在深刻改变各行各业的运营模式和服务方式。

大模型提示词（Prompt）终极指南：从原理到实战，让AI输出质量提升300%——涵盖核心方法论、案例对比、避坑技巧，附可复用的模板库你是否遇到过以下问题？让AI写一篇文章，结果内容泛泛而谈，毫无重点？

猫头虎AI分享｜一款Coze、Dify类开源AI应用超级智能体快速构建工具：FastbuildAI摘要：FastbuildAI 是一个开源 AI 应用“快速构建与商业化闭环”的工具。它让个人开发者与小团队用“可视化 + 零代码”的方式，几分钟把 AI 应用跑起来，并且把后续的算力计费、用户充值、营销与收款也一并考虑到位。当前为 beta.1 版本，已具备 AI 对话、多模型管理、MCP 调用、充值与余额体系等能力，后续会逐步上线工作流、智能体、知识库、插件市场等特性。

AI应用安全 - Prompt注入攻击随着大模型的爆火，各行各业都在使用大模型进行智能化改造。但是如何做一个可靠的大模型应用，就需要考虑各种安全问题。本文主要介绍一种常见的安全问题，即prompt注入攻击，并介绍一些防范手段。

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Prompt Engineering+AI工具链：打造个人专属的智能开发助手在AI驱动开发的时代，开发者的效率不再仅取决于编码能力，更取决于“如何高效利用AI工具”。你是否遇到过这样的场景：用AI生成代码时得到一堆“能用但不好用”的片段？调试时AI给出的解决方案驴唇不对马嘴？文档生成时格式混乱、重点缺失？问题的根源往往不是AI能力不足，而是缺乏“提示词工程（Prompt Engineering）”思维和对AI工具链的系统整合。本文将详解如何通过提示词工程技巧，结合主流AI开发工具，打造贴合个人习惯的智能开发助手，让AI从“泛用工具”升级为“专属伙伴”。

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第六十六篇：AI模型的“口才”教练：Prompt构造策略与自动化实践在《训练链路与采集系统》的旅程中，我们已经学会了如何采集原始数据，并将其精加工成AI模型可消化的“食材”（如标注图像、抽帧视频、提取字幕）。

Prompt工程师基础技术学习指南：从入门到实战Prompt工程师（Prompt Engineer）是人工智能时代新兴的技术岗位，专注于设计、优化和调试面向大语言模型（LLM）的文本指令（Prompt），以实现更精准、高效、可控的模型输出。其核心价值在于：

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OpenAI官方写的GPT-5 prompt指南这本指南还涵盖了API参数具体怎么调，感兴趣的开发者可以看看。• “逐步思考再回答”——避免遗漏关键细节 • “给我3种解决方案”——激发多样思路 • “扮演专家角色”——输出专业视角 • “找出上一条回答的缺陷”——自我校正，提升准确度 • “5点总结” & “列优缺点”——快速抓取重点与权衡利弊 • “引用来源”——增强内容可信度 • “先初学者版本，再专家版本”——分层理解，兼顾新手与深度 • “分步骤计划并执行”——结构化行动方案 • “80/20原则”——聚焦关键少数，高效产出 • “像12岁小

AI入门学习--如何写好prompt？写好Prompt（提示词）是驾驭AI模型的核心技能。以下是结合测试工程师需求的结构化方法论和黄金模板

深入解析大模型落地的四大核心技术：微调、提示词工程、多模态应用及企业级解决方案，结合代码示例、流程图、Prompt案例及技术图表，提供可落地的实践指南。目标：使通用大模型适配特定领域任务（如医疗、金融）。graph TD A[预训练模型] --> B[领域数据准备] B --> C[参数高效微调] C --> D[评估指标] D -->|不达标| C D -->|达标| E[模型压缩] E --> F[部署]

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。