技术栈
prompt
梵得儿SHI
8 小时前
人工智能
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语言模型
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prompt
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提示词工程
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结构化输出
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engineering
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ai交互
大型语言模型基础之 Prompt Engineering:打造稳定输出 JSON 格式的天气预报 Prompt
在大型语言模型 (LLM) 如 GPT、Claude、文心一言等快速发展的今天,我们与 AI 的交互方式正在发生深刻变革。Prompt Engineering(提示词工程)作为连接人类意图与 AI 能力的桥梁,其重要性日益凸显。
梵得儿SHI
9 小时前
大模型
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llm
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prompt
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格式控制
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内容到风格
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内容控制
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风格控制
Prompt Engineering 关键技能:精准掌控 LLM 输出的格式、内容与风格
在大模型应用中,"得到答案" 只是基础,"得到符合预期格式、内容和风格的答案" 才是效率的关键。想象一下:让 LLM 生成的 JSON 直接被代码解析,让报告自动符合公司模板,让客服回复精准匹配品牌调性 —— 这些都需要通过 Prompt Engineering 实现对输出的精确控制。本文将系统拆解控制 LLM 输出的核心技能,从格式约束到内容雕琢,再到风格塑造,帮你从 "能用" 升级到 "善用" 大模型。
L_142190687
1 天前
prompt
论文泛读:DYNAPROMPT: DYNAMIC TEST-TIME PROMPT TUNING(动态测试时调优)
本文作为泛读系列,大部分为AI生成,本意是帮助自己快速阅读理解论文思想同时进行记录,不喜欢AI文章的可以快速划走,或者查看论文精读专栏系列。
文火冰糖的硅基工坊
1 天前
人工智能
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科技
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学习
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大模型
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prompt
[人工智能-大模型-21]:“AI 编程工作流”模板(含 prompt 示例)
以下是一套专为开发者设计的 「AI 编程工作流模板」 ,适用于个人开发、团队协作或企业级项目。该工作流融合了 需求理解 → 代码生成 → 安全审查 → 文档输出 → 持续优化 全流程,并提供实用的 Prompt 示例库,支持 GitHub Copilot、通义灵码、DeepSeek Coder、百度 Comate 等主流 AI 工具。
亿牛云爬虫专家
1 天前
自动化
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llm
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prompt
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xpath
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爬虫代理
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网页爬虫
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解析器
用LLM自动化生成解析器:从Prompt到Parser的工程化落地
如果你做过网页爬虫,大概率都经历过这种心态崩溃的时刻: “昨天还能跑的代码,今天又解析不出来了。”HTML结构像变魔术一样,每次网站改版都要从头开始。 有时候只是一个多余的<div>,就能让你调一下午的XPath。
理不为
2 天前
人工智能
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prompt
提示词 prompt 快速上手
提示词是人与 AI 模型沟通的“语言桥梁”。优化提示词的核心原因包括:
猫头虎
2 天前
人工智能
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macos
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chatgpt
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langchain
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prompt
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aigc
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agi
openAI发布的AI浏览器:什么是Atlas?(含 ChatGPT 浏览功能)macOS 离线下载安装Atlas完整教程
文件名示例:ChatGPT_Atlas-OpenAI浏览器安装包.dmg(以下简称 Atlas 安装包) 离线安装包:https://download.csdn.net/download/qq_44866828/92182269
猫头虎
3 天前
人工智能
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开源
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whisper
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prompt
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aigc
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ocr
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gpu算力
DeepSeek刚刚开源了一个3B的 OCR模型:什么是DeepSeek-OCR?单张A100-40G每天可以处理20万+页文档
有这么小的开源模型,却没有一个可以用来评测体验的算力显卡怎么办? ——本文教你白嫖云GPU,不用买卡也能跑。
文火冰糖的硅基工坊
4 天前
人工智能
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大模型
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prompt
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copilot
[人工智能-大模型-29]:大模型应用层技术栈 - 第二层:Prompt 编排层(Prompt Orchestration)
在大模型应用技术栈中,第二层:Prompt 编排层(Prompt Orchestration) 是整个系统的“大脑指挥官”——它决定了如何组织输入、调用模型、控制逻辑流程和优化输出质量。
zenRRan
5 天前
人工智能
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深度学习
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机器学习
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计算机视觉
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prompt
用中等难度prompt做高效post training
近年来,大型语言模型(LLM)在数学推理、代码生成等复杂任务上取得了显著进展,其中强化学习(RL)的后训练(Post-Training)扮演了关键角色。然而,RL训练过程对数据批处理(batching)和提示(prompt)选择策略极为敏感,传统方法通常依赖高成本的生成采样(rollouts)或历史奖励字典,导致训练效率低下且容易偏离当前策略。
MichaelIp
6 天前
语言模型
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langchain
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prompt
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ai写作
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llamaindex
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langgraph
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mcp
基于MCP协议的多AGENT文章自动编写系统
开发一个使用MCP (Model Context Protocol) 的多代理系统,能够协作完成文章写作任务。系统包含四个专业化代理,按顺序协作完成从研究到最终成稿的完整流程。
测试开发技术
6 天前
人工智能
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ai
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大模型
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prompt
什么样的 prompt 是好的 prompt?
一个好的 prompt 应该是清晰、有条理,并提供足够的上下文信息,使得人工智能模型能够准确理解并生成预期的答案。关键要素包括明确的要求、具体的情境和期望的输出格式。
爱喝白开水a
7 天前
开发语言
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数据库
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人工智能
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python
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langchain
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prompt
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知识图谱
LangChain 基础系列之 Prompt 工程详解:从设计原理到实战模板_langchain prompt
在 LangChain 构建的智能应用中,Prompt(提示词)堪称驱动大模型的 “神经中枢”。这个承载着任务指令、上下文信息和逻辑引导的文本输入,不仅决定了模型输出的质量,更定义了人机协作的交互边界。
cooldream2009
7 天前
langchain
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prompt
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prompttemplate
LangChain PromptTemplate 全解析:从模板化提示到智能链构
在大模型应用开发中,“提示词”(Prompt)扮演着至关重要的角色。一个好的提示词可以显著提升模型输出质量,而一个结构混乱或信息不明确的提示,则可能让模型答非所问。 然而,在复杂的项目中,提示词往往需要根据不同上下文、不同变量动态生成,这让“硬编码”成为难以维护的痛点。
serve the people
7 天前
java
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langchain
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prompt
LangChain 表达式语言核心组合:Prompt + LLM + OutputParser
https://python.langchain.com.cn/docs/expression_language/cookbook/prompt_llm_parser
梵得儿SHI
7 天前
大模型
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prompt
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交互
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提示词
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对话
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大模型提问艺术
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极简指令
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"。
jimmyleeee
7 天前
笔记
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prompt
人工智能基础知识笔记十八:Prompt Engineering
Prompt Engineering是提示词工程,是一种与人工智能,例如:DeepSeek,进行高效沟通的一种方法。它指的是设计、优化和构建高质量输入(即“提示词”)的过程,目的是引导AI模型生成最符合用户期望的输出。它就像是说明书一样,可以更好地让人工智能更好地理解输入提示词的人的想法,然后根据这个想法输出更加准确的和符合人的需求的回答。
非晓为骁
8 天前
人工智能
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ai
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prompt
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ai-native
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提示词工程
AI-Native 能力反思(三):Prompt Engineering 自我提升神器
与 AI 交互,不止是为了获取答案,更是为了照见自己思考和沟通的不足。当你学会让 AI 理解你时,你实际上是在学习如何更好地思考、表达和协作。