提示工程

提示工程（Prompt Engineering）指南（入门篇）AIGC全称为 “Artificial Intelligence Generated Content”，即 “人工智能生成内容”。代表了一种由语言模型和聊天机器人等人工智能系统驱动的内容创作的突破性方法。与人类作者制作的传统内容不同，AIGC 是通过算法生成的，利用大量数据集和复杂的算法来生成文本、图像或视频。这种创新方法可以根据特定需求快速生成内容，彻底改变了当今数字环境中信息创建和消费的方式。

提示工程（Prompt Engineering）指南（进阶篇）在 Prompt Engineering 的进阶阶段，我们着重关注提示的结构化、复杂任务的分解、反馈循环以及模型的高级特性利用。随着生成式 AI 技术的快速发展，Prompt Engineering 已经从基础的单一指令优化转向了更具系统性的设计思维，并应用于多轮对话、特定领域任务和复杂文本生成等场景中。

MindSearch 部署到Github Codespace 和 Hugging Face Space参考教程随着硅基流动提供了免费的 InternLM2.5-7B-Chat 服务（免费的 InternLM2.5-7B-Chat 真的很香），MindSearch 的部署与使用也就迎来了纯 CPU 版本，进一步降低了部署门槛。那就让我们来一起看看如何使用硅基流动的 API 来部署 MindSearch 吧。

从提示工程到代理工程：构建高效AI代理的策略框架概述自ChatGPT推出以来，仅仅一年多的时间里，公众对于“人工智能”（AI）的认识已经发生了根本性的变化。这种变化部分源于公众意识的提高，更多则是基于这样一个认识：AI驱动的系统不仅可能，而且可能已经具备了与人类相当的能力和表现。ChatGPT不仅是AI能力的一个验证，更是半个多世纪以来AI研究成果的集中展示，向我们展示了一个可能的未来：按照Ray Kurzweil的定义，我们可以创造“执行需要智能的功能的机器”。因此，围绕AI代理的讨论和开发在近几个月里迅速增加。AI代理体现了人工智能长期以来的追求目标。

【赠书第27期】向AI提问的艺术：提示工程入门与应用文章目录前言1 问题的构建1.1 明确性与具体性1.2 结构化与层次性1.3 相关性与针对性2 提问的技巧

大模型自动优化 Prompt 的可行性分析随着自然语言处理领域的快速发展，大模型（Large Language Models）已经成为了当前研究的热点。大模型通过在海量语料上进行预训练，能够学习到丰富的语言知识和通用表示，在各种自然语言处理任务上取得了突破性的进展。然而，大模型的性能往往依赖于设计良好的 Prompt（提示），这需要一定的人工effort和领域知识。因此，探讨大模型是否能够自动优化 Prompt 具有重要的研究意义和应用前景。

ExpertPrompting：指导大语言模型成为杰出专家🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/论文标题：ExpertPrompting: Instructing Large Language Models to be Distinguished Experts

基于检索增强的 GPT-3.5 的文本到 SQL 框架，具有样本感知提示和动态修订链。🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/论文标题：Retrieval-augmented GPT-3.5-based Text-to-SQL Framework with Sample-aware Prompting and Dynamic Revision Chain

一见已难忘

AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型【文末送书-19】随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型如GPT-4等在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成果。而对于普通用户而言，如何利用这些强大的模型进行实际应用成为一个备受关注的话题。本文将介绍一种称之为“提示工程”的方法，通过简单的提示构建，让大语言模型为我们提供有用的信息或完成特定任务。

超级架构师

【ChatGPT】提示设计的艺术：使用清晰的语法探索清晰的语法如何使您能够将意图传达给语言模型，并帮助确保输出易于解析All images were generated by Scott and Marco.

大语言模型无代码构建知识图谱概述2023年3月15日，ChatGPT4.0的横空出世，将人们对大语言模型的关注推到了风口浪尖。由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。无可置疑的是，大语言模型的确在智能问答等功能上与知识图谱存在交集，并且表现令人惊讶。但由于大语言模型不可避免的“幻觉”问题，使其存在无法给出准确、全面回答的情况，故而无法适应用户全面的场景需求。而知识图谱存储着大量结构化的信息，可以表达复杂的知识关系，能够满足用户准确、有效的检索需

大语言模型无代码构建知识图谱(1)--提示工程准备2023年3月15日，ChatGPT4.0的横空出世，将人们对大语言模型的关注推到了风口浪尖。由于其在智能问答、翻译以及文本生成等工作任务上的卓越表现，业界一度出现了不再需要发展知识图谱相关技术的观点，知识图谱相关概念严重受挫。无可置疑的是，大语言模型的确在智能问答等功能上与知识图谱存在交集，并且表现令人惊讶。但由于大语言模型不可避免的“幻觉”问题，使其存在无法给出准确、全面回答的情况，故而无法适应用户全面的场景需求。而知识图谱存储着大量结构化的信息，可以表达复杂的知识关系，能够满足用户准确、有效的检索需

一见已难忘

ChatGPT探索：提示工程详解—程序员效率提升必备技能【文末送书】人类一直在追求、制造和运用工具，以拓展我们的能力、适应环境，甚至超越生物限制。每一项工具都在一定程度上塑造了我们的生活和社会，从火和轮子，到印刷术和电力，再到计算机和互联网。如今，我们站在历史性的分水岭上，迎来了人工智能（Artificial Intelligence，AI）的时代。

提示词4大经典框架；将AI融入动画工作流的案例和实践经验；构建基于LLM的系统和产品的模式；提示工程的艺术 | ShowMeAI日报👀日报&周刊合集 | 🎡生产力工具与行业应用大全 | 🧡 点赞关注评论拜托啦！