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2025-09-11langchain学习-03提示词模板PromptTemplate
、只需要改动其中几个变量的任务比如希望大语言模型根据某一个主题来撰写某一种风格的文案如果没有模板，我们每次都要重复跟大语言模型表述几乎相同的内容，十分繁琐可以把这个过程抽象出来，给大语言模型这样的一条提示词 ：“你是一个文案撰写专家，请你根据{主题}来撰写{风格}的文案”下次只需要填写花括号内的内容即可langchain主要提供了两种提示词模板1、PromptTemplate用于标准语言模型from langchain.prompts ，一是后续需要填写的参数列表，二是带花括号内容的模板template=PromptTemplate(input_variables=["subject","level"],template="你是一个学习小助手 ，你的任务是帮助用户完成{subject}的学习，回答用户的问题后给出{level}程度的十道练习题")#使用时填入参数值形成提示词prompt=template.format(subject="数学" system_template=SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是一个学习小助手，你的任务是帮助用户完成{subject}的学习，回答完用户的问题后
43410编辑于 2025-09-11- 来自专栏Python进阶之路
介绍提示学习、连续提示、离散提示
2021 年，提示学习（Prompt Learning）的研究浪潮兴起。 在提示学习的过程中，模型的目标是产生一个与输入提示相关且符合预期行为的输出。例如，当输入提示是一个问题时，模型的任务便是生成一个合理的答案。 这得益于模型可以通过自我监督的方式，从海量文本数据中学习如何对各类提示进行响应。然而，提示学习也面临一些挑战。例如，选择适当的提示对模型的性能至关重要，但这通常需要进行大量的实验和调整。 例如，前缀调整（Prefix Tuning）的目标是学习一种可以端到端优化的连续提示，而不是依赖于人工提示工程。当输入前缀时，学习到的前缀会提供必要的上下文，以引导模型行为以实现任务目标。 参考链接： 提示学习（Prompt Learning）—— 低资源场景的福音 Prompt 提示学习（一）简要介绍 通俗易懂地理解 Prompt 连续提示学习概述（Continue
1.6K00编辑于 2024-05-25 - 来自专栏从零开始学自动化测试
pydantic学习与使用-11.pycharm插件pydantic 语法提示功能
可以更高效的帮助我们语法提示。 pydantic 语法提示缺陷 在编辑器中写以下代码的时候 from pydantic import BaseModel class User(BaseModel): id: int name = 'yo yo' user = User() 一般在类实例化的时候，会提示应该传哪几个参数，然而看下图却并没有 PyCharm 插件安装 打开pycharm-file-setting,
97210编辑于 2022-03-03 - 来自专栏python3
python学习(11)
位置参数 传入参数顺序 、个数必须一致 def add(a,b): return a + b
43510发布于 2020-01-14 - 来自专栏计算机工具
深度学习11：Transformer
和经典的 seq2seq 模型一样，Transformer 模型中也采用了 encoer-decoder 架构。上图的左半边用 NX 框出来的，就代表一层 encoder，其中论文里面的 encoder 一共有6层这样的结构。上图的右半边用 NX 框出来的，则代表一层 decoder，同样也有6层。
56710编辑于 2024-12-14 sqlite提示Runtime error: database disk image is malformed (11)数据修复
二、数据文件损坏提示 进入数据库后，执行“PRAGMA integrity_check;”提示Runtime error: database disk image is malformed (11)错误
1.9K10编辑于 2024-11-28- 来自专栏Soul Joy Hub
《机器学习技法》学习笔记11——GBDT
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/77435463
83620发布于 2019-02-13 - 来自专栏运维经验分享
oracle11 刚刚安装后提示invalid username password logon denied
2、查看当前库中的全部用户 select username from all_users; 3、修改指定用户的密码 alter user 用户名 identified by 密码; 你好，从你的提示可以知道是用户或者密码错误了
91710发布于 2019-03-11 - 来自专栏程序员小航
Spring 源码学习 11：invokeBeanFactoryPostProcessors
invokeBeanFactoryPostProcessors 会执行 BeanFactory 的后置处理器。看到这里会有疑问：
96310发布于 2021-01-12 - 来自专栏windealli
吴恩达《 提示工程》学习笔记
图片 一、前言 ChatGPT出圈后，网上有很多提示词大全，这些提示词库里的提示词通常用于实现一次性的特定任务。 吴恩达的《ChatGPT 提示工程》课程主要是分享使用大语言模型API来构建应用程序的一些可行性，以及如何构建的最佳实践。 Instruction Turned LLM使用RLHF（基于人类反馈的强化学习）。 Instruction Turned LLM更易用，更安全。 二、提示工程关键原则 1. 栗子-01 # 摘自京东商城iPhone14Pro的商品评论 prod_review = f""" 11Pro升级14Pro，现在知道了年年换新和隔几代换的区别，每年换的话确实升级不大，隔了两代再换感觉很值 (HelloPython) ➜ HelloPrompt git:(main) ✗ 五、推理类应用 在传统的机器学习工作流程中，如果你想要提取一段文本的积极和消极的内容，你必须收集标签数据集，训练模型
3.5K166编辑于 2023-09-12 - 来自专栏与前端沾边
react 学习（11）高阶组件
react 中的高阶组件主要是对于 hooks 之前的类组件来说的，如果组件之中有复用的代码，需要重新创建一个父类，父类中存储公共代码，返回子类，同时把公用属性传到子类中的形式。当然对于现在的 hooks 来说基本用不到了。但是 HOC 的形式也是对应 react 而衍生出来的一种设计形式。我们仅需了解一下它的形式，你可能不会在工作中用到，但是当你维护老的项目时，也可能会接触到。本节只了解简单的使用（小编也没有深入使用过），不做深入探讨。
60010编辑于 2022-06-12 - 来自专栏软件测试经验与教训
Python学习笔记（11）递归
y==0: return 1 else: return x*power(x,y-1) res=power(3,0) print(res) 往期笔记 Python学习笔记 （1） Python学习笔记（2） Python学习笔记（3） Python学习笔记（4） Python学习笔记（5） Python学习笔记（6） Python学习笔记（7） Python学习笔记（8） Python学习笔记（9） Python学习笔记（10）
72350发布于 2018-05-15 - 来自专栏米扑专栏
Python 学习入门（11）—— 排序
Python的内置dictionary数据类型是无序的，通过key来获取对应的value。可是有时我们需要对dictionary中 的item进行排序输出，可能根据key，也可能根据value来排。
53160发布于 2019-02-19 - 来自专栏weixuqin 的专栏
redis 学习（11）-- redis pipeline
所以可以看到，如果执行 n 次的话（比如 n 次 set 操作），时间开销是非常大的。
93120发布于 2019-06-02 - 来自专栏MiningAlgorithms
机器学习11：机器学习算法目录（前）
机器学习算法目录： 一、模型选择与评价： 1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成； 2，多分类学习：一对一、一对其余、多对多（参考：西瓜书p63）；单标签二分类 10，概率图模型（参考邱老师的PPT） 11，降维学习：主成分分析（PCA），线性判别分析（LDA）、特征选择；特征降维可分为有监督（LDA）和无监督（LSA、NMF）；主题模型（LDA、LSA） 要点 12，集成学习（已整理为：机器学习5-8）：随机森林（Extra tree、Totally Random Trees Embedding、Isolation forest）、Adboost、GBDT、XGBoost ，既降低泛化误差中的方差；多样性：要求集成学习中不同的个体学习器之间具有足够的差异性； 三、神经网络部分： 1，Neural network基础（batch normalization，dropout， ： 1，马尔科夫决策过程（MarkovDecision Processes）： 2，Q-Learning： 3，Sarsa： 五、迁移学习：多模态学习 六、按监督，非监督分类： 1），监督学习： 1.1
98520发布于 2019-08-08 - 来自专栏WD学习记录
机器学习 学习笔记（11） 贝叶斯分类器
与朴素贝叶斯分类器相似，AODE无需模型选择，既能通过预计计算节省预测时间，也能采取懒惰学习方式在预测时再进行计数，并且易于实现增量学习。 贝叶斯网络学习的首要任务是根据训练数据集来找出结构最恰当的贝叶斯网。“评分搜索”是求解这一问题的常永方法。 常用评分函数通常基于信息论准则，此类准则将学习问题看做一个数据压缩任务，学习的目标是找到一个能以最短编码长度描述训练数据的模型，此时编码的长度包括了描述模型自身所需的字节长度和使用该模型描述数据所需的字节长度 对贝叶斯网学习而言，模型就是一个贝叶斯网，同时每个贝叶斯网描述了一个在训练数据集上的概率分布，自有一套编码机制能使哪些经常出现的样本有更短的编码。 》 《统计学习方法》 《机器学习实战》
1.7K30发布于 2018-09-04 - 来自专栏从零学习云计算
kubernetes学习记录（11）——深入学习Service
在之前的周会上汇报Kubernetes学习结果的时候，被问到一个问题：“一个Service能否提供多种服务，能否代理多组Pod副本？”这里来做一定的研究。 name: shutdown-port nodePort: 30002 selector: app: myweb 试验Service代理多组Pod 在kubernetes学习记录
90800发布于 2017-12-28 - 来自专栏技术专家成长之路
面向Java开发者的ChatGPT提示词工程（11）扩写
当temperature被设定为0.0时，无论多少次执行，只要提示词相同，你所得到的结果也将可能是相同的。然而，当我们将temperature的值调整为0.7时，情况就会有所不同。 此时，即使提示词相同，你每次执行都将会得到不同的结果。这就是temperature参数在我们代码中的神奇之处，它决定了结果的多样性。
38710编辑于 2024-01-29 win11共享打印机提示0000709？详细修复步骤分享
最近不少升级Win11的用户反映，在连接共享打印机时遭遇“操作无法完成错误0x00000709”的提示，反复尝试无果，严重影响工作效率。 其实这个错误的核心原因很明确：Win11 22H2更新后，默认打印连接协议从 “命名管道” 改成了“TCP”，导致网络共享打印机兼容性冲突。遇到打印机错误码这种情况，千万别急着重启电脑或重装系统！ 下面，给大家分享3个亲测有效的修复方法，赶紧一起来学习~方法一：注册表一键导入（小白首选）这个方法无需手动修改复杂路径就能修复打印机！ 方法二：组策略快速修改（专业用户优选）适用于 Win11 专业版 / 企业版，直接调整打印协议。 服务处于运行状态检查"Server"服务是否正常启动验证"Workstation"服务配置2.网络配置检查：确认计算机处于同一网段检查防火墙设置，确保文件和打印机共享权限开放验证网络发现功能已开启Win11
10.3K40编辑于 2025-10-29- 来自专栏cwl_Java
快速学习-VScode开发Go只能提示设置
FAILED Installing github.com/derekparker/delve/cmd/dlv SUCCEEDED 注意：安装这些插件之前需要去github官网中下载对应的库，然后根据错误提示去
74120发布于 2020-04-08
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