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ChatGPT-4提示工程
1.37T 自然语言理解，自然语言生成，问题解答，文本摘要，代码生成，翻译，客户服务，聊天机器人，剧本写作，语言转SQL，创意写作，研究等 提示工程的力量 提示工程本质上是指制定精确和有效的提示技术， 使用步骤 确定目标 明确要求 提供背景信息 提示工程是一种设计有效提示或指令的艺术，以从AI模型（如ChatGPT-4）获取期望的输出。 重要性 提示工程是一门精细的艺术，其目的是设计问题或陈述，也称为“提示”，以从人工智能（AI）模型中提取特定的回答。 原理 个性化提示 1.收集数据：通过收集相关数据来了解用户的行为、偏好和模式。 不过于正式也不过于随意 迭代：不断调整期望结果 实验：从不同角度提问 提示工程高级技术 从人类反馈中学习是AI成长的重要组成部分。 AI道德 规则：建立道德规则 透明：玻璃屋原则 ，能看透里面内容 公平 保护隐私数据 责任：明确界定责任 监管：有专职人员监管合规性 审核：定期审核 未来 AI发展对提示工程发展 AI更加自治； 先进的自然语言理解
45710编辑于 2023-09-03 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程
在本节中，我们介绍ChatGPT的最新提示工程技术，包括提示、应用、限制、论文和其他阅读资料。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（五）：ChatGPT 提示工程 ChatGPT简介 审查对话任务 ChatGPT的对话 多回合对话 单轮任务 Python笔记本 参考文献 ---- ChatGPT简介 ChatGPT https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 关于 GPT-4 语言模型的提示（prompt）、工具和资源的中文精选列表（自动持续更新 ） https://github.com/yunwei37/awesome-gpt4-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/awesome-gpt4-zh-CN 使用
3.2K31编辑于 2023-03-31 - 来自专栏AI应用开发实践
提示词工程
requirements"], template=template ) result = prompt.format( location="火星殖民地", characters="AI机器人与人类工程师 60%（根据 Anthropic 2023 年工程实践数据），同时生成质量稳定性提升 2-3 倍。 六 长度示例选择器 6.1 问题背景 在大语言模型（LLM）应用开发中，当提示词（Prompt）中包含大量示例时，可能会超出模型的上下文窗口限制（如 GPT-4 的 128K token 限制）。 （含输入） get_text_length=lambda x: len(x) # 默认按字符数计算长度 ) # 4. 数据预处理：对示例进行词性标注/分类，辅助评估多样性 计算资源考量：MMR 时间复杂度为 O(kN)，大数据集需配合 ANN 算法加速 八 最大余弦相似度 8.1 背景 在 RAG（检索增强生成）场景中，提示词工程需要根据用户输入动态选择最相关的知识库示例
22310编辑于 2026-03-26 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之基本提示【二】
作为一名提示工程师，您需要更好地提供更好的指示。 ---- ---- 谈话 Conversation 也许通过快速工程可以实现的更有趣的事情之一是指导LLM系统如何表现、它的意图和它的身份。 也就是说，需要注意的是，目前的llm很难执行推理任务，因此这需要更先进的即时工程技术。 在接下来的指南中，我们将介绍更高级的即时工程概念，以提高所有这些和更困难的任务的性能。 笔记本 Python Notebooks | | |笔记本描述 |Description|Notebook| – – 学习如何使用“openai”和“LangChain”库执行许多不同类型的常见任务[提示工程入门
1.1K20编辑于 2023-03-24 - 来自专栏.Net Core技术分享
提示工程介绍
什么是提示工程？ 提示工程（Prompt Engineering）是“设计、优化输入给大语言模型的提示词，使其生成准确、有用且符合预期的输出”的技术与方法集合。 有效的提示工程会针对不同的任务来优化和选择这些参数。我们介绍几个最常用的选项： 模型（Model），尽可能的选择更先进的模型来完成工作。 Temperature（温度），用来控制输出内容的随机性的。 需要注意，自由度越高（温度、Top-K/Top-P 和Max Length高），LLM 可能生成相关性较低的文 本 提示词的要素 提示词由一些关键要素组成： 指令：想要模型执行的特定任务或指令。 提示词技巧 使用最新最先进的模型，这一点在现阶段非常重要！
27310编辑于 2025-10-15 - 来自专栏最新最全的大数据技术体系
提示工程之提示介绍【一】
Specificity Avoid Impreciseness 提示工程 提示工程是一门相对较新的学科，用于开发和优化提示，以便为各种应用程序和研究主题有效地使用语言模型(lm)。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 开发人员使用提示工程设计与llm和其他工具接口的健壮而有效的提示技术。 这种设计最佳提示来指导模型执行任务的方法被称为**提示工程。 ，可以使用提示工程，您将注意到组成提示的某些元素。
1.5K10编辑于 2023-03-23 - 来自专栏程序员成长充电站
我如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛
由新加坡政府科技局（GovTech）组织的首届 GPT-4 提示工程大赛冠军 Sheila Teo 写的《我是如何夺冠新加坡首届 GPT-4 提示工程大赛的》Sheila 总结了 4 种提示词技巧： 上个月，我非常荣幸地在新加坡政府科技局（GovTech）组织的首届 GPT-4 提示工程大赛中脱颖而出，这场比赛吸引了超过 400 名杰出的参与者。 提示工程是一门将艺术与科学巧妙融合的学科 — 它不仅关乎技术的理解，更涉及创造力和战略思考。这里分享的是我在实践中学到的一些提示工程策略，这些策略能够精准地驱动任何大语言模型为你服务，甚至做得更多！ 我们将按以下方式设计任务提示，采用四种提示工程技术（更多详情）： 将复杂任务分解成简单步骤； 引用每个步骤的中间输出； 格式化 LLM 的回答； 将指令与数据集分离。 回到提示工程环节！ 在本节结束前，让我们重新审视用于生成此数据分析的提示，并详细解析关键的提示工程技巧： 提示: # CONTEXT # 我经营葡萄酒生意。
1.4K10编辑于 2024-05-10 - 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（4）
写示例时提示词要尽量少一些。 接下来，我们将继续了解第二个关键原则：给 GPT 一定的“思考”时间。 我们用另一个提示词来完成同样的任务。 在这个提示词中，我使用了一种我很喜欢使用的格式，来指定 GPT 的输出结构： public static void main(String[] args) { String text = " ，我们在询问了类似的东西，提示词的开头是一样的。 因此，我们使用了相同的技巧来优化了提示词。
41840编辑于 2023-09-01 - 来自专栏AI SPPECH
91_提示注入：安全提示工程
提示注入攻击通过精心构造的输入，操纵或欺骗AI系统执行非预期行为，可能导致数据泄露、权限绕过、输出不当内容等严重后果3。 在AI应用日益普及的今天，安全提示工程已成为构建可靠AI系统的关键环节。 （在与物理系统交互的场景中） 攻击手法不断演进：随着防御技术的发展，攻击者的手法也在不断更新和复杂化 安全提示工程的目标 安全提示工程的主要目标包括： 识别潜在风险：了解和识别各种提示注入攻击类型和潜在风险 防御策略与机制 提示工程防御 通过优化提示词设计，可以在一定程度上防御提示注入攻击。 安全默认配置：系统默认配置应该是安全的，不需要额外配置 4. 安全开发流程：集成安全审查到开发流程中 5. 可审计性：所有关键操作都应该被记录和可审计 6. 本文系统地介绍了提示注入的本质、攻击类型、防御策略和最佳实践，希望能够为构建安全的AI系统提供有益的指导。 安全提示工程是一个持续的过程，需要我们不断学习和适应新的威胁。
60610编辑于 2025-11-16 - 来自专栏yeedomliu
ChatGPT提示工程艺术
特别是对于更复杂或开放式的提示，ChatGPT可能会给出完全出乎意料的响应。 为了处理更大的输出，您需要有策略地制作提示。 提供满意度保证或免费试用以增加购买的可能性】 【感谢收件人考虑产品或服务，并表达对结果的信心】 【鼓励回复并表示赞赏的结束语】 诚挚问候， [您的姓名或公司名称] 串联提示 将问题分解为更小、更容易处理的步骤 编写具有良好SEO性能的博客文章的10步链式提示的示例： ChatGPT，请提供与[主题]相关的常见问题列表。 目前GPT-4使用的消息数限制是每4小时100条。 GPT-3.5的2,000个token到令人惊叹的32,000个token。
38330编辑于 2023-09-03 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
提示工程Prompt Engineering
这一篇是关于提示和提示工程的介绍，主要内容是我们如何影响词汇的分布。 在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。 提示是影响词汇分布最简单的方法，通过给LLM输入提示文本（有时会包含指令和示例）使得词汇的分布概率发生变化。 提示工程是指为了引起某种特定的回答方式，进行反复改善提示的过程。 提示工程通常不直观，并且不能保证有效，因此非常具有挑战性，但通过有效的提示工程，可以更好地利用人工智能模型的能力，获得更令人满意的结果。 提示包括很多种策略，在这里介绍几种常见的策略。 以上内容是关于人工智能领域提示工程的简单介绍，在下一篇中，将介绍模型训练。感谢关注“MySQL解决方案工程师”
35910编辑于 2024-06-14 - 来自专栏机器之心
我是如何赢得GPT-4提示工程大赛冠军的
选自towardsdatascience 作者：Sheila Teo 机器之心编译 机器之心编辑部 去年 11 月 8 日，新加坡政府科技局（GovTech）组织举办了首届 GPT-4 提示工程（Prompt 数据科学家 Sheila Teo 最终夺冠，成为最终的提示女王（Prompt Queen）。之后，Teo 发布了一篇题为《我如何赢得了新加坡 GPT-4 提示工程赛》的博客文章，慷慨分享了其获胜法门。 上个月，我非常荣幸地赢得了新加坡首届 GPT-4 提示工程竞赛；该竞赛由新加坡政府科技局组织，汇聚了 400 多名优秀的参赛者。 提示工程是一门融合了艺术和科学的学科 —— 它既需要对技术的理解，也需要创造力和战略思维。这篇文章汇编了我一路以来学习到的提示工程策略，这些策略能让 LLM 切实完成你想完成的任务并做到更多！ 下面针对这个任务草拟一个 prompt，这里用到了 4 种提示工程技术（后面还有更多！）： 1. 将复杂任务分解为简单步骤 2. 索引每一步的中间输出 3. 设置 LLM 的响应的格式 4.
55410编辑于 2024-05-14 - 来自专栏Python编程爱好者
传统提示词工程将亡，全新提示词工程已至
现在，出现了一种全新的工具，它能够自动优化提示词。想象一下，在这个"AI 指导 AI"的魔法世界，提示词工程师们的价值将变得不再重要，毕竟机器可以自己就搞定这个工作。 让我们来想象一个"传统"的提示词工程师，面对着并非自己想要的大模型输出，只能通过不断的更改提示词来告诉 AI 到底需要做哪些事情。 如果你用 ChatGPT 来干活，那么 PromptPerfect 就是你的提示词工程师。 如果你用大模型来赚钱，基于它去开发应用，PromptPerfect 就是你的提示词 IDE。 提示词工程的 IDE —— PromptPerfect 提示词一键优化 在给大模型写提示词时，你只需给 PromptPerfect 一句“粗糙”的提示词，他就可以自 动优化为更加详细且大模型更容易理解的提示词 http://mpvideo.qpic.cn/0bc36iag6aaatiaiarm3obsfb4wdn7zaa3ya.f10002.mp4?
93210编辑于 2023-08-18 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（二）：基本提示
作为一个提示工程师，您需要更好地提供更好的指令。但这还不是全部！您还会发现，对于更难的用例，仅提供指示是不够的。这是您需要更多地考虑上下文和提示中可以使用的不同元素的地方。 虽然如此，需要指出的是，目前的LLMs很难执行推理任务，因此需要更先进的提示工程技术。在下一篇指南中，我们将介绍这些高级技术。现在，我们将涵盖一些基本示例来展示算术能力。 在即将发布的指南中，我们将涵盖更高级的提示工程概念，以提高在所有这些更困难的任务上的性能。 、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）： https 语言模型的提示（prompt）、工具和资源的中文精选列表（自动持续更新） https://github.com/yunwei37/awesome-gpt4-zh-CN https://gitee.com
3K41编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（三）：高级提示
到此为止，已经很明显完善提示有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整体理念。 尽管那些例子很有趣，但在我们进入更高级的概念之前，让我们正式介绍一些概念。 （prompt）工程指南（三）：高级提示 零样本提示 少样本提示 Few-shot提示的限制 链式思考提示 零样本CoT 自一致性 生成知识提示 自动提示工程师（APE） ---- 零样本提示 今天训练有大量数据和调整能够遵循指示的 这不是正确的答案，这不仅突出了这些系统的限制，也表明需要更先进的提示工程。 让我们尝试添加一些示例，看看 few-shot 提示是否可以改善结果。 (2022)提出了一个名为自动提示工程（APE）的框架，用于自动生成与选择说明。 ---- 上一节（基本提示） 下一节（应用） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文
2.2K12编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（四）：提示应用
在本指南中，我们将介绍一些高级和有趣的方式，利用提示工程来执行更有用和更高级的任务。 完整的中文版本指南和更丰富的参考资料在 Github 和 Gitee 中，自动持续翻译更新： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文、讲座、笔记本和资源大全 https://github.com （prompt）工程指南（四）：提示应用 生成数据 PAL（程序辅助语言模型） Python笔记本 ---- 生成数据 LLMs有强大的文本生成能力。 上一节（高级提示） 下一节（ChatGPT） 开源、免费自动持续翻译更新关于 GPT 和 prompt 工程的资料合集并同步国内 Gitee 镜像加速访问： 关于提示词工程（prompt）的指南、论文 语言模型的提示（prompt）、工具和资源的中文精选列表（自动持续更新） https://github.com/yunwei37/awesome-gpt4-zh-CN https://gitee.com
1.6K21编辑于 2023-03-31 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（一）：提示介绍
提示工程是一种相对较新的学科，专门用于开发和优化提示，以高效地使用语言模型（LM）来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型（LLMs）的能力和局限性。 研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量，例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。 提示元素 随着我们涵盖越来越多的提示工程示例和应用程序，您会注意到某些元素构成了提示。 例如，您可能有兴趣了解提示工程的概念。您可能尝试这样做： 解释提示工程的概念。保持解释简短，只有几个句子，并且不要过于冗长。 从上面的提示中不清楚要使用多少句子和什么样的风格。 语言模型的提示（prompt）、工具和资源的中文精选列表（自动持续更新） https://github.com/yunwei37/awesome-gpt4-zh-CN https://gitee.com
2.8K21编辑于 2023-03-31 - 来自专栏老张的求知思考世界
提示词工程入门指南
4、格式化输入输出：使用特定格式(如“JSON”)的输入和输出，有助于模型生成更准确的结果。 5、重复提示：通过重复任务描述，减少模型的遗忘效应，确保其对任务有清晰理解。 六、提示词工程的实践案例 假设，你是一个AI初学者，想要学习提示词工程，你该如何利用Chatbot来寻找学习资料？下面是按照对AI的了解程度所可能用到的提示词： 新手：AI提示词工程。 初级：学习AI提示词工程的资料和方法。 中级：我是AI初学者，想要学习提示词工程，请列举出学习方法和实践步骤。 资深：我是一名软件研发工程师，也是一名AI初学者，想要学习提示词工程，并应用在日常工作场景。 对第五条提示词进行解析，可得： 明确目标：学习提示词工程。 角色设定：软件研发工程师，AI初学者。 提供上下文：提示词内容来源于官方或权威企业。
1.5K11编辑于 2025-10-10 - 来自专栏喔家ArchiSelf
解读提示工程（Prompt Engineering）
提示工程可以用于各种任务，从回答问题到算术推理乃至各种应用领域，理解提示工程，能够帮助我们了解LLM的限制和能力。 为了理解提示工程，先要澄清什么是Prompt。 4 Prompt 的工作原理 在试图理解Prompt 的工作原理之前， 需要理解大模型是如何生成文本的。 因此，提示工程旨在获取这些提示并帮助模型在其输出中实现高准确度和相关性，掌握提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。 提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。 提示工程的常见实践 提示工程的实现涉及到基于LLM应用中的各个方面，这里给出一些提示工程的常见实践： 静态提示：Prompt可以遵循zero、single或few shot的方法。
13.2K23编辑于 2023-10-23 - 来自专栏喔家ArchiSelf
“提示工程”的技术分类
通过提示工程技术，我们可以引入更多的时间和空间以及内容的属性，有助于更好地生成提示词。那么，提示工程技术有哪些呢？我们如何更好地使用它们呢？ 分类是认知的开始。 单一提示技术是提示工程的基础，常见的技术手段有： Zero-Shot：使用自然语言指令的最简单的技术。 它要求相同的思维链提示几次，从而产生一组不同的推理路径，然后通过应用投票选择最一致的答案. 一般地，对算术和常识任务而言，应用自我一致性的效果在常规基准测试中为4% -18% 。 关于Agent 的更多信息，可以参考《基于大模型（LLM）的Agent 应用开发》以及《Agent 应用于提示工程》。 4. 提示工程的方法小结 在应用提示工程的时候，提示语要清晰而准确，这样模型就不必猜测我们的意图。
49910编辑于 2024-08-01
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