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提示词工程
事无巨细，提示词模板这块松哥也和大家做一个详细介绍。 本文基于 langchain。 一 优秀的提示词 什么样的提示词算优秀？ （所有细节混在一起） """ 这种提示词存在几个问题： 修改数据来源需要重写整个提示 无法复用趋势分析模块到其他行业 风险条款遗漏时难以定位 格式调整可能破坏内容逻辑 通过三层架构设计，可使复杂提示词的维护成本降低约 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。 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 input_variables=["query"] ) # 5.
22410编辑于 2026-03-26 - 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/0bc3keac6aaaaiamaku3sjsfauodf5iqalya.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（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 yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题： 提示词 （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 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://github.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN
3.2K31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
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。 6、去除幻觉提问：采用负面提示或要求模型解释意图，以验证其是否真正理解问题，避免生成与任务无关的内容。 /en/home 5、DeepSeek官方提示词库 提供了详细的提示词工程最佳实践指南，包括工具集、资源链接和实践案例。 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。 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 - 来自专栏云微的一点分享
提示词（prompt）工程指南（二）：基本提示
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 提示： 9000 * 9000 等于多少？ 输出： 81,000,000 我们来试试更难的。 提示： 这组数字中的奇数相加实得偶数：15、32、5、13、82、7、1。 让我们通过改进提示来改善一下。 提示： 这组数字中的奇数相加实得偶数：15、32、5、13、82、7、1。 通过分步解决问题来解决。首先，识别奇数、将它们相加，然后指出结果是奇数还是偶数。 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
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
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 yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 主题： 提示词 （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 (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 yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN https://gitee.com/yunwei37/Prompt-Engineering-Guide-zh-CN 目录： 提示词 （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
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。 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 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。 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、讲座、笔记本和资源大全（自动持续更新）：
2.8K21编辑于 2023-03-31 - 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（5）
在探讨开发大型语言模型应用程序时，我们必须认识到 GPT 存在一些局限性。这些限制对于我们保持清醒的头脑至关重要。
40140编辑于 2023-09-01 - 来自专栏云云众生s
超越提示工程：提示词与AI模型治理
除了实现、调优和提示工程这些模型以产生最佳结果外，精明的组织正在努力管治它们与用户的交互，以保护数据隐私、法规遵循和数据安全协议。 更大的问题在于能够管控不仅是用户在部署这些模型时在提示中插入的信息，还有模型引发的响应。 基础模型库治理 管治面向任意数量企业应用的各种基础模型的用户提示和模型输出的要点是在模型库中嵌入治理工具的能力。 随后，”无论输入的是什么提示，也就是问题，后端都有一个代理基本上来找我们，问这没问题吗，需要进行某种处理吗，”Loubser透露。“我们字面意义上快速查看提示，输出时也是如此。” 非结构化文本扫描 隐含在这种范式中的是基础治理系统扫描自然语言提示和语言模型输出并根据策略违规对其进行评估的能力。
27510编辑于 2024-03-28 - 来自专栏机器人课程与技术
提示词工程让儿童编程轻而易举
chatgpt_ros chatgpt_ros_service ---- chatgpt turtlesim https://github.com/mhubii/chatgpt_turtlesim 提示词 当今机器人技术面临的挑战，以及 ChatGPT 如何提供帮助 当前的机器人管道始于工程师或技术用户，他们需要将任务的要求转换为系统代码。 工程师坐在循环中，这意味着他们需要编写新的代码和规范来纠正机器人的行为。 PromptCraft，一个用于LLM + Robotics研究的协作开源工具 良好的快速工程对于LLM如ChatGPT在机器人任务中的成功至关重要。 为了解决这一差距，我们推出了PromptCraft，这是一个协作式开源平台，任何人都可以分享不同机器人类别的提示策略示例。我们发布了本研究中使用的所有提示和对话。我们邀请读者贡献更多！
56020编辑于 2023-07-11 - 来自专栏小巫技术博客
第02期·Prompt提示词工程
DAILY AI KNOWLEDGE ✍️ Prompt 提示词工程 每天搞懂一个 AI 知识点 · 第 02 期 2026.3.29 什么是 Prompt？ Prompt（提示词），就是你给 AI 说的话——但不是随便说，而是有技巧地说。 给出修复建议，并说明修复后的优势 ️ 5 大核心提示技巧 1. 角色扮演（Role Prompting） 给 AI 一个明确的"身份"，它会以这个身份的视角和知识体系来回答。 2. 少样本提示（Few-shot Prompting 给几个例子，AI 会模仿你的格式和风格。 3. 5. 迭代优化 第一次不满意？别重新问，告诉 AI 哪里不满意，让它在原来基础上改进。 ⚠️ 常见误区 ❌ 越长越好？ 无关内容会"稀释"关键信息，让 AI 抓不住重点。
24210编辑于 2026-03-30 - 来自专栏韩曙亮的移动开发专栏
【AI 大模型】提示工程 ③ ( 提示词用法 | 提示词 Prompt 构成 | 提示词位置对权重的影响 | 提示词 Prompt 调优 | OpenAI 的 API 类型 | 提示词重要参数说明 )
一、提示词用法 提示词 Prompt 的 两种用法 : 直接提问 : 直接向 GPT 大模型提问 , 得到一个具体问题的答案 , 如 : XXX 错误如何处理 ; 集成应用 : 将 提示词 Prompt 集成到自己开发的应用程序中 , 结合自己公司的实际业务状况 , 生成与自己业务相关的一系列提示词 , 如 : 基于公司的一套知识库 + GPT 大模型 进行使用 ; 二、提示词 Prompt 构成 1 、提示词构成 提示词 Prompt 构成 : 指定角色 : 为 大模型 指定一个角色 , 明确指出 " 你是一个 XX " 是很有用的 ; 如 : 你是一位软件工程师 , 请写出 XXX 代码 ; , 必须放在最前面 , 已经有论文研究过了 , 指定角色提示词放在最前面 , 生成的结果最准确 ; 大模型 对 提示词 Prompt 开头和结尾的文本更加敏感 , 最重要的内容要放在开头和结尾 , 开头 , 每当 通过 提示词 得到的结果不满意 , 我们就对 提示词 进行迭代修改 , 不断进行调优 , 直到得到 令我们满意的输出为止 ; 1、结合 训练数据 写提示词 知道训练数据 : 了解 提示词 的
2K33编辑于 2024-07-14 - 来自专栏三木的博客
Claude Code源码分析之提示词工程
在 LLM 应用开发中，系统提示词（System Prompt）的管理往往是一个容易被忽视的工程痛点。 本文基于 Claude Code 泄露出来的源代码（主要覆盖 src/QueryEngine.ts 及 src/utils/ 等核心模块），从工程视角拆解其提示词管理的系统架构。 其核心设计理念包括：极致的模块化解耦、对 Prompt Caching（提示词缓存）的深度优化、多级路由调度机制以及并发的上下文组装。 1. 此时，大模型会被注入一套专门的“调度员”提示词，让它不要去死磕代码，而是专心做进度统筹和任务派发。 一方面对职责模块进行了细粒度拆分，满足了多样化的智能体运行模式需求；另一方面又针对模型基础设施（如 Prompt Cache）进行了静态提示词与动态提示词的隔离。
1.1K20编辑于 2026-04-04 - 来自专栏机器学习与统计学
GPT-5 系统提示词，泄漏
GPT-5 使用技巧的文章也都不错： 1、# GPT-5 提示词指南：https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide ://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_new_params_and_tools 4、# 使用新优化器进行 GPT-5 提示迁移与优化：https://cookbook.openai.com ，倒是市面上 GPT-5 的系统提示词破解版看到好几个了，大差不差，可能是真的，也可能是 GPT-5 放出的烟雾弹，让人误以为是系统提示词 那 K2 做了中英对照翻译，感兴趣可以学习一下 You are // 构建结构良好、包含关键词及上下文的查询，以实现关键词与语义搜索相结合的混合搜索，并返回文档中的相关片段。 // 你还可以在查询中加入可选参数 "intent"，以指定搜索意图类型。 // + 运算符用于提升词项权重。--QDF 指定时效性，取值 0（无关）至 5（极其重要）。 type msearch = (_: { queries?
1.1K10编辑于 2025-08-12 - 来自专栏AIGC新知
GPT-5 提示词官方指南
GPT-5 提示词指南 探索 GPT-5：AI 编程新突破 大家好,我是绛烨！ 今天要给大家带来一篇关于 GPT-5 提示词的深度解析，这是 OpenAI 最新推出的旗舰级模型，它在编程、代理任务、工具调用等多个领域都实现了质的飞跃。 别急，我会用通俗易懂的方式，带你领略 GPT-5 的强大之处，还会分享一些实用的提示技巧，让你在使用时得心应手。 提示技巧：让 GPT-5 更好用 虽然 GPT-5 在很多场景下都能“开箱即用”，但掌握一些提示技巧，可以进一步提升模型输出的质量。这些技巧都是基于我们训练和实际应用模型的经验总结出来的。 1. 为了更好地利用它的编程能力，你可以根据自己的需求，选择合适的编程框架和工具，并在提示中明确告诉 GPT-5。
68510编辑于 2025-08-15 - 来自专栏百分之一的灵感
5C提示词工程框架：让AI成为你的贴心助手
今天我们要聊的5C提示词工程框架，就是要教你如何和AI进行"有效沟通"，让它真正成为你的贴心助手。 回到我们的场景没有上下文的提示词： "分析AI助手产品的市场竞争格局" 加上上下文的提示词： "我们公司是一家传统硬件制造商，正在考虑进入AI语音助手市场。 章节结构（5-6个主要章节） 3. 每章节的核心问题（2-3个）4. 数据收集重点5. 预估工作量（小时）第二轮：深入数据分析提示词：很好！ 第三轮：针对性优化提示词：数据分析很详细！ 实用工具：5C提示词模板为了让大家更容易上手，我准备了一个实用模板：【角色背景】我是__________，正在处理__________任务【具体需求】请帮我__________，重点关注________
40610编辑于 2025-08-26 - 来自专栏机器学习实战
从零开始的AI对话指南：5步掌握提示词工程精髓
提示词工程（Prompt Engineering）作为人机对话的核心技能，已成为数字时代的新型生产力工具。本文将带你系统掌握这项价值百万的对话技术。 一、重新认识人机对话的本质 传统搜索引擎时代，我们输入关键词获取信息。AI时代，我们需要用自然语言下达精确指令。提示词工程的核心在于：通过结构化语言引导AI理解任务意图，输出符合预期的内容。 常见误区案例： 模糊提问："帮我写文章" 有效提问："以数字游民为主角，创作1500字短篇小说，要求包含三次情节转折，采用村上春树式的隐喻手法" 二、构建有效提示的5层结构模型 1. 五、资源工具箱 提示词生成器：ChatGPT Prompt Generator 结构化模板： [角色] + [任务] + [输出要求] + [背景知识] + [限制条件] 调试检查清单 开启智能协作新时代 全球顶尖咨询公司麦肯锡的研究显示，掌握提示词工程的白领工作效率提升可达300%。当你在咖啡馆看到有人用5条精准提示完成全天工作时，不要惊讶——这正是人机协同的新常态。
1.8K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏prepared
AI 提示词：提示词大赛冠军是怎么写提示词的？
一个新加坡女孩，在第一次 GPT-4 提示词大赛中获得冠军，我们来看看她的提示词是怎么写的。 提示词女王 Sheila Teo 分享了她是如何优化提示词，从而获得大赛冠军的。 一句话提示词 写一篇知乎回答，回答这个问题：为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? 生成的内容如下图，基本上是一些空洞不可直接落地的方向性建议，缺少落地的指导，读者很难真正从里面学到什么。 使用 CO-STAR 提示词 CONTEXT（上下文） 我是一个知乎答主，活跃在 AI 领域。想回答一个知乎问题。知乎的问题是：为什么我编写不出优秀的ChatGPT提示词? TONE（语调） 有说服力的 AUDIENCE（受众） 主要受众是对 AI 感兴趣的各个年龄段人群，尤其是对于写出好的提示词有强烈要求的人群。请针对这一群体编写回答。 使用 CO-STAR 框架提示词生成的内容如下，我们看到回答的开头有秀肌肉，吸引读者继续往下读的部分。 中间有原理、有案例，能让读者收获干货，还能直接上手实操。
1.6K22编辑于 2024-08-21 - 来自专栏山行AI
如何基于OpenAI大模型搭建提示词工程
前言：这是一篇很好地讲解了提示词工程的文章，提示词是fine tune大模型的一种比较经济适用的方式，基于提示词搭建一套agent可能是能形成未来生产力的关键一环。 您可以要求模型生成执行任务的代码，然后将代码输出作为额外的历史记录，以提出进一步的问题作为新的提示。 最近出现了许多这样的新方法，形成了一门新的学科——“提示工程”。 在这个提示下，可以分为三个子部分： •前缀：给LLM的指令——“给出每个输入的反义词”•示例：一系列带有相应反义词的单词列表•后缀：用户输入，即我们希望模型输出反义词的单词 这被称为“几样式”提示，因为我们在提示的一部分中给模型提供了几个示例 ：short 单词：big 反义词： 现在我们可以利用这个提示来预测我们遇到的新词的反义词。 medium.com/cloudcraftz/an-introduction-to-prompt-engineering-for-openai-gpt-llms-f109ca4f1739，主要目的是对提示词工程进行一些系统化的整理和科普
1.4K10编辑于 2023-09-08
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