首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
    • 综合排序
    • 最热优先
    • 最新优先
    时间不限
  • 来自专栏云云众生s

    超越提示工程提示词与AI模型治理

    译自 Beyond Prompt Engineering: Governing Prompts and AI Models,作者 Jelani Harper。 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。 从架构的角度来看,组织可能有一个由分布式用户基础访问的各种聊天机器人、相似性搜索机制或其他此类文本生成AI部署的数组。 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。” 实时适用性 扫描语言模型提示和随后的响应的引擎必须具有低延迟,这一点至关重要。过长的延迟可能导致采用不足和生成式AI投资的浪费。

    27510编辑于 2024-03-28
  • 来自专栏Fin

    AI绘画中的“提示工程”价值

    对于一些有想法但不会画画的人来说,AI的出现无疑是个好消息。现在AI绘画蓬勃发展,用户只要将脑海中的画面描述给AI,就可以得到相应的作品。而对于“提示工程”这一领域,AI绘画大有助益。 Prompt让AI绘画更具创造力提示工程(Prompt Engineering)是一种机器学习和自然语言处理领域中的技术,旨在通过给出精细和有针对性的提示,帮助模型生成更加准确、具有创造力的输出。 最近火爆的ChatGPT便可以作为AI绘画的提示工程源头,对AI绘画工具的应用,是一个质的飞跃。 提示工程AI绘画领域的应用前景随着AI技术的不断发展,AI绘画作为一种新兴的技术,正逐渐被应用于各行各业的“提示工程”中。 除了以上领域,AI绘画技术还可以应用于各种提示工程中,例如娱乐、文化艺术、金融、广告等领域。

    1.1K30编辑于 2023-03-20
  • 来自专栏圣杰的专栏

    .NET+AI | MEAI | 提示工程基础(2)

    MEAI 提示工程实战:从零构建企业级意图识别系统 一句话简介 本文以铁路票务意图识别为例,演示如何使用 Microsoft.Extensions.AI (MEAI) 构建高质量提示词,掌握 7 大核心技巧和参数调优方法 ,快速构建企业级 AI 应用。 当基础提示稳定后,可借助模型本身迭代提示,形成"生成 → 评估 → 再生成"的循环。 让模型充当提示工程师: var improvementRequest = $""" 你是一名提示工程师,专注于提升提示词的清晰度和执行效果。 请分析以下提示词,并给出优化建议。 **进一步建议**:列出 2-3 条可选的进一步优化思路 待优化的原始提示如下: {原始提示} """; 总结 通过本文,我们系统学习了使用 MEAI 进行提示工程的核心技巧: ✅ 四大基础组件:指令

    15910编辑于 2025-12-28
  • 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 提示: 这是与AI研究助理的对话。助手的口吻是技术和科学的。 人类:你好,你是谁? ```AI:您好!我是一位AI研究助手。请问今天我能帮您什么忙吗? 人类:您能告诉我黑洞是如何形成的吗? ChatGPT API with LangChain ---- ---- 上一部分(应用) 下一部分(对抗提示) 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

    3.2K31编辑于 2023-03-31
  • 来自专栏小游戏开发

    提示工程AI绘画领域的应用前景

    随着技术的不断发展,AI绘画正逐渐成为一种应对这种需求的新兴技术。特别是在“提示工程”这一领域中,AI绘画可以发挥出更大的作用。 什么是AI绘画 AI绘画是指使用人工智能技术生成艺术作品的过程。 最近火爆的ChatGPT便可以作为AI绘画的提示工程源头,对AI绘画工具的应用,是一个质的飞跃。 提示工程AI绘画领域的应用前景 随着AI技术的不断发展,AI绘画作为一种新兴的技术,正逐渐被应用于各行各业的“提示工程”中。 除了以上领域,AI绘画技术还可以应用于各种提示工程中,例如娱乐、文化艺术、金融、广告等领域。 只有在克服这些问题的基础上,AI绘画技术才能真正地发挥出其在“提示工程”中的无限潜力。

    69120编辑于 2023-03-22
  • 来自专栏云云众生s

    微调还是提示工程才是AI的正确方法?

    虽然提示工程是解决通用任务的一种快速且经济高效的解决方案,但微调可以在专有数据上实现卓越的 AI 性能。 提示工程和 RAG:快速进入 AI 世界 提示工程涉及制作精确的输入提示,以指导 大型语言模型 (LLM)(如 OpenAI 的 GPT 或 Anthropic 的 Claude),而无需修改其架构。 数据隐私风险:在提示中使用敏感数据可能会暴露知识产权。 虽然提示工程非常适合通用应用程序,但专业的 AI 工作流程通常需要更强大的解决方案。这就是微调的优势所在。 结论 随着企业加速采用 AI,在提示工程和微调之间进行选择将对其成功产生重大影响。 虽然提示工程为通用任务提供了一种快速、经济高效的解决方案,但微调释放了 AI 的全部潜力,从而能够在专有数据上实现卓越的性能。

    42310编辑于 2025-02-12
  • 来自专栏老张的求知思考世界

    提示工程,是使用AI的入门能力

    看到微信群里很多同学在讨论各自公司的AI落地情况,讨论的重点大多集中在企业级知识库如何搭建、Agent如何开发、MCP协议效果如何,却很少有人关注提示词。 毕竟提示词这东西,自从二月份DeepSeek爆火后带动了一波热度,随后大家便被层出不穷的新技术所吸引。再说一个提示词而已,谁都会打字谁都能提问,还不是轻松拿捏。 但从我个人角度来看,提示词很重要,甚至超过了RAG、MCP等技术实践。 正如我之前分享的一个思考所说:互联网时代不会用搜索引擎检索信息的人,现在也无法掌握正确使用AI的方法。 这个代价就是忽略了最基础的能力(提示词)和基础技术设施建设跟不上技术发展,这也是我为什么会专门写两篇关于AI Agent Infra文章的原因。 对此,我个人有如下几点建议: 1、从提示工程开始,学会如何正确的使用提示词,尽量让AI沿着我们预期的目标给出我们想要的结果,这也是大模型训练过程很重要的一步(训练集、测试集)。

    11500编辑于 2025-06-25
  • 来自专栏AI应用开发实践

    提示工程

    定目标 告诉 AI 你的需求,以及你希望完成的目标。 补要求 补充要求,告诉 AI 回答的注意事项,以及限制条件,也可以给出回答示例。 举个简单例子: 无示例提问:“写一份简历。” 如果能,我相信他和 AI 对话也会做的很好;如果不能,那么他和 AI 对话估计也会差点意思。 机器人与人类工程师", conflict="氧气供应系统故障", requirements="包含技术细节和人性化描写" ) print(result) 输出: 2.1.4 部分模板填充 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
  • 来自专栏三掌柜的技术空间

    AI原生应用开发提示工程原理与实战

    那么本文就来深入探讨提示工程的原理,并通过实战案例展示如何在AI原生应用开发中有效应用提示工程,方便大家查阅学习使用。 提示工程的定义 先来复习一下提示工程的含义,提示工程是指通过设计和优化与AI模型的交互提示(Prompt),来引导模型生成更符合预期的输出。 在AI原生应用中,提示工程可以帮助开发者更好地控制模型的行为,提高模型的准确性和响应速度。 提示工程的重要性 在AI原生应用中,模型的性能不仅取决于其训练数据和算法,还依赖于输入提示的质量。 关于《AI原生应用开发提示工程原理与实战》 接下来给大家推荐一本关于AI原生应用开发的书籍,这是一本关于如何通过提示工程优化AI应用的干货图书,一经上市就登上了京东“计算机与互联网”图书排行榜前列。 最后,希望本文提供的提示工程原理和实战案例能够帮助大家在AI原生应用开发中取得更好的成果,尤其是如果大家想要深入学习提示工程的原理和实战可以入手《AI原生应用开发提示工程原理与实战》这本书,个人觉得这本书真心不错

    81610编辑于 2025-01-21
  • 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。 提示: Prompt: ’ ’ ’ 以下是与人工智能研究助理的对话。 The following is a conversation with an AI research assistant. 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。 它不改变模型本身,只通过调整“问法”来引导 AI 的表现。 定义看起来非常简单,但是该如何理解呢? 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Michael阿明学习之路

    AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示工程

    AI总结的课程摘要: 提示工程是AGI时代的编程方式,提示工程师相当于程序员。掌握提示工程是AGI时代的基础技能。 对话系统的关键模块NLU、DST、NLG都可以通过提示工程实现。加强垂直领域知识可以提升准确度。 思维链、自洽性、思维树等是Prompt工程的几个高级技巧。 2.3 纯OpenAI API 实践 # _*_ coding: utf-8 _*_ # @Time : 2023/11/16 # @Author : Michael # @File : 02-prompt.py user 你好,我想选一门编程课 AI 你好!当然可以帮你选择一门编程课。我们有初级编程课和高级编程课可供选择。请问你对编程有多少基础了解呢? user 我是个编程菜鸟 AI 没问题! AI 好的!我会帮你订下初级编程课。请提供你的学生信息,包括学号和姓名,以便我为你完成选课手续。 user 我现在还很缺学分,帮我选一门,分数最高的选修课 AI 当然可以帮你选择一门分数最高的选修课。

    69661编辑于 2023-11-18
  • 来自专栏小巫技术博客

    11期·AI 工程化实践

    每日AI知识点 · 第11期 ⚙️ AI 工程化实践 从 Demo 到生产系统的关键一跳 可靠性 ️ 可观测性 ️ 安全性 可扩展性 可维护性 ⚙️ 为什么需要 AI 工程化? AI 工程化就是把 AI 应用从"能用"变成"好用、稳用、安全用"的系统工程,核心是解决五大挑战: Demo 阶段 ✗ 偶尔失败没关系 ✗ 不需要考虑安全 ✗ 但一到大促流量高峰,AI API 偶尔超时,系统没有降级处理,导致整个客服页面白屏。工程化的目标就是让这类问题不再发生。 最典型的是 Prompt 注入攻击——攻击者通过精心构造的输入,让 AI 忽略你的系统提示,执行恶意指令。

    18310编辑于 2026-04-13
  • 来自专栏Michael阿明学习之路

    AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示工程

    AI总结的课程摘要: 提示工程是AGI时代的编程方式,提示工程师相当于程序员。掌握提示工程是AGI时代的基础技能。 对话系统的关键模块NLU、DST、NLG都可以通过提示工程实现。加强垂直领域知识可以提升准确度。 思维链、自洽性、思维树等是Prompt工程的几个高级技巧。 2.3 纯OpenAI API 实践 # _*_ coding: utf-8 _*_ # @Time : 2023/11/16 # @Author : Michael # @File : 02-prompt.py user 你好,我想选一门编程课 AI 你好!当然可以帮你选择一门编程课。我们有初级编程课和高级编程课可供选择。请问你对编程有多少基础了解呢? user 我是个编程菜鸟 AI 没问题! AI 好的!我会帮你订下初级编程课。请提供你的学生信息,包括学号和姓名,以便我为你完成选课手续。 user 我现在还很缺学分,帮我选一门,分数最高的选修课 AI 当然可以帮你选择一门分数最高的选修课。

    83020编辑于 2023-11-18
  • AAAI聚焦:提示工程AI推理技术前沿

    AAAI聚焦:提示工程AI推理技术提示工程"提示工程"指的是致力于从大型生成模型中提取准确、一致且公平的输出。 例如,我让一个模型生成我的个人简介,它生成的内容相当不错,"加州大学洛杉矶分校计算机科学副教授、某机构Alexa AI部门访问学者张凯威表示。" 例如,如果LLM收到一个提及"医生"的输入(提示),它在生成输出时可能会默认使用男性代词来指代该医生。"在文本到图像生成中也有类似现象,"张教授补充道。" 研究发现,可以通过在提示中添加描述来纠正这一点——例如'所有个体,无论其性别和肤色如何,都可以成为律师'。或者,可以通过添加更多样化的训练数据来提高生成内容的多样性。" 许多研究者认为,这必然涉及符号推理——一种多年来似乎被机器学习取代的AI方法。张教授解释道:"可以定义一个损失函数或一个称为'语义概率层'的神经网络层,使模型能够学习使用符号知识进行推理。

    12310编辑于 2026-03-19
  • 来自专栏云云众生s

    通过提示工程AI智能体添加推理能力

    提示策略增强了智能体的推理能力,有助于解决 AI 应用中的问题。我们将向您展示如何实现。 译自 How To Add Reasoning to AI Agents via Prompt Engineering,作者 Janakiram MSV。 在我们之前的AI 智能体架构探索中,我们讨论了角色、指令和记忆的核心组成部分。现在,我们将深入探讨不同的提示策略如何增强智能体的推理能力,使其在解决问题的方法上更加有条理和透明。 有效的提示工程技术已被证明对于帮助大型语言模型 (LLM) 生成更可靠、结构化和推理良好的响应至关重要。 自我反思提示:鼓励模型回顾自身的推理过程,有助于发现潜在的错误并考虑不同的视角。 情境框架:提供具体的框架(例如“分析优缺点”或“考虑多种情况”)有助于模型从不同的角度处理问题。

    36510编辑于 2024-11-22
  • 来自专栏技术专家成长之路

    面向Java开发者的ChatGPT提示工程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
  • 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。 防御协同与集成 安全组件协同:确保各防御组件协同工作,形成完整的防御网络 与其他安全系统集成:将AI安全防御与企业现有安全体系集成 持续监控与更新:建立持续监控和更新机制,应对不断演变的威胁 安全提示工程最佳实践 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。

    60510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。 训练ChatGPT 零样本学习(zero shot):AI模型在没有任何示例或上下文的情况下生成某些内容,如写一首关于爱情的诗歌——既要马儿跑,还 不让 马儿吃草 单样本学习(one shot):AI模型提供一种示例用作生成输出的参考 为了处理更大的输出,您需要有策略地制作提示。 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。 工具 ChatGPT Writer(这是一个免费的扩展程序) Copy.ai:更好、更快地写作 Replier.ai:帮助企业响应客户评论。 eDiffi:文生图生成模型

    38330编辑于 2023-09-03
领券