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。
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。 6.2.2 步骤说明 定义示例集:包含多个词语及其反义词的字典列表; 创建模板:格式化每个示例的展示方式; 初始化选择器:设置最大长度阈值; 构建动态提示模板:结合选择器生成最终提示词。 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
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 提示词工程的未来 随着大模型的不断发展,大量的 AI 应用不断涌现。 它们在各个领域中大放异彩,吸引着无数的 AI 技术爱好者争相体验。传统的工作模式正在发生改变,新的游戏规则即将书写。
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 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? 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
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、从提示词工程开始,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)。
重要特性:提示词工程是提升AI模型性能、输出质量、AI与用户交互效率的关键技术之一。 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。
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? OBJECTIVE(目标) 帮我创建一个知乎问题答案,目的是吸引对 AI 提示词感兴趣的人进行点击、阅读、点在、收藏、关注。 STYLE(风格) 知乎风格,有故事、有示例,简单易读懂。 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。
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
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 这有时被称为角色提示。 提示内容: 以下是与AI研究助手的对话。助手的口吻是技术性和科学性的。 人类:你好,你是谁? AI:问候!我是一个AI研究助手。今天我能怎样帮助你? 我们的AI研究助手听起来太过技术了,是吧?好了,让我们改变这种行为并指导系统提供更容易理解的答案。 提示内容: 以下是与AI研究助手的对话,助手的回答应该易于甚至小学生也能理解。 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
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
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):
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
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。 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。 user 我现在大四了,我的物理实验课还没有修,帮我选一下 AI 非常抱歉,根据你的学年,物理实验课只限于大一学生修读。
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。 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。 user 我现在大四了,我的物理实验课还没有修,帮我选一下 AI 非常抱歉,根据你的学年,物理实验课只限于大一学生修读。
一、前言 哈喽大家好,我是老周聊架构的主理人老周,今天我们来聊一聊提示词工程的话题。为啥今天会写这个呢?是因为前两天我们那个架构群里针对于提示词工程展开了激烈的讨论。 2、提示词工程的困境 当前架构师的核心工作已转向提示词设计,但这种工作存在三重悖论:1. 试错成本高:提示词效果需依赖模型输出反推,如同"盲人摸象";2. 这种演变恰恰契合AI公司的核心价值主张:通过技术迭代实现"降本增效",将用户从机械的提示词工程中解放出来,转而聚焦于更高阶的意图设计与结果优化。 三、自己最近的思考 3.1 提示词工程的演进路径:从“过渡工具”到“系统化工程” 3.1.1 从“单点提示”到“全链路设计” 早期提示词工程聚焦于单次交互的优化,而未来将更强调与模型架构、数据闭环、用户场景的深度耦合 例如,在垂直领域应用中,提示词需与微调数据、知识图谱、反馈机制形成动态协同,而非孤立存在。这种转变意味着提示词工程将融入更广泛的“AI系统设计”范畴,成为连接模型能力与业务需求的桥梁。
提示词工程完全指南:从基础到进阶的AI对话艺术 引言:为什么你的AI回答总是不如人意? 秘密就在于提示词工程(Prompt Engineering)。 提示词工程是与大语言模型有效交互的核心技术,它决定了AI能否准确理解你的意图,并生成高质量的输出。 本文将带你全面掌握提示词工程的精髓,从基础概念到高级技巧,让你的AI助手真正成为你的得力伙伴。 第一部分:什么是提示词工程? - 提示工程指南 OpenAI文档 - 官方提示工程指南 GitHub Prompt列表 - 免费提示词集合 7.2 实践建议 从简单开始:先尝试基本的提示,逐步增加复杂度 迭代优化:基于AI的回应调整你的提示 保持耐心:可能需要多次尝试才能获得理想结果 学习社区:参考其他开发者的优秀提示设计 结语:掌握提示词,掌握AI对话的艺术 提示词工程是与大语言模型交互的核心技能。
一、前言哈喽大家好,我是老周聊架构的主理人老周,今天我们来聊一聊提示词工程的话题。为啥今天会写这个呢?是因为前两天我们那个架构群里针对于提示词工程展开了激烈的讨论。 2、提示词工程的困境当前架构师的核心工作已转向提示词设计,但这种工作存在三重悖论:1. 试错成本高:提示词效果需依赖模型输出反推,如同"盲人摸象";2. 这种演变恰恰契合AI公司的核心价值主张:通过技术迭代实现"降本增效",将用户从机械的提示词工程中解放出来,转而聚焦于更高阶的意图设计与结果优化。 三、自己最近的思考3.1 提示词工程的演进路径:从“过渡工具”到“系统化工程”3.1.1 从“单点提示”到“全链路设计”早期提示词工程聚焦于单次交互的优化,而未来将更强调与模型架构、数据闭环、用户场景的深度耦合 例如,在垂直领域应用中,提示词需与微调数据、知识图谱、反馈机制形成动态协同,而非孤立存在。这种转变意味着提示词工程将融入更广泛的“AI系统设计”范畴,成为连接模型能力与业务需求的桥梁。
chatgpt_ros chatgpt_ros_service ---- chatgpt turtlesim https://github.com/mhubii/chatgpt_turtlesim 提示词 我们的团队一直在探索如何改变这一现实,并使用OpenAI的新AI语言模型ChatGPT实现自然的人机交互。 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。 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!
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。 Prompt 工程(Prompt Engineering) 研究「如何用最有效的方式跟 AI 说话,让它给出最好的回答」的学问。 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. 一句话总结 Prompt 工程 = 用结构化的方式跟 AI 沟通 通过角色、任务、背景、格式、约束五要素 让 AI 输出你真正想要的结果
无论是代码生成、文档写作还是数据分析,精准的提示词设计直接决定了AI输出的质量与效率。据统计,经过优化的提示词可使AI响应准确率提升70%以上,这使得“提示词工程”成为开发者和技术爱好者的必备技能。 6.2技术发展趋势自动化提示工程:通过AI工具生成提示词模板(如PromptPerfect),减少人工设计提示词的工作量,提高提示词的生成效率和质量,使开发者能更快速地获得符合需求的提示词。 Google提示词工程指南,由Google发布,深入介绍提示词工程的原理和方法,涵盖从基础到高级的内容,适合不同水平的开发者学习。 微软PromptCraft工具包,是微软开源的提示词工程工具包,包含丰富的工具和资源,支持提示词的生成、优化和评估,助力开发者提升提示词工程能力。 6.3.3延伸阅读《提示词工程实战:从入门到精通》(CSDN博客专栏),通过一系列实战案例,深入讲解提示词工程的各个方面,从基础概念到高级应用,帮助读者快速掌握提示词工程技巧。