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大模型提示工程 | 39 种提示词工程方法总结，看这一篇就够了！
大语言模型（LLMs）在许多不同的自然语言处理（NLP）任务中表现出色。提示工程需要编写称为提示的自然语言指令，以结构化方式从LLMs中提取知识。与以往的最新技术（SoTA）模型不同，提示工程不需要根据给定的NLP任务进行广泛的参数重新训练或微调，因此仅依赖于LLMs的嵌入知识。 一、提示词工程 方法 1：基础/标准/普通提示 基础提示指的是直接向LLM提出查询的方法
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RAG 提示工程系列（一）
img 文章状态：持续更新中 一、前言 虽然目前网络上关于提示工程的相关资料已经多如牛毛，然而 RAG (检索增强生成) 任务中提示工程如何进行的资料相对而言却较少。不少朋友之前也热烈的讨论过 RAG 场景下提示词的运用，因此 LangGPT 社区特别推出 RAG 任务下的提示词实践经验系列分享。 蓝衣剑客(微信 lanyijianke1992)是 LangGPT 社区核心成员
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什么是chatgpt的提示词工程？它的作用是什么？
1.1 定义与重要性 提示词工程（Prompt Engineering）是指设计和优化用于指导人工智能语言模型（如ChatGPT）生成特定文本输入的过程。这一工程的核心在于通过精心构造的提示词来引导模型理解用户的需求，并生成符合预期的输出。 目的明确性 ：通过明确的提示词，用户可以更精确地定义他们希望模型完成的任务，从而提高输出的相关性和准确性。 控制输出 ：提示词工程允许用户控制模型的输出风格
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提示词（prompt）工程指南（二）：基本提示
在上一篇指南中，我们介绍并提供了提示的基本示例。 在本指南中，我们将提供更多提示的使用示例并介绍对于更高级指南非常重要的关键概念。 通常，学习概念的最佳方法是通过示例进行。下面我们将涵盖一些精心制作的提示示例，以执行各种有趣和不同的任务。 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
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提示词工程：为什么产品经理需要懂提示词工程 | 人人都是产品经理
在AI驱动的产品时代，提示词（Prompt）正成为产品经理与人工智能沟通的“新语言”。这篇文章深入解析了提示词工程的核心价值：它不仅影响AI功能的实现效果，更直接决定了用户体验与商业成败。 为什么产品经理或者任何需要和AI合作的人都要懂提示词工程？ 欢迎来到这篇专为产品经理、业务人员以及所有需要与AI协作的伙伴们准备的提示词工程学习笔记。 在AI驱动的今天
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产品经理要掌握的“工程级提示词”是什么？ | 人人都是产品经理
前段时间整理了十几个主流 AI 产品的提示词，好多产品经理看了之后大呼：提示词要这么卷么？ “卷”是真卷，比如上面截图里 Manus 的系统级提示词有10208个字符，整整 250 行；编程软件 Cursor 的 Agent 模式的提示词有18543个字符、Chat 模式的提示词12568个字符…… 但是，问出这句话的产品经理，一定没有在真实场景实践过。 倒不是开发者们“恶意”卷提示词字数
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提示词工程：AI世界中的新兴技能
随着人工智能（AI）技术的快速发展，提示词工程（Prompt Engineering）作为一种新兴技能在AI应用中日益受到关注。无论是在自然语言处理、生成式模型还是其他深度学习应用中，提示词工程都发挥着至关重要的作用。本文将深入探讨提示词工程的基本概念、核心原理、实际应用以及它对未来AI发展的潜在影响。 划重点：大模型只接受一种输入，那就是 prompt 一、什么是提示词工程？
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【AI 大模型】提示工程 ① ( 通用人工智能 和 专用人工智能 | 掌握 提示工程 的优势 | 提示工程目的 | 提示词组成
一、提示工程 Prompt Engineering 简介 1、通用人工智能 和 专用人工智能 通用人工智能 和 专用人工智能 : AGI , Artificial General Intelligence , 通用人工智能 , 是一种具备学习、推理、感知、理解等人类智能的 全面智能系统 , 不局限于某一领域或任务 , 可以在多个领域表现出类似于人类的智能水平 ; ANI , Artificial
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一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
很多人分不清楚什么是“提示词”（Prompt），什么是“提示词工程”（Prompt Engineering），现在还又多了一个概念叫“上下文工程”（Context Engineering），这又和“提示词工程”什么区别？ 什么是提示词（Prompt）？ 提示词很好理解，就是给 AI 模型的输入文本，就是你直接向模型输入的问题或指令。 比如你让 ChatGPT 总结一段文本、调用模型 API
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大语言模型
一、什么是提示词工程 提示词工程，或称Prompt Engineering，是一种专门针对语言模型进行优化的方法。它的目标是通过设计和调整输入的提示词（prompt），来引导这些模型生成更准确、更有针对性的输出文本。 在与大型预训练语言模型如GPT-3、BERT等交互时，给定的提示词会极大地影响模型的响应内容和质量。提示词工程关注于如何创建最有效的提示词，以便让模型能够理解和满足用户的需求
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提示词百科
