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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
60410编辑于 2023-09-03 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示词工程
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。 我是迈克可以选择的课程包括：基础数学课，4学分，属于理论课；初级编程课，4学分，属于实验课；高级编程课，5学分，属于实验课；文学欣赏课，3学分，属于选修课；交响乐欣赏课，2学分，属于选修课；物理实验课， 这门课程将为你提供编程的基础知识和技能。你可以学习到编程语言的基本概念、算法和逻辑思维等内容。初级编程课是一门实验课，共计4学分。你对这门课程感兴趣吗？ user 感谢兴趣，帮我订下吧！ AI 好的！ 这两门课程都是选修课，但是文学欣赏课是3学分，而交响乐欣赏课是2学分。如果你希望获得更多学分，我建议你选择文学欣赏课。这门课程将帮助你提高对文学作品的理解和欣赏能力。你对这门课程感兴趣吗？
88661编辑于 2023-11-18 - 来自专栏Michael阿明学习之路
AI大模型全栈工程师课程笔记 - 提示词工程
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。 我是迈克可以选择的课程包括：基础数学课，4学分，属于理论课；初级编程课，4学分，属于实验课；高级编程课，5学分，属于实验课；文学欣赏课，3学分，属于选修课；交响乐欣赏课，2学分，属于选修课；物理实验课， 这门课程将为你提供编程的基础知识和技能。你可以学习到编程语言的基本概念、算法和逻辑思维等内容。初级编程课是一门实验课，共计4学分。你对这门课程感兴趣吗？ user 感谢兴趣，帮我订下吧！ AI 好的！ 这两门课程都是选修课，但是文学欣赏课是3学分，而交响乐欣赏课是2学分。如果你希望获得更多学分，我建议你选择文学欣赏课。这门课程将帮助你提高对文学作品的理解和欣赏能力。你对这门课程感兴趣吗？
1K20编辑于 2023-11-18 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【元壤教育-AIGC提示词工程师、AI提示词工程师、Prompts工程师、Midjourney培训】电商行业AIGC图像生成与内容创作提升班
课程内容涵盖从基本概念到高级提示工程技巧等各个方面，特别关注训练虚拟模特、换装、场景搭配等电商行业需求。 这就是为什么我们将我们所知道的有关提示工程技能的所有信息放在这堂课里。不再有零散的内容——本课程已为您提供所需的一切内容。 第六部分：高级Prompts工程 ✍️标点符号。 ↔️ 图像大小也是等式的一部分。 使用种子来保持事物的凝聚力。 如何添加提示权重。 ️ 提示 S/R：搜索和替换。 创建自己的提示库。 课程讲师 黎跃春：元壤 & 元壤教育创始人兼CEO，中关村创新创业雏鹰人才，前中国石油北京中油瑞飞研究院架构师，中国管理科学研究院行业发展研究所客座教授，中国通信工业协会CIIT AIGC提示词工程师专家讲师 2021年创办国内首家免费的Web3共治营销数字化元壤品牌，2023年创办国内首家AIGC提示词工程师在线教育培训品牌元壤教育，元壤教育致力于帮助3亿中国人学会AIGC、使用AIGC，助力企业降本增效，
1.6K00编辑于 2023-04-06 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第三章 - 迭代式提示开发
我认为在提示方面，第一次成功的几率可能会高一些，但正如上所说，第一个提示是否有效并不重要。最重要的是为您的应用程序找到有效提示的过程。 如果您之前与我一起上过机器学习课程，您可能见过我使用的一张图表，说明了机器学习开发的流程。通常是先有一个想法，然后再实现它：编写代码，获取数据，训练模型，这会给您一个实验结果。 model: 调用的模型，默认为 gpt-3.5-turbo(ChatGPT)，有内测资格的用户可以选择 gpt-4 ''' messages = [{"role": "user SEAT - HD36 foam COUNTRY OF ORIGIN - Italy """ In [4]: # 提示：基于说明书生成营销描述 prompt = f""" Your task is 我写了一个提示，得到了结果。但是我对它不是很满意，因为它太长了，所以我会澄清我的提示，并说最多使用50个字。
1.3K10编辑于 2023-05-01 Claude 4.x 的提示工程实战指南
Anthropic最近在官方文档中悄悄上线了完整的提示工程指南。这份指南针对4.5系列模型进行了专门优化，特别是Opus 4.5在工具使用和上下文管理方面的显著提升。 如果你还在用老方法跟 Claude 4 打交道，可能并没有发挥出它的真正实力，强烈建议通读一遍。 基本原则 说话要明确 Claude 4 喜欢直白的指令。想要什么，就直说。 多上下文窗口工作流的最佳实践 首个上下文窗口使用不同的提示：用第一个窗口建立框架（编写测试、创建设置脚本），后续窗口用来迭代待办清单。 要让模型默认更主动地采取行动，可以在系统提示中添加： <default_to_action> 默认情况下，实施改变而不是仅仅建议它们。 让你的提示风格与期望的输出匹配 研究和信息收集 Claude 4.5 展现出卓越的代理搜索能力，能有效地从多个来源找到并综合信息。
26400编辑于 2026-06-23- 来自专栏数据派THU
吴恩达新课程：ChatGPT提示工程，ChatGPT Prompt Engineering for Developers
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟您将学习如何使用大型语言模型(LLM)快速构建新的和强大的应用程序。 由Isa Fulford (OpenAI)和Andrew Ng (DeepLearning.AI)教授的这个短期课程将描述LLM如何工作，为prompt engineering提供最佳实践，并展示LLM 如何在各种任务的应用程序中使用，包括: 总结(例如，为了简洁而总结用户评论) 推断(例如，情感分类，主题提取) 转换文本(例如，翻译、拼写和语法纠正) 扩展(例如，自动写电子邮件) 此外，您将学习编写有效提示的两个关键原则 ，如何系统地设计良好的提示，并学习构建自定义聊天机器人。
83130编辑于 2023-05-11 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第一章 - 简介
作者 吴恩达教授 欢迎来到本课程，我们将为开发人员介绍 ChatGPT 提示工程。本课程由 Isa Fulford 教授和我一起授课。 互联网上有很多有关提示的材料，例如《30 prompts everyone has to know》之类的文章。 因此，本课程将重点介绍针对指令调整 LLM 的最佳实践，这是我们建议您用于大多数应用程序的。 我非常感激 OpenAI 的 Andrew Main、Joe Palermo、Boris Power、Ted Sanders 和 Lillian Weng，他们参与了我们的头脑风暴材料的制定和审核，为这个短期课程编制了课程大纲 下一章你会看到如何让提示清晰明确，创建提示的一个重要原则，你还会从提示的第二个原则中学到给LLM时间去思考。
67210编辑于 2023-05-01 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第五章 - 推断 Inferring
一次完成多项任务 提取上面所有这些信息使用了 3 或 4 个prompt，但实际上可以编写单个prompt来同时提取所有这些信息。 print(response) 调查结果, NASA, 社会保障管理局, 员工满意度, 政府承诺 为特定主题制作新闻提醒 假设我们有一个新闻网站或类似的东西，这是我们感兴趣的主题：NASA、地方政府、工程 主题列表：美国航空航天局、地方政府、工程、员工满意度、联邦政府 给定文本: '''{story_zh}''' """ response = get_completion(prompt) print(response ) 美国航空航天局：1 地方政府：0 工程：0 员工满意度：1 联邦政府：1 所以，这个故事是关于 NASA 的。 它不是关于地方政府的，不是关于工程的。它是关于员工满意度的，它是关于联邦政府的。这在机器学习中有时被称为 Zero-Shot 学习算法，因为我们没有给它任何标记的训练数据。
68510编辑于 2023-05-01 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第九章 - 总结
恭喜你完成了这门短期课程。 总的来说，在这门课程中，我们学习了关于prompt的两个关键原则： 编写清晰具体的指令； 如果适当的话，给模型一些思考时间。 在这门短期课程中，你学到了很多，希望你喜欢这些学习材料。 我们希望你能想出一些应用程序的想法，并尝试自己构建它们。请尝试一下并让我们知道你的想法。 现在你已经完成了这门课程，我们认为你现在拥有了丰富的知识，可以帮助你构建其他人今天不知道如何构建的东西。因此，我希望你也能帮助我们传播并鼓励其他人也参加这门课程。 最后，希望你在完成这门课程时感到愉快，感谢你完成了这门课程。我们期待听到你构建的惊人之作。
54730编辑于 2023-05-01 - 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
3.5K31编辑于 2023-03-31 - 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
1.3K20编辑于 2023-03-24 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第七章 - 文本扩展 Expand
model: 调用的模型，默认为 gpt-3.5-turbo(ChatGPT)，有内测资格的用户可以选择 gpt-4 temperature: 温度系数 ''' messages 我们首先给出一个示例，包括一个评论及对应的情感 In [4]: # given the sentiment from the lesson on "inferring", # and the original \ 制作冰沙时，特别提示：\ 将水果和蔬菜切碎并冷冻（如果使用菠菜，则轻轻煮软菠菜，然后冷冻直到使用；\ 如果制作果酱，则使用小到中号的食品处理器），这样可以避免在制作冰沙时添加太多冰块。 """ 我们已经使用推断课程中学到的提取了情感，这是一个关于搅拌机的客户评价，现在我们将根据情感定制回复。 在所有课程中，我们一直设置温度为零，如果您正在尝试构建一个可靠和可预测的系统，我认为您应该选择这个温度。
71710编辑于 2023-05-01 - 来自专栏AI应用开发实践
提示词工程
网上铺天盖地的提示词课程，已经说明了这个问题虽然简单，还是有很多人不懂。一个简单的例子，前后端同事接口联调的时候，无论哪方出问题了，另一方能否一次性把问题讲明白？ 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
65310编辑于 2026-03-26 - 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！
45610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。
1.7K10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。
1.7K10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。
54040编辑于 2023-09-01 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第四章 - 文本概括 Summarizing
earlier than expected, \ so I got to play with it myself before I gave it \ to her. """ 输入文本（中文翻译） In [4] In [4]: prompt = f""" Your task is to generate a short summary of a product \ review from an ecommerce 我们可以通过增加Prompt提示，来体现对于某个特定角度的侧重。 """ # review for a blender review_4 = """ So, they still had the 17 piece system on seasonal \ sale Got it in about \ two days. """ reviews = [review_1, review_2, review_3, review_4] In [10]: for i in
80830编辑于 2023-05-01 - 来自专栏【元壤教育】AIGC提示词工程师
【吴恩达-AIGCChatGPT提示工程课程】第二章 - 编写 Prompt 的原则
load_dotenv(find_dotenv()) # 读取系统中的环境变量 openai.api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY') # 设置 API_KEY 我们将在后续课程中深入探究 使用分隔符是一种可以避免提示注入的有用技术。提示注入是指如果用户将某些输入添加到提示中，则可能会向模型提供与您想要执行的操作相冲突的指令，从而使其遵循冲突的指令而不是执行您想要的操作。 \ 不要将写清晰的提示与写简短的提示混淆。\ 在许多情况下，更长的提示可以为模型提供更多的清晰度和上下文信息，从而导致更详细和相关的输出。 Step 4 - Let it sit for a bit so the tea can steep. 4-输出一个 JSON 对象，其中包含以下键：English_summary，num_names。
1.2K21编辑于 2023-05-01
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