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提示工程的6种实践体会
换句话说，DSPy 是提示工程走向工程化的重要一步——它让我们不再只是“写提示”，而是真正地“构建 AI 流程”。 此外，提示内容以结构化、人类可读的方式独立存在于模板中，与应用程序逻辑分离，使整个提示工程更加清晰易懂，也方便多人协作和版本管理。 6. LangChain 对自定义与动态提示词的支持 LangChain 是一个功能强大且模块化的框架，专为构建基于LLM的应用而设计。 6.2 LangChain 在提示工程中的优势 将 LangChain 应用于提示工程带来了多方面的优势，首先体现在一致性和稳定性上。 选择哪种方法取决于具体的应用场景与工程目标：从快速验证想法到构建企业级应用，这些工具各司其职，也完全可以协同工作，共同助力我们打造高效、稳定、可扩展的提示工程系统。
28600编辑于 2026-06-15 - 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 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 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
3.5K31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（6）
虽然第一次写的提示词可能会有一定的可用性，但最重要的是找到适合你的应用程序的提示词的过程，而不是第一个提示是否有效。因此，我们需要不断地尝试和改进，才能找到最佳的提示词。 这样，我们就可以不断完善想法和提示，多次循环，直到得到适合你的应用程序的提示。 我个人并没有太关注那些声称有30个完美提示词的文章，因为我认为并不存在适用于所有情况的完美提示词。 \n" + "\n" + "芯片\n" + "- A15 仿生芯片\n" + "- 6 核中央处理器，具有 2 个性能核心和 4 个能效核心 手机采用A15仿生芯片，具有6核中央处理器，5核图形处理器和16核神经网络引擎。 手机的摄像头包括1200万像素主摄和1200万像素超广角，支持2倍光学变焦和最高可达5倍数码变焦。 然而，成为一名成功的提示词工程师并不在于知道完美的提示词，而在于拥有一个好的开发过程，以开发出对我们的应用程序有效的提示词。 在本文中，我们仅提供了一个例子来说明如何开发提示词。
65040编辑于 2023-09-01 - 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AI应用开发实践
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？ requirements"], template=template ) result = prompt.format( location="火星殖民地", characters="AI机器人与人类工程师 支持IPv6 2. 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
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。 可审计性：所有关键操作都应该被记录和可审计 6. 安全更新机制：建立安全更新和补丁管理机制 开发实现阶段 在开发实现阶段，需要具体实现各种安全机制和最佳实践。 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。
1.1K10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。 为了处理更大的输出，您需要有策略地制作提示。 提供满意度保证或免费试用以增加购买的可能性】 【感谢收件人考虑产品或服务，并表达对结果的信心】 【鼓励回复并表示赞赏的结束语】 诚挚问候， [您的姓名或公司名称] 串联提示 将问题分解为更小、更容易处理的步骤 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。
49230编辑于 2023-09-03 - 来自专栏MySQL解决方案工程师
提示工程Prompt Engineering
这一篇是关于提示和提示工程的介绍，主要内容是我们如何影响词汇的分布。 在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。 提示工程是指为了引起某种特定的回答方式，进行反复改善提示的过程。 提示工程通常不直观，并且不能保证有效，因此非常具有挑战性，但通过有效的提示工程，可以更好地利用人工智能模型的能力，获得更令人满意的结果。 提示包括很多种策略，在这里介绍几种常见的策略。 示例：2 盒网球，每盒有 3 个，那么网球总数为2×3=6个 问题：小明原本有 5 个网球，他又买了 6 个网球，那么他一共有几个网球？ 回答：5+6=11个。 以上内容是关于人工智能领域提示工程的简单介绍，在下一篇中，将介绍模型训练。感谢关注“MySQL解决方案工程师”
49510编辑于 2024-06-14 - 来自专栏喔家ArchiSelf
提示工程已死？
最近翻译出版的《大模型提示工程：构建大模型应用的科学与艺术》，恰恰想讲一个不同的故事——Agent时代，Prompt这门传统手艺非但不能丢，反而比任何时候都更需要被系统性地理解和掌握。 第1章“提示工程导论”和第2章“理解大语言模型”告诉我们：大模型本质上是一个“文本补全”系统，它通过自回归机制逐Token生成内容。 这不是玄学，这是工程。 内容为王：Prompt设计的“内功心法” 如果说前两章是“内功”，那么第5章“提示词内容设计”和第6章“提示工程化组装”就是“招式”。 正如书中所言，提示工程的本质是“剧本创作观”——你要为Agent写好剧本，它才能演好这场戏。 写在最后 2026年，AI行业确实在经历一场深刻的工程革命。 《大模型提示工程：构建大模型应用的科学与艺术》，献给每一个不愿被时代抛下、也不想被概念裹挟的AI实践者。
23310编辑于 2026-07-13 - 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 不论你是 LLM 的开发者，还是 AIGC 的爱好者，使用 PromptPerfect 来更好地使用 AI，站在巨人的肩膀上，吟诵完美的魔法咒语，让大模型绽放更璀璨的光芒！
1.2K10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（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 作为一个提示工程师，您需要更好地提供更好的指令。但这还不是全部！您还会发现，对于更难的用例，仅提供指示是不够的。这是您需要更多地考虑上下文和提示中可以使用的不同元素的地方。 虽然如此，需要指出的是，目前的LLMs很难执行推理任务，因此需要更先进的提示工程技术。在下一篇指南中，我们将介绍这些高级技术。现在，我们将涵盖一些基本示例来展示算术能力。 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
3.3K41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
到此为止，已经很明显完善提示有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程的整体理念。 尽管那些例子很有趣，但在我们进入更高级的概念之前，让我们正式介绍一些概念。 （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 这有助于提高诸如算术和常识推理等任务上链式思维提示的性能。 让我们尝试下面的算术推理示例： 提示： 当我6岁时，我的姐姐是我的一半年龄。现在我70了，我的姐姐多大？ 输出： 35 结果是错误的！ (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
2.6K12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。 提示元素 随着我们涵盖越来越多的提示工程示例和应用程序，您会注意到某些元素构成了提示。 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。 上述示例部分摘自“OpenAI API提示工程最佳实践文章”。 下一章节（基本提示）。
3.1K21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 （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。 1943年6月1日举行，但因一天而延迟到今天。 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
1.8K21编辑于 2023-03-31 - 来自专栏机器学习与统计学
上下文工程比提示词工程更重要，6种上下文管理策略
slide=id.p#slide=id.p 1、从提示词工程到上下文工程 2、“上下文工程” 体现了当下所面临的各类挑战 上下文污染（Context Poisoning） 示例：Gemini在玩《宝可梦 人们通常将提示与日常使用中给 LLM 的简短任务描述联系起来。而在每一个工业级的 LLM 应用中，上下文工程是填充上下文窗口以提供恰到好处的信息的艺术和科学，以便为下一步提供正确的背景信息。 将文件用于存储长期记忆（参考：Ambient Agents course[5]/repo[6]）。 构建能将检索结果整合为提示词的系统（参考: Preempt[14] in Cursor). Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus [5] course: https://academy.langchain.com/courses/ambient-agents/ [6]
1.3K10编辑于 2025-07-27 - 来自专栏猫头虎博客专区
玩转AIGC：如何选择最佳的Prompt提示词？
玩转AIGC：如何选择最佳的Prompt提示词？ 摘要 大家好，我是猫头虎博主！ 对于很多使用AIGC的朋友来说，选择合适的Prompt提示词可能是一个挑战。但你知道吗？ 一个好的提示词能够极大地提高AI的回答质量！今天，我将与大家分享如何选择和使用优质的提示词，让AI为我们提供更为准确和全面的答案。搜索：#AIGC技巧 #Prompt选择 #AI交流。 引言 在AIGC的世界中，Prompt是我们与AI沟通的桥梁。就像我们与人交流时，提问的方式和内容会影响到对方的回答，同样地，不同的Prompt会得到不同的AI响应。 了解AIGC的工作原理 要想有效地与AI交流，首先需要对其工作原理有所了解。AIGC基于大量的文本资料进行训练，其回答是基于输入的Prompt和训练资料的匹配度来生成的。 2. 参考资料 OpenAI官方文档：关于Prompt的选择和使用 AIGC社区讨论：如何优化Prompt以获得更好的答案？ 猫头虎博主的经验分享：与AIGC的日常对话技
74910编辑于 2024-04-09 - 来自专栏AIGC
【AIGC】OpenAI API在快速开发中的实践与应用：优化ChatGPT提示词Prompt加速工程
前言 在这篇文章中，我们将探讨如何利用OpenAI的API进行高效的工程实践。文章的重点在于如何最大化这些工具的潜力，以助力项目的成功推进。 基于OpenAI官方文档，我们将深入了解一些有效提示的格式化方法和实用技巧，帮助你更好地运用AI技术，提升工程效率。 示例化的输出格式的最佳实践 使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践 指令输出的规范化重要性 在指令与模型输出中，确保指令的格式和示例规范化至关重要。 减少不精确的描述的最佳实践 使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践 重要性 明确性：精准的描述可以减少模型误解，提升输出的正确性。 明确指出应做之事的最佳实践 使用 OpenAI API 进行快速工程的最佳实践 重要性 目标明确：清晰描述任务目标，确保模型能够准确理解并执行指令。
79110编辑于 2024-10-17
腾讯云开发者
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