Prompt工程

DSPy是斯坦福大学开源的大模型编程框架，核心思路是将提示词从手工编写转为程序化自动优化。传统Prompt工程依赖人工试错，修改模型或换数据集后需要重新调参，DSPy通过声明式签名…

Prompt工程的目的是让大模型输出稳定、可解析、可校验的结果，而不是碰运气。输出质量由任务定义、角色约束、工具调用与上下文管理共同决定。本文以OpenAI兼容接口为例，给出可以直…

提示词工程（Prompt Engineering）是大模型应用落地中最容易被低估的环节。同样的模型，提示词写法不同，输出质量可能相差数倍。实际项目中大量调用不稳定、格式解析失败的问…

Prompt工程是开发大模型应用时投入产出比最高的环节之一。同样的模型，提示词结构不同，生成质量可能相差一大截。对AI工具链开发者和大模型应用工程师来说，把提示词当成接口规范来设计…

大语言模型（LLM）的智能体框架正在成为人工智能应用的核心架构。LLM Agent通过工具调用（Tool Calling）和推理-行动循环（ReAct模式）实现自主任务规划与执行，…

大模型上下文工程（Context Engineering）决定了一个模型在真实业务链路中的上限。上下文窗口越放越大，瓶颈早已不是“装得下”，而是检索不到关键内容、上下文相互污染、推…

大模型在实际部署中面临多种安全威胁，其中Prompt注入攻击和越狱攻击是最常见的两类风险。人工智能应用的安全防护需要在模型层、应用层和基础设施层三个维度建立防御体系。本文覆盖Pro…

Prompt工程是大模型应用开发中投入产出比最高的优化环节。同一模型、同一任务，不同的提示词设计可能导致输出质量差距数倍。思维链（Chain-of-Thought）和少样本学习（F…

Function Calling机制原理与API接口规范 大模型函数调用（Function Calling）是指大语言模型在推理过程中识别用户意图，生成结构化函数调用参数，由外部系…

AI智能体（Agent）在实际业务场景中往往需要完成多步骤、有依赖关系的复杂任务，单纯依靠大模型的单轮对话能力难以满足需求。LangGraph作为LangChain推出的工作流编排…