Prompt工程

Prompt工程（提示词工程）是影响大模型应用效果最直接、成本最低的优化环节。同一个模型名称下，系统提示词、少样本示例与输出格式约束的设计差异，可以让结果质量差出数量级。本文按照评…

大模型Agent智能体正在从简单的问答对话走向复杂的任务执行系统。Agent的核心能力在于将大语言模型的推理能力与外部工具调用相结合，通过多步推理完成单次对话无法解决的复杂任务。本…

大模型Agent智能体已成为人工智能应用落地的主要形态，核心难点不再是模型能力本身，而是让模型稳定地完成工具调用与多步任务。本文以ReAct推理框架为主线，结合Function C…

AI智能对话系统做不好多轮对话，大多数问题出在状态管理上：模型记不住三句话之前说过的约束条件，改了需求又把旧值带回来，或者上下文一长直接超出窗口限制。这篇文章针对大模型驱动的智能对…

结构化提示词为什么能提升输出质量 大模型应用的落地效果，多数情况下不取决于模型选型，而取决于提示词工程的实施质量。同一套模型，提示词写法不同，输出质量差距可能很大。Prompt工程…

RAG检索增强生成系统的核心架构 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是大模型应用落地的关键技术路径。传统大模型存在知识截止、幻觉问…

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成已成为大模型应用落地中最核心的架构模式。通过将外部知识库与大语言模型结合，RAG有效解决了模型知识…

什么是结构化Prompt设计 Prompt工程是大模型应用开发中的核心技能，结构化Prompt设计将自然语言指令转化为可复用、可评估的模板，显著提升大模型输出的稳定性和质量。与随意…

为什么结构化提示词比自由描述更有效 大语言模型的输出质量高度依赖输入提示词的格式和约束条件。自由描述式提示词缺乏边界，模型在生成时容易偏移主题或产生冗余内容。结构化提示词通过明确的…

什么是Prompt工程及其在大模型开发中的定位 Prompt工程是针对大语言模型（LLM）的输入指令设计与优化技术，核心目标是通过精确的指令构造，让模型输出更符合预期。在AIGC应…