Prompt工程

AI编程智能体如何改变开发流程 AI编程智能体正从代码补全工具演进为具备规划、编写、调试和验证能力的全流程开发助手。2026年8月，Meta正式发布首款AI编程智能体Muse Co…

Astra模型的核心定位与多智能体设计理念 2026年8月，OpenAI正式公布暂定名为Astra的全新模型系列，核心方向是强化多智能体长周期协同能力。与此前Sol、Terra、L…

Prompt工程是自然语言处理领域中控制大语言模型输出的核心技术。在智能对话系统开发中，提示词的质量直接决定模型回答的准确性和可用性。本文围绕Prompt工程在实际项目中的架构设计…

RAG（Retrieval-Augmented Generation）检索增强生成是当前AIGC应用落地中最主流的架构模式。通过将外部知识库与大模型推理能力结合，RAG有效解决了模…

Chain-of-Thought提示词为什么能改善大模型推理 大语言模型在面对多步推理任务时，直接输出答案往往准确率偏低。Chain-of-Thought（CoT）提示词通过引导模…

开放权重与闭源模型之争：政策走向正在重塑AI工具链格局 8月初，近200家硅谷初创企业联名致信白宫，呼吁不要切断获取开放权重AI模型的渠道。几乎同一时间，微软、英伟达、Meta等2…

检索增强生成（RAG）系统将外部知识库与大语言模型结合，解决模型知识滞后和事实幻觉问题。如何设计高质量的提示词模板，直接影响RAG系统的回答准确率和可用性。本文从提示词结构、检索结…

RAG（检索增强生成）是当前大模型开发中解决幻觉问题的主流方案。通过将外部知识库与大语言模型结合，RAG让AI模型在生成回答前先检索相关文档，显著提升事实准确性。本文拆解RAG系统…

Prompt工程（提示工程）是大模型开发中直接决定输出质量的关键环节。同一模型在不同提示词下表现差异巨大，掌握Few-Shot提示、思维链推理和结构化输出控制技术，能让AIGC应用…

 DeepSeek-V4-Flash发布背景与API定价结构 2026年7月31日，DeepSeek正式上线V4-Flash版本API，缓存命中每百万Token定价0.02元、未…