Prompt工程

大模型开发环境搭建与基础设施选型 大模型开发的第一步不是写代码，而是把基础设施理清楚。GPU选型直接决定训练效率，A100 80GB在单卡推理场景够用，但做全量微调至少需要4×A1…

Prompt工程为什么决定了大模型输出的上限 大模型的能力边界不是模型参数量决定的，而是Prompt工程的精度决定的。同一个GPT-4级别模型，接到模糊指令和精准指令，输出质量可能…

大模型开发为何需要系统工程化方法 大模型开发早已不是调几个参数、写几条提示词就能交付的阶段。当GPT-4级别的模型成为基础设施，真正决定业务效果的不再是模型本身的能力天花板，而是P…

大模型应用开发为何绕不开Prompt工程 大模型落地项目的成败往往不取决于模型本身的能力上限，而取决于输入构造的精细程度。Prompt工程作为大模型开发的第一道关卡，直接决定输出质…

为什么大模型输出需要结构化约束 调用大语言模型API时，最常见的问题不是模型能力不足，而是输出格式不可控。一个本该返回JSON的接口，可能返回带Markdown标记的伪JSON，也…

Prompt工程中的结构化输出有什么用 Prompt工程不只是写几句自然语言让大模型回答问题。在真实生产环境中，大模型API返回的往往是JSON Schema约束下的结构化数据，用…

为什么大模型需要结构化输出 大模型在自然语言生成上表现优异，但生产环境对输出格式有严格约束——API返回JSON、数据库写入需字段对齐、前端渲染依赖固定Schema。裸调用大模型，…

Prompt工程在大模型部署中的核心地位 大模型推理过程中，Prompt工程直接决定了模型输出的质量和稳定性。在生产环境中，一个精心设计的提示词模板可以将推理准确率从60%提升至9…

为什么LLM结构化输出如此重要 Prompt工程中一个高频痛点：调用大模型API时，返回的内容格式飘忽不定。让模型返回JSON，它给你带个注释；让它输出列表，它加一段开场白。这些看…

AI Agent多智能体协作系统的架构设计要点 人工智能领域正从单模型推理转向多智能体（Multi-Agent）协作范式。一个典型的AI Agent多智能体系统包含规划Agent、…