Prompt工程

Prompt工程的核心价值与常见误区 Prompt工程是AIGC应用落地中最直接的投入产出环节。大模型的能力上限由训练数据决定，但实际输出质量很大程度上取决于Prompt的设计。同…

人工智能领域正经历从大模型预训练到AIGC应用落地的关键转折期。企业不再满足于调用通用API，而是转向基于开源大模型进行私有化部署、Prompt工程优化和业务场景深度集成。本文以实…

Prompt工程是大模型开发中投入产出比最高的环节。同样的模型，不同的Prompt设计可以导致输出质量差距数倍。本文以实际项目中常见的结构化输出场景为例，拆解Prompt工程的操作…

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…

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…