Prompt工程

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…

什么是Prompt工程链：从单轮调用到多步推理 Prompt工程早已不是”写一句提示词等结果”的简单操作。在AIGC应用落地中，大模型开发团队面对的典型问题…

Prompt工程为什么决定了大模型开发的输出质量 Prompt工程是自然语言处理落地中最被低估的环节。同样的AI模型部署在两套不同的提示词体系下，输出质量可以差距数倍。这篇文章从生…

Prompt工程进阶：从单轮指令到多轮推理链的实战方法 Prompt工程是大模型开发中最具性价比的调优手段。一条结构清晰的Prompt，可以让同一模型在相同任务上的表现提升30%以…

Prompt工程是大模型开发中最被低估的环节。本文覆盖思维链CoT推理、少样本示例、Function Calling结构化输出、多轮对话上下文管理等核心技术，附带可直接运行的模板与配置示例。

什么是AI智能体：从单次对话到多步任务编排 AI智能体（AI Agent）是大模型应用开发中从”问答模式”向”任务执行模式”演进的产…

什么是AI智能体：从单次对话到多步任务编排 AI智能体（AI Agent）是大模型应用开发中从”问答模式”向”任务执行模式”演进的产…

Prompt工程为什么决定大模型输出质量 Prompt工程（提示词工程）是大模型应用落地的核心技能。同样的模型，不同的提示词策略可以让输出质量差距达到数倍。当前企业落地大模型最大的…

AI智能体行为对齐面临的真实挑战 大模型应用落地加速，AI智能体（Agent）在各行业批量部署。但智能体在执行任务时出现的”行为偏移”问题愈发突出——输出偏…

Prompt工程是大模型开发中直接决定输出质量的关键环节。一个设计良好的结构化提示词能让大语言模型在自然语言处理任务中表现出更高的准确性和稳定性。本文从提示词模板设计、思维链推理触…