提示工程是AI应用的核心技能。本文将系统介绍AI提示工程与大型语言模型应用的实战方法。
一，提示工程基础与核心策略实战。提示工程是AI交互的基础。零样本提示Zero-shot Prompt。少样本提示Few-shot Prompt。角色提示角色设定提示。结构化提示结构化输出提示。提示工程基础让AI更理解。
二，Chain-of-Thought推理与高级推理策略实战。推理是AI思考的关键。Chain-of-Thought CoT推理链。Self-Consistency自洽性推理。Tree of Thought思维树。ReAct推理行动推理。高级推理让AI更聪明。
三，Prompt鲁棒性与优化实战。优化是AI应用的关键。Prompt注入防护Prompt注入。模糊性优化Prompt模糊性优化。迭代优化Prompt迭代优化。测试用例Prompt测试用例。鲁棒性让AI更可靠。
四，LLM应用架构与工具集成实战。架构是LLM应用的基础。LangChain LangChain应用架构。提示模板提示模板管理。输出解析结构化输出解析。链式调用LLM链式调用。架构让LLM更实用。
五，多模态Prompt与应用实战指南。多模态是LLM的进化。GPT-4 Vision GPT-4V图像理解。文生图Prompt DALL-E/Midjourney提示。视频理解视频内容Prompt。音频理解音频内容Prompt。多模态让AI更全面。
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评论(10)
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