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提示词工程:从基础到高级实践

提示词工程是提升 AI 系统性能的关键技术,通过精心设计的提示词可以显著改善大语言模型的输出质量和可靠性。本章采用渐进式学习路径,从基础概念入手,逐步深入到高级技巧和工程化实践。

章节目录

概述

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理解提示词工程的核心要素、基本模式和工作原理。

核心技术

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掌握各种提示词工程技术的原理和应用,包括系统提示、角色扮演、思维链推理等高级技巧。

输出配置

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掌握控制 LLM 输出的关键参数,包括温度、长度限制等配置选项。

最佳实践

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遵循专业的提示词设计原则和方法,提升输出质量和开发效率。

Jinja2 提示词模板

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Jinja2 模板系统如何助力大模型提示词工程,实现 Prompt 模板化、动态渲染与多智能体协作,提升工程效率与可维护性。

面向工程环境的提示词设计

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面向工程环境的提示词设计模式,包括测试、可观测性和生产化实践。

PromptOps 工作流实践

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PromptOps 工作流、版本管理和团队协作实践。

MCP 集成

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结合 Model Context Protocol 实现标准化上下文和工具管理。

高级技巧

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实用提示词工程指南和高级协作技巧。

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