指南：從零樣本到智能體)
Prompt工程實戰(zhàn)指南從零樣本到智能體【免費下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide上次你想讓模型輸出穩(wěn)定的JSON它卻還了你一段散文換個說法再試答案又開始跑偏。這種靠感覺改提示的無奈用過大型語言模型的人都經(jīng)歷過。提示工程Prompt Engineering就是想把這種試錯變成一套有章法的手藝。[項目名] Prompt Engineering Guide 是一個圍繞大語言模型提示工程的開源項目收錄了這個領(lǐng)域的最新論文、教程、Notebook 和實戰(zhàn)案例適合想系統(tǒng)學(xué)會如何寫好提示的開發(fā)者內(nèi)容從零樣本一路覆蓋到 AI 智能體。 寫提示的三層進階從直接指令到智能體編排零樣本與少樣本提示怎么分工拿到一個新任務(wù)最直接的寫法是零樣本提示Zero-Shot Prompting不給任何例子直接告訴模型要做什么比如把下面文本分類為中性、負面或正面。經(jīng)過指令微調(diào)的現(xiàn)代模型很多常見任務(wù)這樣就能做。效果不夠時升級成少樣本提示Few-Shot Prompting在提示里放兩三個輸入輸出的例子模型會照著你的格式和風(fēng)格來。這一層決定了你給模型多少示范是所有進階技巧的地基。思維鏈與提示鏈怎么讓模型動腦子遇到數(shù)學(xué)題、多步推理這類需要想的任務(wù)加一句請一步一步思考模型就會把推理過程寫出來再給答案這就是思維鏈Chain-of-Thought, CoT在復(fù)雜推理任務(wù)上能明顯減少一步算錯的概率。如果一個提示裝不下整個復(fù)雜任務(wù)就用提示鏈Prompt Chaining把任務(wù)拆成幾個子任務(wù)前一步的輸出作為下一步的輸入像流水線一樣跑下去。鏈?zhǔn)降暮锰幉恢皇切Ч€有可調(diào)試性輸出錯了你能定位到具體哪一步出的問題單獨修那一個提示而不是從頭再來。接上外部知識與工具RAG 與 AI 智能體模型只知道參數(shù)里存的東西遇到私有文檔或時效信息就只能硬編。解決辦法是讓模型先查資料再回答即檢索增強生成RAG, Retrieval-Augmented Generation先從知識庫檢索相關(guān)內(nèi)容塞進提示再讓模型基于這些內(nèi)容作答答案就有據(jù)可查。當(dāng)任務(wù)還要調(diào)用工具、執(zhí)行代碼或多輪決策就在提示之上搭智能體AI Agent框架把工具調(diào)用、記憶和規(guī)劃能力組裝起來模型就從回答問題變成完成任務(wù)。 實戰(zhàn)演示2步提示鏈回答長文檔問題場景你有一份上萬字的技術(shù)文檔和一個具體問題直接扔給模型回答答案經(jīng)常夾帶大量無關(guān)內(nèi)容。輸入是完整文檔加一個問題。處理分兩步第一步只讓模型抽取與問題相關(guān)的引用第二步把引用和原文交給它組織成答案。第一個提示就長這樣從下文抽取與問題什么是提示鏈相關(guān)的內(nèi)容 用quotes標(biāo)簽輸出 沒找到就回復(fù)No relevant quotes found!輸出是第二步基于引用給出的答案每條引用都能回溯到原文。整條輸入→處理→輸出的鏈路是透明的答案錯了先看第一步引用抽得對不對引用對了再查第二步。這就是工程化 LLM 應(yīng)用的搭法。 5個讓模型更聽話的技巧先講清楚任務(wù)再規(guī)定格式讓模型明確要做什么之后把嚴格輸出JSON這類約束放在提示末尾比埋在中間更不容易被忽略。給2到3個例子例子風(fēng)格要一致例子就是模型的樣卷例子之間格式混亂模型也會照亂。難題加一句先一步步想需要推理的任務(wù)先讓模型展示過程再要結(jié)論能少掉一步算錯引發(fā)的連鎖錯誤。復(fù)雜任務(wù)拆成鏈一個提示只干一件事每一步職責(zé)越單一可靠性越高出了問題也越好定位。私有知識先檢索再生成不確定的事實別指望模型的記憶RAG 先把可信資料喂進去再讓它作答。?? 輸出不穩(wěn)定的3個常見坑遇到輸出格式漂移、JSON 變散文的現(xiàn)象時通常是格式要求埋在長提示里或被模型忽略導(dǎo)致的把嚴格輸出JSON挪到提示末尾或附一個樣例輸出就能解決。遇到模型拿過時信息一本正經(jīng)瞎編的現(xiàn)象時通常是它參數(shù)里沒有這類事實依據(jù)導(dǎo)致的換成 RAG 先給它檢索到的最新資料就能解決。遇到復(fù)雜任務(wù)越提示越亂、怎么調(diào)都不對的現(xiàn)象時通常是讓一個提示干了所有活導(dǎo)致的換成提示鏈一次跑一步就能解決。 深入路徑掌握基礎(chǔ)之后去哪如果你想把提示寫法的地基打牢可以從簡介篇開始它講模型參數(shù)怎么配、提示由哪些元素構(gòu)成、通用設(shè)計原則是什么。如果你想逐個過一遍進階方法去技巧篇零樣本、少樣本、思維鏈、RAG、ReAct 等 16 種方法都有獨立章節(jié)和配套 Notebook。如果你想動手做智能體看智能體篇涵蓋函數(shù)調(diào)用、上下文工程等章節(jié)項目支持 13 種語言且常缺翻譯挑一篇沒譯完的章節(jié)翻譯提交也算參與貢獻。下次再碰到模型輸出不穩(wěn)定的問題先別急著換模型打開技巧篇把少樣本和提示鏈各試一遍。你會發(fā)現(xiàn)所謂模型不行多半是說話方式的問題?！久赓M下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 Prompt工程實戰(zhàn)指南：從零樣本到智能體
Prompt工程實戰(zhàn)指南從零樣本到智能體【免費下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide上次你想讓模型輸出穩(wěn)定的JSON它卻還了你一段散文換個說法再試答案又開始跑偏。這種靠感覺改提示的無奈用過大型語言模型的人都經(jīng)歷過。提示工程Prompt Engineering就是想把這種試錯變成一套有章法的手藝。[項目名] Prompt Engineering Guide 是一個圍繞大語言模型提示工程的開源項目收錄了這個領(lǐng)域的最新論文、教程、Notebook 和實戰(zhàn)案例適合想系統(tǒng)學(xué)會如何寫好提示的開發(fā)者內(nèi)容從零樣本一路覆蓋到 AI 智能體。 寫提示的三層進階從直接指令到智能體編排零樣本與少樣本提示怎么分工拿到一個新任務(wù)最直接的寫法是零樣本提示Zero-Shot Prompting不給任何例子直接告訴模型要做什么比如把下面文本分類為中性、負面或正面。經(jīng)過指令微調(diào)的現(xiàn)代模型很多常見任務(wù)這樣就能做。效果不夠時升級成少樣本提示Few-Shot Prompting在提示里放兩三個輸入輸出的例子模型會照著你的格式和風(fēng)格來。這一層決定了你給模型多少示范是所有進階技巧的地基。思維鏈與提示鏈怎么讓模型動腦子遇到數(shù)學(xué)題、多步推理這類需要想的任務(wù)加一句請一步一步思考模型就會把推理過程寫出來再給答案這就是思維鏈Chain-of-Thought, CoT在復(fù)雜推理任務(wù)上能明顯減少一步算錯的概率。如果一個提示裝不下整個復(fù)雜任務(wù)就用提示鏈Prompt Chaining把任務(wù)拆成幾個子任務(wù)前一步的輸出作為下一步的輸入像流水線一樣跑下去。鏈?zhǔn)降暮锰幉恢皇切Ч€有可調(diào)試性輸出錯了你能定位到具體哪一步出的問題單獨修那一個提示而不是從頭再來。接上外部知識與工具RAG 與 AI 智能體模型只知道參數(shù)里存的東西遇到私有文檔或時效信息就只能硬編。解決辦法是讓模型先查資料再回答即檢索增強生成RAG, Retrieval-Augmented Generation先從知識庫檢索相關(guān)內(nèi)容塞進提示再讓模型基于這些內(nèi)容作答答案就有據(jù)可查。當(dāng)任務(wù)還要調(diào)用工具、執(zhí)行代碼或多輪決策就在提示之上搭智能體AI Agent框架把工具調(diào)用、記憶和規(guī)劃能力組裝起來模型就從回答問題變成完成任務(wù)。 實戰(zhàn)演示2步提示鏈回答長文檔問題場景你有一份上萬字的技術(shù)文檔和一個具體問題直接扔給模型回答答案經(jīng)常夾帶大量無關(guān)內(nèi)容。輸入是完整文檔加一個問題。處理分兩步第一步只讓模型抽取與問題相關(guān)的引用第二步把引用和原文交給它組織成答案。第一個提示就長這樣從下文抽取與問題什么是提示鏈相關(guān)的內(nèi)容 用quotes標(biāo)簽輸出 沒找到就回復(fù)No relevant quotes found!輸出是第二步基于引用給出的答案每條引用都能回溯到原文。整條輸入→處理→輸出的鏈路是透明的答案錯了先看第一步引用抽得對不對引用對了再查第二步。這就是工程化 LLM 應(yīng)用的搭法。 5個讓模型更聽話的技巧先講清楚任務(wù)再規(guī)定格式讓模型明確要做什么之后把嚴格輸出JSON這類約束放在提示末尾比埋在中間更不容易被忽略。給2到3個例子例子風(fēng)格要一致例子就是模型的樣卷例子之間格式混亂模型也會照亂。難題加一句先一步步想需要推理的任務(wù)先讓模型展示過程再要結(jié)論能少掉一步算錯引發(fā)的連鎖錯誤。復(fù)雜任務(wù)拆成鏈一個提示只干一件事每一步職責(zé)越單一可靠性越高出了問題也越好定位。私有知識先檢索再生成不確定的事實別指望模型的記憶RAG 先把可信資料喂進去再讓它作答。?? 輸出不穩(wěn)定的3個常見坑遇到輸出格式漂移、JSON 變散文的現(xiàn)象時通常是格式要求埋在長提示里或被模型忽略導(dǎo)致的把嚴格輸出JSON挪到提示末尾或附一個樣例輸出就能解決。遇到模型拿過時信息一本正經(jīng)瞎編的現(xiàn)象時通常是它參數(shù)里沒有這類事實依據(jù)導(dǎo)致的換成 RAG 先給它檢索到的最新資料就能解決。遇到復(fù)雜任務(wù)越提示越亂、怎么調(diào)都不對的現(xiàn)象時通常是讓一個提示干了所有活導(dǎo)致的換成提示鏈一次跑一步就能解決。 深入路徑掌握基礎(chǔ)之后去哪如果你想把提示寫法的地基打牢可以從簡介篇開始它講模型參數(shù)怎么配、提示由哪些元素構(gòu)成、通用設(shè)計原則是什么。如果你想逐個過一遍進階方法去技巧篇零樣本、少樣本、思維鏈、RAG、ReAct 等 16 種方法都有獨立章節(jié)和配套 Notebook。如果你想動手做智能體看智能體篇涵蓋函數(shù)調(diào)用、上下文工程等章節(jié)項目支持 13 種語言且常缺翻譯挑一篇沒譯完的章節(jié)翻譯提交也算參與貢獻。下次再碰到模型輸出不穩(wěn)定的問題先別急著換模型打開技巧篇把少樣本和提示鏈各試一遍。你會發(fā)現(xiàn)所謂模型不行多半是說話方式的問題?！久赓M下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考