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大语言模型：LLM的高阶应用「指令工程」

在人工智能的疆域中，大语言模型（LLM）正以其强大的能力改变着我们与机器的互动方式。文章详细介绍了提示框架、提示工程和反向提示工程这三个关键知识板块，以及它们如何帮助企业级应用中的LLM克服数据偏差，提升生成结果的一致性和可控性。

人工智能指令设计提示工程

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在LLM提示工程中，链式推理是一种方法，少样本提示也是一种。如何能让“少样本”发挥出最大的价值，这篇文章提供了多种思路。

大模型少样本提示提示工程

自从ChatGPT之类的生成式AI兴起之后，提示词的设计就成为大家关注地要点。同样的意见是，会写提示词和不会写提示词做出来的效果有着天壤之别。这篇文章，作者和大家分享一些关于提示设计的实用技巧和经验，帮助你在这条路上走得更远。

AI应用提示工程提示词

从本质上来看，提示工程也是一种人机交互的方式，大模可以结合我们输入的提示词，输出指令相关的内容。那么，如何理解提示工程的相关概念？如何借助AI工具生成好的提示词？一起来看看本文的分享。

Prompt 大模型思维链

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在数字化时代，了解AI提示词工程，有助于设计更智能的交互，优化产品功能，提升用户体验。本文总结了prompts提示工程之五大经典框架，希望对你有所启发。

AI提示词 ChatGPT prompts