DeepSeek结合提示词工程提升输出价值。使用万能Prompt框架,包括角色、问题、目标和要求四部分,帮助编写Prompt。通过RAG技术,提高大模型推理效果。Few-shot示例和记忆功能增强模型表现。专业领域需整理知识,优化Prompt可用大模型自动优化算法。调整温度和Top-P参数控制模型输出确定性。有效的Prompt管理和知识更新对大模型应用至关重要。

GitHub Copilot Agent模式下的系统提示词揭示了其内置的多种工具,如search_codebase、run_in_terminal、edit_file等,用于搜索代码、运行命令、编辑文件等操作。每次用户操作时,大语言模型决定是否调用这些工具,直至完成任务。作为AI编程助手,需遵循微软内容政策,避免不当内容。工具使用需遵循JSON架构,避免重复已有代码,确保高效完成任务。

O1和O3-mini与GPT-4o在输入处理、推理能力和响应行为上有显著差异。O1系列具备内置的链式推理能力,适合处理复杂问题,尤其在多步骤推理任务中表现出色。O3-mini是一种快速且成本效益高的模型,但在知识广度上不及O1或GPT-4。在进行提示工程时,保持简洁并避免不必要的示例,可使O1和O3-mini发挥最佳性能。使用O1进行复杂推理任务,GPT-4o则适合一般任务。

DeepSeek AI提供十大实用提示词技巧,帮助用户在不同场景中最大化AI效能。包括智囊团模式、多角度分析问题;毒舌模式,轻松幽默吐槽;未来预测和商业预言家模式,从趋势到决策提供全方位支持;挑刺达人严格审核方案;文艺编程带来诗意代码;大白话模式简化专业术语;变脸大师模仿风格;老板视角提前演练高管汇报;干货模式直击关键建议。这些技巧让人机交互高效又有趣。

提示词工程并不简单,需深入理解和灵活调整。常见误区包括认为提示词能解决所有问题、一套提示词适合所有场景、复杂提示词更好等。提示词应简洁明了,示例不宜过多,设计需持续优化。用户输入质量同样关键,高质量提示词和输入相辅相成,才能提升大模型表现。掌握提示词工程核心技巧,有助于更好地利用大模型潜力。

在LLM提示优化中,"claude-sonnet"模型表现最佳,特别是在模型缺乏领域知识的任务中,优化能显著提高准确性。五种方法被评估,进化优化和梯度提示表现优异。数据集设置了明确的验证标准,优化效果可证实。提示优化被视为长期记忆的一种形式,能直接在提示中存储关键行为模式。结果表明,提示优化是提高LLM应用性能的有效工具,但非万能,需要结合其他策略使用。

提示词越好，输出效果越惊艳。

本文深入探讨了代码库AI助手的设计和实现策略，包括问题求解、检索增强和代码拆分。这些策略有助于提高开发者与代码库的互动效率和准确性，加速软件开发过程。

为什么大家都误会了「提示词」？

本文作者通过对自己的所学所思进行了总结，解析提示词如何塑造AI的响应，揭示了其背后的机制。

A well-crafted prompt is essential for obtaining accurate and relevant outputs from LLMs (Large Language Models). Prompt design enables users new to machine learning to control model output with…

除了生成文档外，大型语言模型（LLMs）还可以在很大程度上提升您的设计系统。例如，它可以生成颜色值、测试可访问性，并编写具体细节。如果您正在寻找灵感或起点，以下是我们针对设计系统尝试过并测试过的几个提示词。

想象一下，你在和一个智能助手聊天，你需要说出非常清晰和具体的要求，才能得到你想要的答案。Prompt Engineering 就是设计和优化与AI对话的“提示词”或“指令”，让AI能准确理解并提供有用的回应。

提示词Prompt是使用者在与大模型交互过程中，在输入里添加的一段文字或指令。本篇文章中我们将通过一些案例来介绍Prompt的不同用法。

程序员工作的终极意义，就是干掉复杂度，用一套通用的方法解决大部分问题。在大模型时代，这个通用的方法就是——Prompt 工程。作为用好大模型最重要的武器，Prompt 的好坏对模型效果有着决定性的影响。

然而，网络上大量相关文章多是罗列“Prompt 工程” 中的若干技巧，少有体系化的总结，让人看完依然不知道该如何入手。本文希望结合腾讯工程师在 “Prompt 工程” 中的实践经验，更加体系化地对 “Prompt 工程” 进行梳理，希望可以一步步地帮助大家用好大模型，人人都是 Prompt 工程师。

大模型系统提示词全解析（Prompt合集）。