本⽂对 Prompt 的使用方式进行了简单介绍，让大家了解到 Prompt 对于 LLM 的重要性。并尝试在 Prompt 中结合用户 Geo IP 信息，实现 LLM 的个性化回复，提升问答的准确度。

本文深入探讨当前最前沿的prompt engineering方案，结合OpenAI、Anthropic和Google等大模型公司的资料，以及开源社区中宝贵的prompt技巧分享，全面解析这一领域的实践策略。

Prompting is like web design. Let's call it prompt design, and build better tools for it.

随着大模型在2023年横空出世，“Prompt 工程” 应运而生，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。

本文希望结合我们在 “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。

这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。

AI大模型提示词工程，指的是在使用大型语言模型时，用于引导模型生成特定响应的输入，是在使用AI大模型过程中非常重要的一个环节，是模型生成文本的起点。选择合适的Prompt对大模型回答的质量影响非常大，甚至可能会导致截然不同的结果。

大模型在人工智能领域的应用正迅速扩展，从最初的提示词（Prompt）工程到追求通用人工智能（AGI）的宏伟目标，这一旅程充满了挑战与创新。本文将探索大模型在实际应用中的进展，以及它们如何为实现AGI铺平道路。

当你需要更精准的控制 LLM 的输出结果和定义其执行逻辑时，该怎么做？

A deep dive into the strategies I learned for harnessing the power of Large Language Models (LLMs)

掌握编写提示词的技巧是每个人都能且应该具备的技能。通过阅读本文，您可以学会如何编写出更有效的提示词，进而引导大型语言模型更精准地达成您的目标。

‍本文将用通俗易懂的语言，带你从战略（宏观）和战术（微观）两个层次掌握大模型提示词的常见技巧，真正做到理论和实践相结合，占领 AI 运用的先机。

最棒最好最新的信息，总来自赛博禅心

prompt工程不需要复杂的编程知识，人人都可以使用prompt工程成为AI大师。本文只探讨prompt工程，不涉及模型训练等内容。只讨论文本生成，不涉及图像等领域。

Read about State-of-the-art Code Generation with AlphaCodium - From Prompt Engineering to Flow Engineering in our blog.

轻舸，通过自然语言表达、灵活AI框架、智能化视觉语言，实现放开说、简单用、都搞定。

再过 1 个多月就是农历新年了，这段时间大家设计的物料应该都离不开这个主题。所以老规矩，还是给大家整理了一组红红火火的设计类春节主题 Midjourney 提示词，包含人物、3D 元素、电商场景、背景素材等多个类型，其中还有几组 V6 模型出的图，质量相当不错，一起来看看吧~