提示詞與提示詞工程

1.大語言模型的使用界面LLM工具，簡單登錄（手機號+驗證碼）以后，都能免費使用DeepSeek文心一言豆包通義千問1.大語言模型的使用界面2.提示詞提示詞是用戶輸入給LLM的指令或文本，用于引導(dǎo)模型生成特定回答與LLM交互可以如同日常聊天那樣任意提問2.提示詞-設(shè)計提示詞的常用技巧與其問“如何學(xué)習(xí)編程？”不如問“請推薦一些適合初學(xué)者的Python學(xué)習(xí)資源，并說明它們的特點”問題“如何寫一篇論文？”改為“我是一名高職學(xué)生，正在寫一篇關(guān)于人工智能倫理的論文，請幫我列出論文的主要結(jié)構(gòu)和寫作要點”把“如何緩解壓力？”改為“假設(shè)你是一位心理咨詢師，請給我一些緩解壓力的建議”提示詞應(yīng)盡量清晰、具體，避免模糊或歧義加入相關(guān)背景信息，生成更符合需求的回復(fù)讓LLM扮演特定角色，可以獲得更專業(yè)的回答3.人工智能幻覺AI幻覺是指LLM生成看似合理但事實上不準(zhǔn)確、不存在或誤導(dǎo)性的信息AI幻覺有很多無法避免的原因：LLM的知識來源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能存在不完整、過時或偏差010203LLM基于概率生成文本，選擇最可能的詞匯或句子結(jié)構(gòu)提示詞模糊或不明確的情況下，導(dǎo)致生成與問題無關(guān)或錯誤的內(nèi)容4.提示詞工程提示詞工程的目標(biāo)是使LLM能夠更好地完成各種復(fù)雜任務(wù)，引導(dǎo)LLM生成特定風(fēng)格的輸出，使LLM生成的文本更準(zhǔn)確、更相關(guān)、更連貫，且符合邏輯4.提示詞工程應(yīng)用提示詞工程，生成高質(zhì)量提示詞：在開始之前，明確希望LLM完成的任務(wù)，將模糊的想法轉(zhuǎn)化為清晰、具體的指令。避免使用含糊不清或容易產(chǎn)生歧義的詞語明確目標(biāo)不同的任務(wù)需要不同種類的指令，不同種類的提示詞還可以使我們更有效地控制LLM的輸出掌握不同類型提示詞對照提示詞工程的5個方面，按照工程化的方式設(shè)計提示詞應(yīng)用提示詞工程4.提示詞工程對話1.大語言模型的對話在日常生活中，人與人之間的一次對話過程，通常會包括幾十次甚至上百次的提問和回答。在使用LLM時，對話的概念與人們在日常對話中理解的一次對話類似對話就像是LLM與用戶之間的一本“對話筆記本”，它記錄并管理著雙方的對話歷史，確保上下文的連貫性LLM能夠記住之前的對話內(nèi)容，并將其作為當(dāng)前對話的背景信息，從而實現(xiàn)自然、流暢的對話體驗2.對話實現(xiàn)機制LLM服務(wù)器同時為成千上萬的用戶提供服務(wù)，它如何在對話中識別每個用戶，并且維護每個用戶信息，確保對話之間不會相互干擾呢？LLM服務(wù)器通過對話ID識別用戶，對話ID是一個唯一標(biāo)識符，用于區(qū)分不同用戶的對話1.當(dāng)用戶發(fā)起第一次請求，或開始一個新對話時，服務(wù)器收到請求后就生成一個對話ID2.這個對話ID在第一次回復(fù)時發(fā)送給用戶，并保留在用戶的瀏覽器或App中3.當(dāng)用戶第二次發(fā)起請求時就帶上這個ID，服務(wù)器就能識別這個用戶。后面的每次交互，LLM服務(wù)器就認識這個用戶了3.對話的重要性LLM服務(wù)器通過分配對話ID、存儲對話歷史、管理對話狀態(tài)來維護用戶信息。每次對話的輸入和回復(fù)都會被記錄下來，形成對話歷史它提供了連貫的對話體驗，使得用戶可以像與真人對話一樣，進行自然、流暢的多輪對話010203通過記錄用戶的偏好和習(xí)慣，對話可以幫助LLM提供更加個性化的服務(wù)，使得人機交互更加友好在處理復(fù)雜的任務(wù)時，對話可以幫助LLM跟蹤任務(wù)的進度，并確保每一步都正確執(zhí)行，從而提高工作效率4.新建對話操作生成辦公文檔1.辦公文檔的種類

辦公文檔種類繁多：1.辦公文檔的種類

2.使用LLM生成辦公文檔各種辦公文檔千差萬別，從個人簡歷到商業(yè)計劃書，從會議議程到技術(shù)規(guī)格書，每種文檔都有其獨特的用途、結(jié)構(gòu)和語言風(fēng)格然而，盡管文檔類型繁多，它們的生成過程卻可以歸納為一個通用的操作流程。掌握這一流程，不僅能夠提高文檔生成的效率，還能確保文檔的質(zhì)量和適用性3.生成租房合同提示詞：生成租房合同有什么需求？根據(jù)返回信息設(shè)計并輸入提示詞設(shè)計和輸入提示詞，調(diào)整并優(yōu)化合同內(nèi)容輸出最終租房合同4.如何生成法律意見書提示詞：什么是法律意見書？

法律意見書應(yīng)用于什么場合？根據(jù)LLM生成辦公文檔的流程，生成法律意見書文生圖技術(shù)1.文生圖技術(shù)文字生成圖片（Text-to-Image，簡稱文生圖）技術(shù)，是一種非常有趣且實用的AI技術(shù)，它能夠根據(jù)輸入的文字描述，自動生成對應(yīng)的圖片對于學(xué)習(xí)設(shè)計、廣告或藝術(shù)的同學(xué)們來說，文生圖可以作為得力助手。比如，在進行項目策劃時，可以快速地將腦海中的想法轉(zhuǎn)化為具體的視覺元素文生圖技術(shù)還被應(yīng)用于教育、娛樂等多個領(lǐng)域。教師可以用它來制作生動的教學(xué)材料，幫助學(xué)生更好地理解抽象的概念；游戲開發(fā)者則可以利用它快速生成角色原型或場景草圖，大大提高了工作效率2.文生圖工具和使用界面豆包：提示詞：圖片風(fēng)格為人像攝影，一張亞洲女性在家里的照片，輕松快樂地笑，陽光在臉上，奶油和綠色調(diào)的衣服，比例2∶32.文生圖工具和使用界面通義萬相：正向提示詞：一座寧靜的湖邊小屋，清晨的薄霧反向提示詞：人物，車輛，現(xiàn)代建筑，過度鮮艷的顏色3.設(shè)計文生圖提示詞文生圖提示詞的結(jié)構(gòu)相對自由，但通常遵循一定的模式，例如“主體+風(fēng)格+細節(jié)+背景”，可以使用特定的語法來控制圖像的生成，例如權(quán)重調(diào)整、否定詞等文生圖提示詞與一般的LLM提示詞在目標(biāo)和特性上存在一些關(guān)鍵區(qū)別，理解這些差異對于有效使用這兩種技術(shù)至關(guān)重要一般的LLM提示詞結(jié)構(gòu)更加多樣化，取決于具體的任務(wù)和應(yīng)用場景，可以使用提示詞工程技巧，例如零樣本提示、少樣本提示、思維鏈提示等，來提高生成結(jié)果的質(zhì)量3.設(shè)計文生圖提示詞–組成要素主體主體描述圖片的主要對象，比如：“一只貓”“一個女生”“一葉孤舟”“一群羊”01風(fēng)格描述圖片的風(fēng)格，比如：“油畫”“卡通”“風(fēng)景”“二次元”02背景描述圖片的背景，比如“在森林里”“在未來的城市中”“在高山峽谷中”“在公園的長椅上”04細節(jié)描述圖片的細節(jié)，比如：“陽光下的”“戴著帽子的”“正在吃草的”03例如：一只狗，卡通風(fēng)格，戴著眼鏡，在大街上3.設(shè)計文生圖提示詞–優(yōu)化技巧01具體化越具體的提示詞，生成的圖像越符合預(yù)期。例如，對“一只狗”優(yōu)化，“一只黃狗，坐在大街上，陽光灑在它的身上”020304風(fēng)格化加入風(fēng)格化描述，比如“水彩畫”、“復(fù)古風(fēng)格”、“版畫”、“畢加索風(fēng)格”場景化使用不同場景的描述，如“自然風(fēng)光”、“城市建筑”、“室內(nèi)場景”使用限制條件例如：對無限制提示詞“一幅風(fēng)景畫”設(shè)置限制條件，可以修改為“一幅風(fēng)景畫，只有山和湖，天上沒有云”3.設(shè)計文生圖提示詞–使用反向提示詞反向提示詞是指你明確告訴AI不要生成某些內(nèi)容或風(fēng)格的提示詞，通過反向提示詞，可以避免生成不符合預(yù)期的元素，比如，去除不想要的物體、顏色、風(fēng)格或瑕疵正向提示詞：

"敦煌壁畫飛天仙女，飄逸的七彩絲帶環(huán)繞，手持蓮花琵琶，金色頭飾與瓔珞，背景是石窟藻井紋樣，祥云繚繞，暖金色調(diào)與礦物顏料質(zhì)感，工筆重彩風(fēng)格，傳統(tǒng)文化瑰寶，超高精度復(fù)原"反向提示詞：

"西方天使翅膀，現(xiàn)代妝容，寫實攝影，陰暗背景，簡筆畫風(fēng)，比例失調(diào)，塑料反光，雜亂背景，英文文字"智能體1.智能體智能體是人工智能領(lǐng)域中的一個核心概念，指能夠感知環(huán)境、處理信息并執(zhí)行行動以實現(xiàn)特定目標(biāo)的智能化系統(tǒng)智能體可以是簡單的規(guī)則驅(qū)動系統(tǒng)，也可以是復(fù)雜的自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)。其核心能力包括通過傳感器或輸入數(shù)據(jù)獲取環(huán)境信息，基于獲取的信息進行邏輯分析和決策，執(zhí)行具體操作以完成任務(wù)，并通過經(jīng)驗或數(shù)據(jù)改進自身性能智能體與LLM的結(jié)合，是將LLM的語言理解和生成能力融入智能體的感知、推理和行動模塊中，從而提升智能體的智能化水平和交互能力2.智能體類型這類智能體通過理解和生成自然語言與用戶的互動，可以用于客戶服務(wù)、在線教育、娛樂等多個領(lǐng)域1.對話型智能體LLM智能體可以分為多種類型，每種類型都有其獨特的特點和用途可以根據(jù)給定的主題或關(guān)鍵詞自動生成高質(zhì)量的內(nèi)容，且內(nèi)容風(fēng)格多樣，可滿足不同場景的需求2.內(nèi)容創(chuàng)作型智能體通過深入挖掘用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，個性化推薦型智能體能夠精準(zhǔn)預(yù)測用戶的興趣點，為其推薦最相關(guān)的產(chǎn)品或信息3.個性化推薦型智能體2.智能體類型這類智能體通過理解和生成自然語言與用戶的互動，可以用于客戶服務(wù)、在線教育、娛樂等多個領(lǐng)域1.對話型智能體LLM智能體可以分為多種類型，每種類型都有其獨特的特點和用途可以根據(jù)給定的主題或關(guān)鍵詞自動生成高質(zhì)量的內(nèi)容，且內(nèi)容風(fēng)格多樣，可滿足不同場景的需求2.內(nèi)容創(chuàng)作型智能體通過深入挖掘用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，個性化推薦型智能體能夠精準(zhǔn)預(yù)測用戶的興趣點，為其推薦最相關(guān)的產(chǎn)品或信息3.個性化推薦型智能體2.智能體類型這類智能體通常需要訪問龐大的知識庫，以確保能夠準(zhǔn)確回答用戶的問題4.知識問答型智能體LLM智能體可以分為多種類型，每種類型都有其獨特的特點和用途任務(wù)型智能體專注于執(zhí)行特定任務(wù)，通常需要調(diào)用外部工具或API來完成。它們能夠根據(jù)用戶的指令，自動化完成一系列操作5.任務(wù)型智能體3.智能體模塊創(chuàng)建智能體要用到知識庫、插件、工作流或商業(yè)組件等智能體模塊，這些模塊共同構(gòu)成了智能體的核心功能，使其能夠執(zhí)行特定任務(wù)、處理信息和與用戶互動3.智能體模塊知識庫能夠整合來自文檔、FAQ、視頻、圖片等不同形式的知識，以及公告、規(guī)章、服務(wù)流程等不同渠道的信息1.知識庫工作流允許開發(fā)者通過可視化的方式，將多個節(jié)點（如LLM、代碼塊、選擇器、插件等）進行組合和串聯(lián)，從而實現(xiàn)復(fù)雜、穩(wěn)定的業(yè)務(wù)流程編排2.工作流插件可以幫助用戶獲取更具時效性和專業(yè)性的信息，如找房、找車、