【AIGC】一起学习prompt提示词（4/4）【经典】【15种提示词技巧】 千帆社区
AI不是你肚子里的蛔虫，他们尽管开始可以理解你文字的深层次意思，甚至猜测你的感情，但是毕竟还没有对接脑机接口。 二、“零、一和少样本”提示 继续上面的例子，你可以在指令中，要求GPT以零、一或者少示例，来为你生成描述。 例如： 提示公式: “基于零个示例为这款新智能手表生成产品描述”。
Prompt 技巧宝典（六）：自动提示工程师等进阶技巧 千帆社区
自动提示工程师（APE） 这是一个关于提示词工程师的工作流程。 该工作流将LLM分别作为推理、评分、采样。最终选择最优的提示词模版。 在提示词工程场景中，同一个问题会有多个Prompt，而APE框架，就是自动选择最优Prompt的框架。其特点是推理、评分、采样全部基于LLM。 Active-Prompt 在链式思考（CoT）提示中，我们能够清晰的理解到，CoT提示方式中有一个缺点：依赖人工的标注。
提示词工程 (Prompt Engineering) 最佳实践 千帆社区
平行于斜面方向的力则为零，因为物体不会滑动，所以没有摩擦力产生。 8 金融 基于以下文本内容回答问题： 某公司股票代码为000001，在过去的一年中每股股票的价格从10元上涨到了20元。这家公司的市值是多少？ 你可以使用以下提示来回答问题： • 市值是指公司全部股票的市场价值。 • 计算市值时，需要将公司的所有股票的价格相加，然后乘以公司的总股数。 • 该公司的总股数是一亿股。
用量提示 - 时序时空数据库TSDB | 百度智能云文档
用量提示 TSDB用量提示 TSDB在各项配额（月写入量、月查询单位、时间序列、存储空间）达到75%、90%、100%时会自动触发报警，通过短信、邮件等方式通知用户及时关注使用情况，避免因额度不足导致的服务不可用。
检索增强生成（RAG）应用：提示词调试 - 千帆AppBuilder-产品文档
检索增强生成（RAG）应用：提示词调试 一、提示词在RAG中的作用 通过提示词调试可以提高回答的准确性、适当地拒绝回答、保持一致的人设和格式，以及控制字数以优化模型的输出。 二、通过应用配置调整提示词 应用配置涉及到两处用户提示词： 1.角色指令：用来指定角色完成的任务目标、具备的组件能力以及对输出答案的要求与限制。 2.用户query：用户的问题。
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一) 千帆社区
成功的提示往往依赖于“一次性”或“少量”学习的实践。这是指通常通过包括输入和输出对来包括模型的期望行为的一个或多个示例。这不是在模型被永久改变的意义上的学习，而是在示例更好地调节模型，使其仅对当前推理做出所需的响应。使用没有示例的提示有时被称为“零样本”学习。
域名委托购买重要提示 - 域名服务BCD | 百度智能云文档
您确认已经完全阅读并理解了上述重要提示，接受上述条款的约束，并自愿正式进入域名委托购买需求发布流程。
基于文心的提示词攻略：给定规则批量生成结构化数据 千帆社区
其他基于文心的提示词攻略请查阅： 基于文心的提示词攻略：扮演多轮编程问答助手 基于文心的提示词攻略：扮演单轮编程问答助手 基于文心的提示词攻略：扮演API参数提取助手 在 文心一言Prompt构造建议规范 文章中整理了文心一言Prompt的规范，今天为大家带来文心一言代码生成功能的实践，给定一定规则，让文心一言批量生成结构化数据。
基于文心的提示词攻略：给定规则批量生成结构化数据 千帆社区
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知识库自定义提示词：公文检索问答 - 千帆AppBuilder-产品文档
知识库自定义提示词：公文检索问答 目前应用配置页面暂不支持对知识库的提示词调整。如需定义知识库提示词，需要使用自建组件功能，使用工作流画布构建 RAG 知识库工作流，在工作流当中对知识库总结环节，通过提示词调试。 确认了解工作流的基本操作： 工作流基本操作 构建一个 RAG 工作流，可以通过创建时选择知识库模板创建；或创建空白画布，引入 “知识节点”，“大模型节点”创建。基本节点如下图。 a.
