Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 千帆社区
除了以上几种提示技术外，在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调（有监督训练）或访问结构化的知识库，在其实验结果中证明，这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 千帆社区
除了以上几种提示技术外，在一篇论文中也提到了“生成知识提示”的方法。 https://arxiv.org/pdf/2110.08387.pdf 论文中 作者提出的“生成知识提示”方法不需要针对知识进行微调（有监督训练）或访问结构化的知识库，在其实验结果中证明，这种提示方法优于少样本提示、向量库检索方式、微调方式。
Prompt 技巧宝典（五）：思维树提示 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 Prompt 技巧宝典（五）：思维树提示 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 2023.10.26 1230 看过 前情提要： Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 Prompt 技巧宝典（三）：自我一致性 Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 在开始学习TOT（Tree of
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
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。
Prompt 技巧宝典（五）：思维树提示 千帆社区
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 2 Prompt 技巧宝典（五）：思维树提示 大模型开发 / 技术交流 Prompt 文心大模型 2023.10.26 1229 看过 前情提要： Prompt 技巧宝典（一）：样本提示 Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 Prompt 技巧宝典（三）：自我一致性 Prompt 技巧宝典（四）：生成知识提示 在开始学习TOT（Tree of
Prompt最佳实践：提示词示例 （上） 千帆社区
提高模型响应精确度的最佳方法之一是改进提示词的格式。 如前所述，提示词可以通过指令、上下文、输入和输出指示以改进响应结果。 虽然这些要素不是必需的，但如果您的指示越明确，响应的结果就会越好。 这个示例很好的说明了结构化提示词的重要性。 四、文本分类 目前，我们已经会使用简单的指令来执行任务。 作为提示工程师，您需要提供更好的指令。
提示词调优
提示词调优 建设咨询、场景设计、效果调优、应用定制、效果运营和技术培训等全栈的大模型服务， 帮助您快速实现AI原生应用创新和业务收益落地 如需咨询或购买，请前往百度智能云优选专家服务官网了解详情（点此前往） 大模型,千帆,提示词,prompt,AI
Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 千帆社区
例如： 在零提示或少量提示情况下，大多数场景LLM是能够正确推理的，因此如果实际的场景中，能够零样本提示完成，那么久不应该考虑链式思维提示，总之我们应该简单化，避免复杂化。 但是当我们使用零样本提示或少量样本提示，发现LLM的局限性后，我们可以考虑使用链式思考的提示。如下： 这个案例中，我们发现文心一言的一些局限性或者不稳定性，并调整多次提示词，但是文心回答的结果错误率非常高。
Prompt 技巧宝典（二）：链式思考（CoT）提示 千帆社区
例如： 在零提示或少量提示情况下，大多数场景LLM是能够正确推理的，因此如果实际的场景中，能够零样本提示完成，那么久不应该考虑链式思维提示，总之我们应该简单化，避免复杂化。 但是当我们使用零样本提示或少量样本提示，发现LLM的局限性后，我们可以考虑使用链式思考的提示。如下： 这个案例中，我们发现文心一言的一些局限性或者不稳定性，并调整多次提示词，但是文心回答的结果错误率非常高。
