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。
开发文心一言的天气插件 千帆社区
if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host='127.0.0.1', port=8081) 进行插件的本地调试 需要先启动 api 服务，执行 python demo_server.py，然后复制 http://127.0.0.1:8081 打开文心一言官网，点击 选择插件 ，开发插件 ， 把复制的本地连接粘贴进来，提交，提示成功就已完成
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。
提示词调优
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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。
「实践案例」文心一言：提示词功能系统学习 千帆社区
按照这个思路你可以尝试做一个更智能的，更易懂的爬虫插件。 按照特定格式对文章内容进行信息归类。 第二个可能比较难理解，举个 文心一言 里的例子，它的 prompt 是这样的 2.高级篇 2.1 Prompt框架 看完基础篇的各种场景介绍后，你应该对 Prompt 有较深的理解。 之前的章节我们讲的都是所谓的「术」，更多地集中讲如何用，但讲「道」的部分不多。
【绝对干货】AI提示工程(Prompt Engineering)最佳实践 千帆社区
第 3 步 - 如果学生出错了，确定在不泄露答案的情况下，可以给学生什么提示。将这一步的所有作业用三引号（ ）括起来。 第 4 步 - 如果学生犯了错误，则将上一步的提示提供给学生（不带三重引号）。不要写 第 4 步 - ...... ，而是写 提示： 。
提示学习（Prompt-learning） 千帆社区
连续型模板 离散型模板的使用难点在于设计一个好的提示语句需要很多经验和语言专业知识，为了解决这一问题，连续型模板 尝试使用一组连续性 prompt 向量作为模板，这样模型训练时就无需人工给定提示语句。当然，也支持用人工构造的提示来初始化 prompt 向量。与离散型模板的区别在于连续型提示向量与输入文本的词向量矩阵不共享，二者在训练过程中分别进行参数更新。
什么是提示词工程？ 千帆社区
Tool ：模型调用插件工具的角色。 为什么机器人能记住我们的聊天内容？ 对话内容被保存在一个数组中，记录了所有的交互信息。 我们输入的message在模型内部怎么处理呢？
