提示词工程 (Prompt Engineering) 最佳实践 千帆社区
研究人员可利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计、研发强大的工程技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。 例如，在openai官方提供的大模型中，text-davinci-003和davinci是最常用的两个模型。
prompt提示调优工具介绍-promptfoo 千帆社区
支持批量跑提示词； 支持提示词文件导入，模型应答结果导出； 还有更多功能，可以参考官方文档： https://www.promptfoo.dev/docs/intro/ 今天我们来介绍如何使用promptfoo来调试百度千帆大模型。 快速上手 安装 npm install -g promptfoo 如果安装进度较慢，可以使用国内源。
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。
VSCode端插件更新日志 - 智能代码助手公有云COMATE | 百度智能云文档
新增对XML语言的智能补全提示，让您在编写XML文件时也能得到便利的帮助。 现在，当我们进行多行代码推荐时，您可以选择逐行采纳，让您根据需要更精准地把握每一行代码。 新增了插件内的小调研功能，让我们可以及时了解您对各项功能的满意度，便于我们进行针对性的优化。 导航栏新增了意见反馈入口，我们随时关注并解决用户遇到的问题。 我们对对话区的样式进行了全新改版，现在的页面信息呈现更加清晰，界面更加清爽。
插件开发者文档 - ModelBuilder
插件运行机制 在确定完成插件OpenAPI、插件文件、OpenAPI规范后， 开发者可在我们的开放平台进行插件注册和测试。 在此之前，需要明确： 1.对于注册到平台的插件，你的插件服务需要用开放域地址。 6. 撰写说明 当用户使用带有插件配置应用时， 大模型会基于对插件的description进行理解， 并以此判断是否进行调用， 因此建议对插件的描述和提示进行多次测试，以便达到最优效果。
Java对接天气插件应用API 千帆社区
由上面的优势可以得知自然语言大模型在天气方面和传统天气应用的优势刚好千帆平台推出天气插件就做一个与千帆平台天气插件应用的对接 实现 天气插件应用的API与普通应用的API差别不大都是先获取access_token然后访问问答的API以下是access_token的获取。插件应用的添加请查看 官方文档 。
Java对接天气插件应用API 千帆社区
由上面的优势可以得知自然语言大模型在天气方面和传统天气应用的优势刚好千帆平台推出天气插件就做一个与千帆平台天气插件应用的对接 实现 天气插件应用的API与普通应用的API差别不大都是先获取access_token然后访问问答的API以下是access_token的获取。插件应用的添加请查看 官方文档 。
Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(一) 千帆社区
例如:在一个文本生成模型中，提示可以是一个问题、一个话题或者是一段描述，模型根据这个提示生成相应的文本。Prompt工程是指人们向生成性人工智能（AI）服务输入提示以生成文本或图像的过程中，对这些提示进行精炼的过程。任何人都可以使用文言一心和DALL-E这样的生成器，通过自然语言来进行操作。这也是AI工程师在使用特定或推荐提示对大型语言模型（LLMs）进行精炼时使用的技术。
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.
插件列表 - ModelBuilder
您可以选择安装多款插件同时进行测试，当前同时安装插件个数不超过 3 个(知识库除外)。 平台内置的插件部分展示如下，以下将以 对话类 任务场景类型想您拆解各插件的使用内容： 打开插件开关后，即可完成插件的安装，选择如下按钮，点击插件名称即可进入基础配置。 网页解析 插件功能 ：从任何网页链接获取所需文本信息。 插件配置 ：点击插件名即可进入配置此插件的配置。可选择进行基础配置，填入提示词。
