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。
「实践案例」文心一言：提示词功能系统学习 千帆社区
举几个信息解释的例子，大家应该就能理解了： 解释代码：比如你看到一段 Python 的代码，但你看不懂，你可以让 AI 解释下代码的含义。 解释论文：看某篇论文看不懂，或者论文里的某一段看不懂，你也可以让 AI 解释。 以解释代码为例，它阐述了这段代码是拿来干什么的，同时还阐述了各个参数的含义。
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。
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。
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。
【AIGC】一起学习prompt提示词（4/4）【经典】【15种提示词技巧】 千帆社区
十六、文本生成提示 文本生成提示与本书中提到的其他提示技术相关，例如：零、一、几次提示，受控生成提示，翻译提示， 语言建模提示，句子补全提示等。这些提示都与生成文本有关，但它们在生成文本的方式和放置在生成文本上的特定要求或限制方面有所不同。文本生成提示可用于微调预训练模型或训练新模型以执行特定任务。
组件说明 - 爱速搭低代码平台 | 百度智能云文档
如自定义代码，二维码，异步任务等。 容器组件 容器组件主要是在页面中添加一个容器，以进行局部页面更多的配置和设计。 按钮组件 顾名思义是按钮类的组件，可以配置一些按钮类型的事件和交互。 其他组件 其他组件是指没有明确分类的组件，如提示组件，表格组件、分隔符组件等。以提示组件为例，可以配置特定触发条件下的提示效果。
