企业官网建设流程全解析

网站建设的作用是什么,男装定制品牌哪个好,优秀校园景观设计,网站设计深圳你有没有过这样的经历#xff1f;满怀期待地问大模型一个问题#xff0c;结果它一本正经地胡说八道#xff0c;编造数据、张冠李戴#xff0c;甚至“自信满满”地给出错误答案。明明是智能AI#xff0c;怎么一用就“智障”#xff1f;其实#xff0c;问题往往不在模型满怀期待地问大模型一个问题结果它一本正经地胡说八道编造数据、张冠李戴甚至“自信满满”地给出错误答案。明明是智能AI怎么一用就“智障”其实问题往往不在模型而在于我们没学会和它“好好说话”——这正是提示词工程要解决的核心问题。一、Prompt原理输入编码当你输入一段提示Prompt时大模型首先将其分词为一系列token可以是字、词或子词单元并将每个 token 转换为带有位置信息的向量表示。这一步让模型既能理解语义也能感知词语在句子中的顺序。自回归生成随后模型以自回归方式逐个生成回答中的 token在每一步它都会综合考虑原始 Prompt和此前已生成的所有内容预测下一个最可能的 token。生成终止这一过程持续进行直到模型输出终止信号如结束符|endoftext|。为什么需要有效的Prompt让 AI 给出更准确、有用的回答少问几次就能得到想要的结果避免 AI 理解错误或答非所问二、提示词策略差异通用模型需要显式引导推理步骤如CoT提示否则易忽略关键逻辑通过提示词补偿能力短板如分步骤思考、few-shot示例推理模型提示语更简洁聚焦任务目标和需求无需逐步指导模型自动生成结构化推理过程过度拆解反而可能降低推理能力三、提示词关键原则模型选择按任务类型选择模型不盲从“热门”创意生成、开放对话优先用通用模型数学、编程等强逻辑任务选专用推理模型专业领域任务需考虑领域适配模型提示词设计通用模型结构化、补偿性引导如背景、格式、示例、约束推理模型简洁指令、聚焦目标信任其内化能力避免误区不对通用模型过度信任复杂推理需拆解步骤不对推理模型用模糊启发式提问避免跑偏强推理模型也可能犯错需多轮交互、交叉验证四、Prompt编写四大原则明确目标清晰定义任务便于模型理解具体指导给予明确的指令和约束简洁明了表达简练避免冗余适当引导用示例或边界条件辅助模型迭代优化根据输出持续调整Prompt**1具体指导**给予模型明确的指导和约束。示例1文本摘要生成任务目标生成新闻文章的摘要。不明确的指导请为这篇新闻文章生成摘要。具体指导请将以下新闻文章总结为3-4句话包含主要事件、人物和时间地点。示例2客户服务对话任务目标回答客户关于订单状态的问题不明确的指导请回答客户关于订单状态的问题。具体指导请使用礼貌的语言回答客户关于订单状态的问题提供具体的订单信息和预计到达时间。如果订单有任何问题请提供解决方案或进一步的联系信息。2简洁明了表达简练避免冗余示例1文章续写任务目标根据给定开头续写一段故事。冗长请基于下面的故事开头续写一段文字。续写时请保持与原文风格一致注意故事的连贯性和合理性。希望续写部分引人入胜并且能够自然地衔接上文。如果有任何疑问请尽量参照原文的风格进行。简洁根据以下开头续写故事3适当引导无引导请写一封请假邮件。有引导请写一封请假邮件内容包括请假原因、请假时间及工作安排。示例主题请假申请尊敬的[经理姓名]我因个人原因需请假两天从6月20日至6月21日。请假期间我会将工作交接给[同事姓名]如有紧急情况可随时联系我。感谢您的理解和批准。此致敬礼[您的姓名]4迭代优化**要求**帮我写一个ab的Python函数初版def add(a, b): return a b优化增加类型检查处理非数值情况def add(a, b): if not isinstance(a, (int, float)) or not isinstance(b, (int, float)): raise TypeError(Both a and b must be numbers (int or float)) return a b五、Prompt的六大组成部分任务Task以动词开头明确目标上下文Context补充背景信息示例Exemplars提供具体例子角色Persona指定AI扮演的身份格式Format要求输出格式如表格、列表语气Tone指定输出语气如正式、幽默等重要性排序任务 上下文 示例 角色 格式 语气如对模型回答不满意依次检查Prompt内容并调整。六、Prompt编写常用技巧在了解Prompt编写原则的基础上还有一些Prompt编写技巧限制输出格式要求AI输出JSON、表格等结构化数据方便后续处理。{ 公司名称:伊利股份, 股票代码:600887, 营收:325亿元, 净利润:59.23亿元 }2.使用分隔符用如’等符号区分不同输入部分提高组织性。3.提供样例针对含糊或复杂任务给出示例让模型学习。请帮我对用户的评价进行分类直接输出正面/负面并给出理由示例1用户评价这次开户真是太满意了都一周了客服还没有回复我输出负面客户并不是真的满意客服一周未回复造成了不满。示例2用户评价工商银行的开户过程非常顺利客服态度亲切。输出正面开户过程顺利客服态度好。请回答如下问题用户评价开户流程简洁明了不需要繁琐的纸质材料所有步骤都可以在线完成。4.CoT思维链工具CoTChain of Thought思维链通过将复杂任务分解为多个简单的步骤帮助模型系统地思考并解决问题。作用系统化问题解决将复杂问题分解为多个简单步骤使解决过程更加有序和清晰。提高透明度减少错误帮助理解和追踪每个决策点减少整体错误发生的概率。提升模型推理能力帮助模型学习如何系统地分解和解决此类问题提高在类似任务中的表现。你是一个数学助手请根据以下步骤计算用户输入的金额。请将每个金额首先加上1000元接着减去500元然后乘以1.2输出计算结果以’,作为分隔符进行返回。你可以参考以下计算过程来帮助解决“”对于输入2000, 3000, 4000计算过程如下首先分别对输入的2000, 3000, 4000加上1000得到3000, 4000, 5000然后将3000, 4000, 5000分别减去500得到2500, 3500, 4500然后将2500, 3500, 4500分别乘以1.2得到3000, 4200, 5400答案是3000, 4200, 5400“”输入1500, 2500, 35005.面向不同角色讲解把我当做五岁小朋友一样向我介绍人工智能。七、Prompt实战案例1. 使用提示词完成任务电信的客服人员如何识别用户的手机流量套餐的需求import dashscope import os # 从环境变量中获取 API Key dashscope.api_key os.getenv(DASHSCOPE_API_KEY) # 基于 prompt 生成文本 # 使用 deepseek-v3 模型 def get_completion(prompt, modeldeepseek-v3): messages [{role: user, content: prompt}] # 将 prompt 作为用户输入 response dashscope.Generation.call( modelmodel, messagesmessages, result_formatmessage, # 将输出设置为message形式 temperature0, # 模型输出的随机性0 表示随机性最小 ) return response.output.choices[0].message.content # 返回模型生成的文本 plaintext instruction 你的任务是识别用户对手机流量套餐产品的选择条件。 每种流量套餐产品包含名称月费价格月流量。 根据用户输入识别需求。 input_text 办个100G的套餐。 prompt f # 目标 {instruction} # 用户输入 {input_text} response get_completion(prompt) print(response)输入办个100G的套餐输出月流量100G明确名称、月费价格未提及2. 要求AI返回JSON格式如何让AI返回JSON格式更方便后续的识别和使用output_format 以 JSON 格式输出 prompt f # 目标 {instruction} # 输出格式 {output_format} # 用户输入 {input_text} response get_completion(prompt) print(response){ 月流量:100G }3. 使用CoT分步骤推理如何审核客服的回答是否符合规范要求instruction 判断客服回答是否规范 - 必须有礼貌 - 用官方口吻 - 准确提及产品名称、月费、月流量 - 不可终结对话 context 用户你们有什么流量大的套餐 客服亲我们现在正在推广无限套餐每月300元就可以享受1000G流量您感兴趣吗 output_format 符合规范输出Y不符合输出N prompt f # 目标 {instruction} # 输出格式 {output_format} # 对话上下文 {context} response get_completion(prompt) print(response)4. 用Prompt优化Prompt如何使用Prompt优化Promptuser_prompt 做一个手机流量套餐的客服代表叫小瓜。可以帮助用户选择最合适的流量套餐产品。…… instruction 你是一名专业的提示词创作者。你的目标是帮助我根据需求打造更好的提示词。 你将生成以下部分 提示词{更优提示词} 优化建议{改进建议} 问题示例{最多3个交流问题} prompt f # 目标 {instruction} # 用户提示词 {user_prompt} response get_completion(prompt) print(response)八、练习结合你的业务场景尝试编写一个Prompt驱动大模型完成任务使用提示词完成任务返回JSON格式提取精确内容使用CoT分步骤推理用Prompt调优Prompt想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”