企业官网建设流程全解析

淘宝客网站域名,网站页面模板页面布局,only网站建设分析,个旧网站建设1、引言#xff1a;为什么你的AI输出总是“差一点”#xff1f; 你一定遇到过这样的情况#xff1a;费尽心思写了一个自认为完美的提示词#xff08;Prompt#xff09;#xff0c;但AI给出的结果却总是不够精确#xff0c;甚至完全“跑偏”。我们投入了大量时间学习各种…1、引言为什么你的AI输出总是“差一点”你一定遇到过这样的情况费尽心思写了一个自认为完美的提示词Prompt但AI给出的结果却总是不够精确甚至完全“跑偏”。我们投入了大量时间学习各种提示词技巧比如使用“请充当…”、“请使用XX语气”但效果依然不稳定。为什么会这样因为我们可能陷入了一个误区把AI的协作能力简单地等同于一个孤立的“提示词”。这两年很多人都有一种强烈感受“模型越来越强但 Prompt 却越来越难写。”原因不复杂模型更强 → 生成空间更大 → 更容易“想多了”模型更复杂 → 投机 Prompt 越来越不稳定模型更会联想 → 模糊表达会被自动补全 → 输出更不可控特别是当你让模型执行任务生成代码、文案、结构化内容你会明显看到Prompt 的细节写不对输出就会失控。这篇文章想做的就是把那些“零散的提示技巧”打包成一套工程化、可迁移、可复用的 Prompt 方法论。重点不是写得更华丽而是写得更可控、更稳定。2. LLM 为什么容易跑偏——从模型机制理解 Prompt 的本质Google 《Prompt Engineering》白皮书2025里说得非常直接LLM 本质上是“基于已生成 token 输入上下文”预测下一个 token。——Prompt Engineering (2025)这句话决定了几件非常重要的事实事实 1模型不会“理解你的意图”只会预测“最可能后续”你输入一句模糊问题模型会从训练分布里找“它觉得你想要的东西”而不是你的真实需求。事实 2Prompt 控制输入空间你给的信息越少模型越容易“自由发挥”你提供结构角色、步骤、格式、示例越多模型越容易「按图索骥」。事实 3配置参数和 Prompt 同等重要PDF 中专门用一整章讲解 Sampling 配置Temperature、Top-K、Top-P 如何影响输出。特别值得注意Temperature0 → 更稳定但更呆板Top-P、Top-K 控制“可选词空间” → 不同模型行为差异很大输出 token 不等于“更简洁”会直接截断内容换句话说Prompt 写得再好参数错了也会跑偏。Prompt 工程 Prompt 文本 配置工程。3. 实战框架工程实践里最常用的「五段式 Prompt 工程模型」结合多方面写模型提示词的经验我更推荐一套比 COSTAR 更适合执行任务的结构五段式 Prompt 工程模型Role我要你扮演谁Goal这次任务的最终目标是什么Input我给你的材料是什么Process行动步骤 限制Output我要得到的格式是什么下面逐段解释。1Role给模型一个“稳定人格”例子你是一个资深的数据工程师擅长结构化输出与多步骤推理。模型角色一旦固定它的语言风格与行动逻辑都会稳定很多。白皮书里称之为 System Prompt / Role Prompt是最稳定的工程手段之一。2Goal明确这次任务的“判定标准”不要写帮我总结一下xxx要写目标生成一个结构化总结便于直接导入 Notion。总结需覆盖 - 背景 - 问题 - 核心结论 - 可执行建议3Input告诉模型“你要处理什么内容”模型处理的不是“你想让它做的事情”而是“你给它看的内容”。建议写下面是原始材料 ——— 内容 ———4Process明确步骤让模型“按流程走”这一步非常关键是控制模型最强的纵深武器。例如请按以下步骤执行 1. 阅读输入材料 2. 提取关键词 3. 生成结构化总结 4. 按 Output 模板输出结果白皮书中反复强调“LLM 不擅长一次性解决复杂任务拆步骤效果更稳”。5Output格式永远要单独写示例请严格按照如下 JSON 输出 { background: , problems: [], conclusions: [], recommendations: [] }你会发现 JSON 是最稳定的输出方式白皮书也强调“结构化格式 限制模型自由度 减少跑偏”。PS: JSON 输出是什么意思如何在 Prompt 中使用JSON 是一种结构化数据格式你可以把 JSON 理解成“机器读得懂的人类笔记格式”。但当你要求模型“按 JSON 输出”之后它就会严格遵守格式。它具有以下特点格式固定键值对结构层级清晰能保证字段完整输出容易被其他系统读取如 Notion、数据库、自动化流程让 JSON 输出“更稳定”的 3 个技巧1永远给“结构模板”结构模板必须写清楚如{ title: , points: [] }模型看到这个就会按格式输出。2告诉模型“禁止输出解释”例如不要输出模板之外的任何文字。否则模型有时会加一句“以下是 JSON 输出”。3用“必须 / 严格 / 不可缺失”等强约束语言请严格输出 JSON。 所有字段不可缺失。模型对这种限制词非常敏感会显著提升稳定性。4. 高级 Prompt 技法从 Gemini 3 到 Google 白皮书的关键实践从各种资料中我选出最“实用”、最“工程化”的技术不是最炫而是最好落地的。1Few-shot比零示例更稳定白皮书说“高质量示例是最有效的 prompt 工程手段之一。”要点示例越相似模型越准确至少 3–5 个例子示例格式必须统一示例能隐形约束模型输出2Chain of ThoughtCoT让模型说出“心路”PDF 举了典型例子数学题零-shot 出错但加 “Let’s think step by step” 后推理正确。使用场景复杂推理数据分析调试代码法律类审查文本重写需保留逻辑链路3Step-back Prompting先从抽象层面对问题“提纲”白皮书里展示了非常漂亮的提升效果先让模型列出“FPS 游戏关卡的关键元素”再让它写关卡故事质量显著提升。适合写报告写文档复杂内容生成例如产品描述4Self-Consistency同一题生成多次选概率最高的答案白皮书有明确示例分类邮件“重要/不重要”任务多次生成出现不同答案通过“多数投票”找到更稳定结果。适合风险类内容法律类数学逻辑决策性任务5Sampling 配置非常工程化白皮书集中强调了 4 个必须理解的开关TemperatureTop-KTop-PMax output tokens尤其是重复循环 bugrepetition loop bug是常见问题会在极低或极高 temperature 下出现。建议默认配置temperature0.2 top_p0.95 top_k30创意类temperature0.9 top_p0.99 top_k40严格任务temperature0PS: 理解Temperature、Top-K、Top-P、Max output tokens这些参数被归类为Sampling Configuration被认为是影响模型“风格、创造力、稳定性”的核心因素。✔Temperature温度控制“随机性/创造力”的开关。高温度0.7–1.2→ 发散、有创意、可能胡说低温度0–0.3→ 稳定、公式化、不发散Temperature 0→ 最确定、最可控写代码、生成文档、写总结 →温度越低越****好写故事、创意、文案 →温度越高越好✔Top-P核采样控制“模型能考虑的候选词的概率区间”。Top-P 1→ 模型可以选所有候选词更混乱Top-P 0.9→ 模型只会从最可能的前 90% 里选词更稳定严谨任务0.9 创意任务0.95~1.0✔Top-K控制“模型能考虑的前 K 个词”。Top-K 1→ 只选最可能的词Top-K 40→ 常用、稳定Top-K 100→ 更发散、随机这在 PDF 中属于“影响输出随机性的重要参数”。✔Max output tokens最大输出 token 限制用来控制“模型最多能说多少内容”。值越大 → 输出越长值越小 → 容易内容没说完就被截断例如要写报告 → 设置大一点要生成一句短文案 → 设置小一点防止啰嗦LLM如ChatGPT无“参数设置界面”通过指令 Prompt控制采样行为或使用API精确设定数值如请以接近 temperature0 的方式回答保持内容确定性不要发散。5. 上下文工程Prompt 之外更重要的是“你丢进去的东西”各类网上资料反复强调写 Prompt 不如写 Context。Prompt 只是“命令”上下文Context才是“素材 限制 规则 示例 目标环境”。工程实战里我会把上下文拆成五类任务背景Background Context输入材料Raw Input历史对话Conversation Memory工具 / API / SchemaTool Context示例Few-shot Context一个 Prompt 好不好关键不在“写得多高级”而在你是否给模型提供了足够上下文让它无需“猜测意图”。实战示例从“劣质 Prompt”到“工程化 Prompt”来做一个真实例子任务让模型“总结一段会议内容”。❌ 劣质 Prompt帮我总结下这段会议记录。问题没有角色没有目标没有结构没有限制没有上下文模型想怎么写就怎么写输出肯定乱。✅ 工程化 Prompt五段式[Role] 你是一个资深会议纪要分析专家擅长提炼结构化信息与关键决策。 [Goal] 目标基于给定会议记录生成一个可直接用于项目管理的纪要包含 - 背景 - 任务进展 - 决策点 - 风险 - 下一步行动 [Input] 下面是会议原文 ——— 会议全文 ——— [Process] 请严格按照以下步骤执行 1. 阅读输入内容 2. 提取关键事件不超过 10 条 3. 根据 Goal 的结构生成纪要 4. 确保所有信息均来自材料不可推测 [Output] 请严格按照如下 JSON 格式输出 { background: , progress: [], decisions: [], risks: [], next_steps: [] }如果你把两者跑一下会看到巨大的差异7. 总结写 Prompt 最重要的三个动作用一句最工程的方式收尾Prompt 人为构造一个“低不确定性输入空间”。真正重要的不是花哨技巧而是以下三点1结构化而不是堆字数你永远应该写角色目标步骤格式示例2给足上下文不要让模型猜上下文越完整模型越稳。3把复杂任务拆成过程而不是一句话丢进去CoT、Step-back、Few-shot 都是为了解决“模型一次性做不好”的问题。做好这三件事Prompt 工程的效果立刻上一个台阶。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发