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英文字典中文字典相关资料:


  • 大模型的Prompt工程和RAG - 知乎
    Prompt 工程 定义（what） PE（Prompt Engineering，提示工程）：是指通过 精心设计和优化输入提示 （Prompt），以引导 大语言模型 （LLM，如 GPT-4 、 Claude 等）生成更准确、符合需求的输出。 更准确：提高 LLM 的理解能力和输出质量，减少模糊、错误或无关的响应
  • 深入解析：RAG 同 Prompt Engineering - gccbuaa - 博客园
    就是关注的 两者的关系可以概括为： 一个就是RAG 工程架构，它将外部内容的检索结果自动化地注入到 Prompt 中。 因此，RAG 的“最后一公里”确实是提示词工程，但 RAG 的整体冰山之下是庞大的数据检索系统。
  • Prompt和RAG工程 | Tetuka的个人笔记
    Prompt 工程是一门设计和优化输入提示（Prompt）的学科，其目的是为了从大语言模型（LLM）中引导出更准确、相关和符合预期的输出。 你可以把 LLM 想象成一个学识渊博但需要引导的助手。 如果你问得模糊（例如：“总结一下”），它可能不知道你要总结什么。 但如果你问得具体（例如：“用三段话总结下面这篇文章的核心观点，目标读者是初学者：【文章内容】”），它就能给出高质量的回答。 控制输出格式：让模型以 JSON、表格、列表、特定风格（正式、口语化）等格式输出。 扮演角色：让模型扮演特定角色（如资深律师、编程专家、莎士比亚）来回答问题。
  • 解锁LLM最强性能：提示词、RAG、微调三种技术选型与 . . .
    在使用提示词工程构建好应用之后，要进一步提高模型的性能可以考虑添加外部辅助工具、添加参考内容等手段，这就涉及到RAG、Agents等相关技术。 鉴于提示词工程对LLM的核心作用，在实际应用过程中，使用RAG、微调或其他高级技术之后也应该再次优化提示词，就像我前面的文章说过的，提示词工程贯穿LLM性能优化的过程始终。 在使用提示词工程的时候，需要遵循这四项核心原则：编写清晰的指令、将复杂任务分解为简单任务、给LLM一定的时间空间思考、系统的测试性能变化。 虽然这些原则看着简单，但是实践起来却不容易，要提高提示词技巧应该多学多练。 关于如何写好Prompt网上的资料有很多，这里我推荐阅读几家大模型厂商的提示词工程指南。 LangGPT结构化提示词也不错，里面有很多高质量的资料和提示词。
  • RAG技术深度解析与实践：让LLM拥有实时知识库
    本文详解RAG原理、工作流程及核心组件选型，并提供完整Python代码实现，教你从零搭建一个基于Python知识库的RAG问答系统，包含文档分割、向量编码、相似检索等关键步骤，帮助开发者快速掌握这一AI落地关键技术。
  • RAG策略下的Prompt提示工程深度解析
    随着技术的不断进步，检索增强生成（RAG）策略逐渐崭露头角，成为Prompt提示工程中的重要一环。 本文将带您深入探索RAG策略下的Prompt提示工程，揭开其神秘面纱。
  • AI应用工程师面试必问LLM原理Prompt与RAG实战-开发者社区 . . .
    本文系统梳理了AI应用工程师面试的核心问题与权威答案，内容贯穿LLM原理、Prompt工程、RAG应用设计及项目实战，助您构建完整的技术知识体系，自信通过每一轮技术面试。
  • AI产品经理必修课：Prompt工程与RAG架构实战
    我们可以通过收集用户与 AI 交互的数据，分析不同 Prompt 的效果、RAG 架构检索信息的准确性等。 比如分析用户对不同 Prompt 下 AI 回答的满意度，对 RAG 架构检索结果的点击率等。 通过这些数据，我们可以不断优化 Prompt 设计和 RAG 架构的配置。
  • RAG效能突破：Prompt設計與LLM微調策略實戰 - K-MEDIA . . .
    要讓RAG系統真正從「能用」走向「卓越」，核心在於兩大策略的精深掌握：提示詞工程（Prompt Engineering）的藝術，以及大語言模型微調（LLM Fine-tuning）的科學。 這篇文章將深入探討如何透過巧妙的Prompt設計與高效的模型微調策略，突破RAG系統的效能瓶頸。 我們不僅會剖析Prompt設計的基礎原則及其在RAG場景下的獨特優化技巧，更會揭示參數高效微調技術，特別是LoRA，如何以低成本 賦予 LLM處理複雜問題的 智慧。 最終，我們將展示如何透過這些策略，將RAG系統從被動的知識檢索工具，轉化為能夠自主理解、決策並解決複雜多跳問題的 智慧 引擎。 這不僅是技術棧的升級，更是通往下一代知識 智慧 應用 典範 的必由之路。
  • 一文彻底搞懂大模型 - Prompt Engineering、Function Calling . . .
    它们分别是： “Prompt Engineering（提示工程）”、“Function Calling（函数调用）”、“RAG（检索增强生成）”和“Fine-tuning（微调）”。 一、 Prompt Engineering（提示工程） 什么是 Prompt Engineering** ？ ** Prompt Engineering，即提示工程，是指 设计和优化输入给大型语言模型（LLM）的文本提示（Prompt） 的过程。 这些提示旨在引导LLM生成符合期望的、高质量的输出。 它能够根据特定任务需求优化输入提示，引导大语言模型生成更准确、全面、符合格式要求的输出，从而提升模型在多样化应用场景中的性能和实用性。





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