
第一性原理的Context Engineering工具、指南
第一性原理的Context Engineering工具、指南就像是播放音乐,Prompt Engineering是在调音响的音量,那Context Engineering就是在设计整个音响系统,从音源、功放、音箱到房间声学,每个环节都要精心设计。Context Engineering本质上是设计和优化AI模型整个上下文窗口的工程学科。这不只是一个技术升级,更像是思维模式的根本转变。
就像是播放音乐,Prompt Engineering是在调音响的音量,那Context Engineering就是在设计整个音响系统,从音源、功放、音箱到房间声学,每个环节都要精心设计。Context Engineering本质上是设计和优化AI模型整个上下文窗口的工程学科。这不只是一个技术升级,更像是思维模式的根本转变。
最近,Google 官方发布了一份长达 69 页的【Prompt Engineering 白皮书】,可以说是目前最系统、最权威的“AI 沟通指南”了。我们也是第一时间翻译好了这本书,准备【免费】送给大家!
推理增强型大语言模型LRM(如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking)通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤,在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而,对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作,如提示工程(Prompt Engineering)等方法,而你可能已经发现这些方法存在局限性。
今天我兴奋地跟大家分享一个超级实用的新资源——Claude团队刚刚发布了一份全面的Prompt Engineering指南!作为一个每天都在摸索各种AI提示技巧的科技爱好者,我第一时间深入研究了这份指南,发现这简直就是AI无代码开发的宝典啊!
在人工智能快速发展的今天,提示工程(Prompt Engineering)已经成为AI应用开发中不可或缺的环节。然而,当我们需要生成适应不同场景的情感文本时,传统的单一目标提示优化方法往往显得力不从心。
在大语言模型(LLM)蓬勃发展的今天,提示词工程(Prompt Engineering)已经成为AI应用开发中不可或缺的关键环节。
这是我在11月 Prompt Engineering Conference北京场的演讲稿。这篇文章花了我非常多的心血和时间,全文大约1.3万字。祝你阅读愉快。
本文主要介绍prompt engineering的多种方法
对于 LLM 从业者来说,让 LLM 落地应用并发挥作用需要手动构建并反复调试 Agentic Workflow,这无疑是个繁琐过程,一遍遍修改相似的代码,调试 prompt,手动执行测试并观察效果,并且换个 LLM 可能就会失效,有高昂的人力成本。许多公司甚至专职招聘 Prompt Engineer 来完成这一工作。
去年 11 月 8 日,新加坡政府科技局(GovTech)组织举办了首届 GPT-4 提示工程(Prompt Engineering)竞赛。数据科学家 Sheila Teo 最终夺冠,成为最终的提示女王(Prompt Queen)。