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wordpress如何加html代码,广告优化师是做什么的,wordpress 域名绑定后 手机,成都php网站制作程序员构建高效的提示词是一个不断测试、反馈和优化的迭代过程。 提示词#xff08;Promt#xff09;是我们和大语言模型#xff08;LLM#xff09;沟通的方式#xff0c;有效的提示词工程能明显提升模型输出的质量。 网上有很多“邪修”提示词的方法#xff0c;比如 PUA 大模型…构建高效的提示词是一个不断测试、反馈和优化的迭代过程。提示词Promt是我们和大语言模型LLM沟通的方式有效的提示词工程能明显提升模型输出的质量。网上有很多“邪修”提示词的方法比如 PUA 大模型。本文想从“正统”的角度基于 Claude 官方文档尝试回答两个关键问题为什么需要学习提示词工程有什么推荐的实用方法可能有人会说现在都流行“上下文工程”提示词已经过时了。但如果你再了解一下就会发现上下文中很重要的一部分依然是提示词/指令。只要我们和大模型交互就绕不开提示词。最近很火的“代理Agent”本质上也是一个能调用工具的大模型——其核心能力依然建立在清晰的指令与上下文理解之上。那为什么要优先考虑提示词工程而不是微调主要因为快、省。微调一般需要几天时间还需要大量特定任务的数据。但提示词工程恰恰相反可以立刻生成结果并通过调整文字快速优化输出。如果用这样几乎零成本的方式就能达到预期效果为什么还要选择费时费力的微调除了显得高级之外可能就没有别的用处了Claude 团队分享了在一个车祸报告分析的案例中初始提示词导致模型错误地将事件判断为“滑雪事故”。然后通过四次迭代优化模型最终能够正确识别为“汽车事故”并准确判定责任方。没有谁能一次写出保证生成完美答案的提示词我们也不能总是依赖在网上搜索所谓“神级提示词”而不去思考背后的结构逻辑。提示词工程最核心的思想是迭代。通过不断优化提示词逐步逼近预期目标确保模型输出准确可靠的结果。迭代 定义成功标准 控制变量 评估测试1. 定义成功标准首先要明确“什么样的输出是成功的”。只有这样我们才知道当前输出存在什么不足、提示词需要往哪个方向改进、迭代到哪一版可以发布。当然不同类型的任务需要制定不同的标准这里就不细说了以后再展开讲讲评测。最重要的是标准一定是具体的、可衡量的具体明确想要实现的输出如“准确地完成情感分类”可衡量使用定量指标如准确率 ≥ 95%、响应时间 ≤ 3 秒2. 迭代的组成部分评估测试与控制变量A. 评估测试 (获取反馈)在明确标准后下一步是构建能代表真实用户场景的测试集需要包含典型与边缘案例。然后对比不同版本提示词所输出的结果 - 保留效果更好的版本 - 持续迭代直到模型能通过评测B. 控制变量每次只修改提示词中的某一处其余部分保持不变然后重新测试输出效果。这样能清晰判断每一次改动带来的影响。具体示例可参见下一部分的附图。最佳实践先上总结表格结合后续图片可以更好理解。1. 提示生成器Prompt GeneratorClaude 提供了一套实用的小连招提示词生成器、预设模板与提示词改进工具。有 Claude 账号的朋友可以体验这个流程这里就不展开介绍了、、2. 清晰直接Be clear and direct在使用 Claude 时可以把 TA 当作一位刚入职的员工很聪明但是并不了解业务中的“默认规则”。因此你提供的背景信息越清晰输出结果就会越贴合预期。共情一下同是打工的大模型如果你要完成这项任务需要哪些信息建议从以下几方面补充说明上下文信息任务结果将用于什么场景目标受众是谁最终希望实现什么目标具体操作要求比如仅需提出建议还是直接生成修改后的代码步骤顺序是否需要按特定顺序执行或输出模糊的提示可能导致 Claude 自行补充细节、产生冗余内容或偏离预期格式。如何理解图中表格内容图中红色标识内容相同部分蓝色标示改进内容。左侧为优化前提示词右侧为优化后提示词上半部分为用户输入下半部分为模型输出。3. 使用示例Use examples少样本提示Few-Shot Prompting能够有效提升 Claude 在需结构化输出或格式规范任务中的表现显著增强其回答的准确性、一致性与质量。有效的示例应满足以下条件相关性强贴近实际应用场景案例多样包含典型及边缘案例清晰标注建议使用 标签包装示例部分值得注意的是如图没有示例的情况下Claude 并没有为每个类别列出多个选项同时还可能生成冗长而不必要的解释。4. 让 Claude 思考CoT: Chain of Thought思维链CoT方法可鼓励 Claude 对复杂问题进行分步推理适用于数学计算、多步骤分析、文档编写或含多影响因素的任务常用引导方式包括基础提示直接在指令中加入“逐步思考”引导式提示概述在思考过程中需遵循的具体步骤结构化提示采用如 和 等 XML 标签区分推理部分与最终答案5. 使用XML标签Use XML tags借助 XML 标签可帮助 Claude 更精准地解析提示词结构适用于包含多个组成部分如上下文、指令与示例的复杂场景。推荐做法保持一致性在整个提示词中使用统一的标签命名规范并在描述内容时准确引用对应标签如参考标签中所定义的合同条款嵌套结构处理层次化内容时可通过嵌套标签实现清晰结构化如 内容结合其他技术可将 XML 标签与多样例提示如 或思维链技术如 、结合使用增强表达与控制若未采用 XML 标签Claude 可能会误解任务目标导致输出结构混乱、语气不当或分析内容缺乏组织性与关键细节。6. 给 Claude 一个角色Giving Claude a role通过system参数为 Claude 分配明确角色可显著提升其在专业场景中的表现。建议将角色定义置于系统提示中、具体任务说明放在user回合中。如未设定角色Claude 的分析可能偏离重点遗漏关键问题或缺乏足够的专业深度。7. 预填充 Claude 的回复Prefill Claude’s response通过预填充 Assistant 消息可引导 Claude 从指定内容继续生成响应。该方式适用于跳过冗余前言、强制响应遵循特定格式如 JSON 或 XML等场景。例如在 Assistant 消息中预先写入{可强制 Claude 跳过开场内容直接生成 JSON 对象。8. 链式分解复杂提示Chain complex prompts面对多步骤复杂任务时可将其拆解为多个较小子任务分步执行以避免 Claude 遗漏环节或处理错误。建议识别子任务将主任务分解为连续、独立的步骤使用 XML 实现清晰传递借助 XML 标签在提示步骤间结构化地传递输出内容设定单一任务目标每个子任务应目标明确、单一迭代优化根据 Claude 的实际反馈持续调整与优化步骤设计9. 长文本技巧Long context prompting长文本置顶将长文档约 2 万 Token置于提示词顶部位于查询、指令与示例之前可显著提升模型的理解与表现XML 结构化封装处理多文档时建议使用 标签封装各文档并利用 document_content 和 等子标签标注内容与来源元数据提升可读性与解析准确性引用辅助响应在处理长文档任务时先要求 Claude 引用原文中的相关段落再基于引述执行分析或生成有助于聚焦关键信息排除冗余“噪音”举例“从患者记录和就诊历史中找出与诊断患者报告症状相关的引用。将这些引用放在标签中。然后根据这些引用列出所有能帮助医生诊断患者症状的信息。将您的诊断信息放在标签中。”这些方法可能只对 Claude 有效但万变不离其宗清晰的结构、明确的指令和持续的迭代才是提示词工程的通用法则。提示词不是“玄学”掌握底层逻辑你也能灵活设计出适用于任何模型和场景的最佳方案。最后可以利用图中结构作为清单快速检查你的提示词进行查漏补缺想入门 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”