随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型（LLM）的出现，提示工程（PromptEngineering）变得越来越重要。很多人将prompt视为LLM的咒语，其好坏直接影响模型输出的结果。如何写好prompt，已经成为LLM研究的一项必修课。引领大模型发展潮流的OpenAI，近日官方发布了一份提示工程指南，该指南分享了如何借助一些策略让GPT-4等LLM输出更好的结果。OpenAI表示这些方法有时可以组合使用以获得更好的效果。指南地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering六个策略，获得更好的结果策略一：写清楚指
话接上文的召回多样性优化，多路索引的召回方案可以提供更多的潜在候选内容。但候选越多，如何对这些内容进行筛选和排序就变得更加重要。这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节，考虑排序中粗排和精排的区分主要是针对低延时的工程优化，这里不再进一步区分，统一算作排序模块。让我们先对比下重排和排序模块在经典框架和RAG中的异同排序模块经典框架：pointwise建模，局部单一item价值最大化，这里的价值可以是搜索推荐中的内容点击率，或者广告中的ecpm，价值由后面使用的用户来决定RAG：基本和经典框架相同，不过价值是大模型使用上文多大程度可以回答问题,价值
本文来自DataLearnerAI官方网站：通用基座大模型是否可以超越领域专有大模型？微软最新论文证明这是可以的！微软最新动态Prompt技术——MedPrompt详解|数据学习者官方网站(Datalearner)https://www.datalearner.com/blog/1051701842078748在GPT-4这种超大基座模型发布之后，一个非常活跃的方向是专有模型的发展。即一个普遍的观点认为，基座大模型虽然有很好的通用基础知识，但是对于专有的领域如医学、金融领域等，缺少专门的语料训练，因此可能表现并不那么好。如果我们使用专有数据训练一个领域大模型可能是一种非常好的思路，也是一种非常
LangChain系列文章LangChain实现给动物取名字，LangChain2模块化prompttemplate并用streamlit生成网站实现给动物取名字LangChain3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄LangChain4用向量数据库Faiss存储，读取YouTube的视频文本搜索IndexesforinformationretrieveLangChain5易速鲜花内部问答系统LangChain6根据图片生成推广文案HuggingFace中的image-caption模型LangChain7文本模型TextLangChain和聊天模型ChatL
通过call来调用激活脚本，activatemyenv指的是要激活的环境，若省略，则激活的是base环境。call:从另一个批处理程序调用一个批处理程序，而不停止父批处理程序。callC:\ProgramData\Anaconda3\Scripts\activate.batactivatemyenvC:\ProgramData\Anaconda3\pythonD:\VSCode\hello.py若已配置系统环境变量，可简写命令Path=C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts;C:\ProgramData\Anaconda3;callactivatemyenvpytho
一、Midjourney绘画工具SparkAi【无需魔法使用】：SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！本系统使用Nestjs+Vue+Typescript框架技术，持续集成AI能力到本系统。支持OpenAIDALL-E3文生图，支持最新GPT-4多模态模型。持GPT-4图片对话能力（上传图片并识图理解对话）,支持DALL-E3文生图。SparkAi官方AI工具：https://ai.sparkaigf.com二、使用UI设计英文提示：afacelessshapeshifter,colorexp
这篇文章主要总结了在AI绘画中，使用MidJourney时提示语句Prompt的写法。1、基本Prompt写法完整的Prompt可以分为三个部分：[ImagePrompts][TextPrompt][Parameters]，其中：图片提示（ImagePrompts）：为影响最终结果样式和内容的图像URL，相当于根据所给的图片URL去生成图片，可以是多张图片；文本提示（PrompText）：这是最基本的同时也是必不可少的部分，去描述你想要生成图片的样子；参数（Parameters）：改变图像生成方式，例如宽高比、所使用的生成模型、放大器、步数等；图片链接：将图像添加到提示中，地址必须以.png，
为什么需要Prompt模板基于前文我们具备了Prompt构建的基础能力，但是我们在实际编写Prompt的过程当中，可能还会存在一些的问题比如对于背景和细节的描述还是不够或者为了描述的清楚堆砌了大量的文字,导致整个Prompt的结构化和可读性是比较差的从而GPT没有正确理解需求，导致输出的结果不及预期所以需要我们去总结Prompt工程相关知识，为我们自己去构建Prompt的一个相对来说比较标准化的模板帮助我们更灵活可扩展的去套用Prompt，实现不同领域不同问题的提问如何设计Prompt模板第一步是需要结合前文理清好的Prompt，应该怎样去进行设计？那我们的Prompt模板都需要包含哪些内容呢
PromptEngineering（提示工程）是指通过设计精心构造的提示（prompt）或者输入，来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性，通过提供特定格式或者内容的提示，引导模型生成符合预期的输出。提示对回复结果的影响PromptEngineering通过设计和构造精心设计的输入提示，直接影响大语言模型的结果。这种影响可以通过以下几个方面体现：方向性引导：提示可以指导模型生成特定类型的回答或内容。通过给出明确的指示或问题，模型更可能生成与提示相关的输出，从而达到特定目的。控制输出风格和内容：合理设计的提示可以控制模型生成的输出风格、语气或内容类型。比如
【PromptEngineering教程：写Prompt的艺术】1、什么是PromptEngineering？文章目录【PromptEngineering教程：写Prompt的艺术】1、什么是PromptEngineering？什么是PromptEngineering？举个例子需要学习PE吗？OneMoreThing小结什么是PromptEngineering？解释这个词之前，首先需要解释prompt这个词。简单的理解它是给AI模型的指令。它可以是一个问题、
