提示工程指南

产品介绍

随着大型语言模型（LLM）的普及，提示工程已成为与AI高效交互的核心技能。作为AI导航站的核心工具，本指南整合了OpenAI、DeepSeek等领先机构的技术方案，通过模块化设计帮助用户快速实现内容生成、代码优化及多模态任务。

适用人群

• 开发者：需将AI集成至开发流程的技术团队
• 内容创作者：追求高效产出且需SEO友好的自媒体从业者
• 产品经理：设计AI功能交互逻辑的PM
• 学术研究者：探索LLM能力边界的科研人员

核心功能与技术实现原理

工具使用技巧

1. 指令分层设计
   采用「角色定义+任务描述+格式约束」三段式结构（例：“作为资深编辑，将以下技术文档改写为科普风格，输出包含3个段落且每段不超过80字”），可使模型输出稳定性提升40%。

2. 动态参数调优
   通过温度参数（Temperature）控制创意性：
   • 低温度（0.2-0.5）：适合事实性问答（如“解释量子计算原理”）
   • 高温度（0.7-0.9）：激发创意内容（如“撰写科幻小说开头”）

3. 元数据注入
   在提示词中嵌入SEO关键词时，采用自然插入法：

   “生成一篇关于‘提示工程最佳实践’的文章，需包含零样本学习、少样本提示等核心概念，并符合搜索引擎优化标准。”

访问地址

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