8 篇文档带有标签「提示词工程」

ReAct (Reason+Act) 是什么？本文为你深度解析驱动现代 AI Agent 的核心认知框架。了解它如何将“思维链”的推理能力与“函数调用”的行动能力结合，形成一个“思考-行动-观察”的强大循环，以解决复杂问题。

少样本提示 (Few-shot Prompting) 是什么？本文为你揭示这项最实用的提示词工程技巧。了解如何通过“做示范”的方式，在提示词中提供少量范例，来极大提升 AI 在处理复杂格式、分类和新颖任务上的准确性。

思维树 (Tree of Thoughts, ToT) 是什么？本文为你揭示这项“思维链”终极进化版技术的秘密。了解它如何通过“生成-评估-搜索”的树状探索，让 AI 摆脱线性思考，从而在复杂的规划、创造和决策任务上表现出惊人的能力。

思维链 (Chain-of-Thought, CoT) 是什么？本文为你揭开这项解锁 AI 推理能力“魔法咒语”的秘密。了解如何通过简单地指示模型“一步一步思考”，来显著提升其在数学、逻辑和复杂规划任务上的准确性。

指令遵循 (Instruction Following) 是什么？本文为你揭示这项区分“文本补全机”与“智能助手”的核心能力。了解它如何通过“指令微调”赋予 LLM 理解并忠实执行复杂指令的能力，以及为何它是所有提示词工程技巧的基石。

提示词工程 (Prompt Engineering) 是什么？本文为你系统性地揭开这门与 AI 沟通的核心学科。从基础技巧（零/少样本、思维链），到高级实践（模板化、评估优化），学习如何成为一名合格的“巨灵沟通师”，精确、安全地驾驭 AI 的强大力量。

AI 应用的评估与优化是什么？本文为你揭示将提示词工程从“艺术”变为“科学”的核心流程。学习如何通过“准备考卷、设计评分表、自动化阅卷”三大步骤，利用 LLM-as-a-Judge 等技术，实现数据驱动的优化。

零样本提示 (Zero-shot Prompting) 是什么？本文为你解析这种最基础、最直观的提示词技巧。了解它如何依赖大语言模型强大的“泛化能力”，让你仅通过直接的自然语言指令，就能让 AI 完成各种任务。