2 篇博文 含有标签「提示工程」

COSTAR 框架​

• 上下文Context: 提供背景信息有助于语言模型（LLM）理解特定场景。
• 目标 objective: 清晰定义任务有助于指导语言模型的关注点。
• 风格 Style: 指定期望的写作风格使语言模型的回应更加一致。
• 语气 Tone: 设定语气确保回应与所需的情感表达。
• 受众 Audience: 确定目标受众使语言模型的回应更加针对性。
• 输出 Response: 提供回应格式，如文本或json，确保语言模型的输出，并帮助构建流程。

来源​

https://medium.com/@frugalzentennial/unlocking-the-power-of-costar-prompt-engineering-a-guide-and-example-on-converting-goals-into-dc5751ce9875

(Powered by GPT AI Flow SEO module)

AI 技术日新月异，如今已经成为许多领域不可或缺的工具。但是，对于那些对 AI 技术了解不多的人来说，如何有效地使用这些工具仍然是个挑战。本文将为您介绍如何利用 OpenAI 提示工程，使您更轻松地从 AI 模型中获得所需的结果。

通过遵循本文提供的最佳实践，您可以更好地与 AI 进行交互，实现高效的任务完成。无论您是初学者还是有一定经验的用户，这些提示都将帮助您更好地理解 AI 的运作原理，让您在使用 AI 时更加得心应手。

提示工程的工作原理​

由于模型的训练方式或它们所训练的数据，存在特定的提示格式，这些格式特别适合并更符合手头的工作和任务。以下是我们发现可靠有效的几种提示格式，建议尝试不同的格式找到最适合您工作和任务的格式。