LLM提示领域已经沉迷于各种巧妙的技巧，但有一种方法脱颖而出——并非因为它的巧妙，而是因为能够解决实际问题：基于 XML 的提示。

在这篇文章中，我们将探讨适用于LLM的实用提示工程技术。

最难的部分不是技术。不是产品。是提示。

上下文工程是最近的热门话题，自从安德烈·卡帕蒂在推文中推广它后，每个人都为之疯狂。

在这份指南中，我将分享我用来头脑风暴想法、分析趋势、起草引人入胜的帖子并优化参与度的具体提示。

学习顶级开发人员使用的技巧，以获得更干净、更快、更智能的 AI 生成代码

通过让AI先犯错再修正，可以提高其推理能力。因为它给我们提供了两个对比明显的输出：一个显然是错误的答案，另一个是明智的纠正。

作为一个AI初创公司的人，我可以告诉你，提示工程绝对是一项需要时间和精力去掌握的复杂技能，但它并不比构建应用程序所需的其他任何技术技能更重要或更不重要。

只需要一点创造力和深思熟虑，你就可以用大模型做一些美妙的事情。我写这份简明指南是为了让使用者一窥我自己构建提示的方法。

虽然有许多方法可以创作出潜在的畅销书，但有时遵循一种常见且经过验证的方法是有益的。一种流行的方法是由Randy Ingermanson创建的，称为雪花法。它的成功在于那些使用它的人创作出了杰出的书籍。

本文是来自 KNIME 社区和团队的专家建议，以指导大型语言模型生成有意义的响应