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提高您的LLM输出和设计智能提示：AI工程师的工具箱的真正技巧
不仅要问什么，而且您如何问。迅速工程技术的实用技术可以提高您的LLM输出和设计更智能的提示：AI工程师工具箱的真正技巧首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学但是，提供有效且可靠的输出的好提示不是。随着语言模型的能力和多功能性的增长，获得高质量的结果取决于您如何提出模型，而不是模型本身。在这里，工程迅速而不是理论上的练习，而是每天在生产环境中的实用内置经验，每天都有数千个电话。
好的提示 有效可靠的输出 您如何问 日常实用内置经验在本文中，我几乎每天都会分享五种实用的及时工程技术，以构建稳定且可靠，高性能的AI工作流程。它们不仅是我阅读的技巧，而且是我在工作中测试，完善和依赖的方法。
五种实用的及时工程技术有些看起来可能违反直觉，有些人出奇的简单，但是所有这些都在我的熟练程度上产生了真正的改变，以获得我期望的LLM的结果。让我们潜入。
提示1 - 要求LLM编写自己的提示
这首第一种技术可能会感到违反直觉，但这是我一直使用的技术。我通常不想从一开始就制作完美的提示，而是从我想要的东西的粗略轮廓开始，然后要求LLM根据我提供的其他上下文来完善理想的提示。这种共同建设策略允许快速生产非常精确，有效的提示。
违反直觉 完善理想提示 本身 共同建设策略 精确有效的提示总体过程通常由三个步骤组成：
- 从一般结构开始解释任务和规则，以跟进评估/提示，以匹配边缘案例或特定需求的所需结果集成