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本系列文章从最初的基础原理与入门实践切入，一直延伸到主流策略、引导策略、RAG（检索增强生成）、思维树（ToT）与避免幻觉（Hallucination）的策略这种渐进的结构方便了对初学者和进阶者的双向照顾。初学者可以先理解基本概念，然后慢慢深入；有一定经验的读者则可以快速跳到策略章节，获取更高阶的经验和方法。在熟练掌握以上技能和熟悉概念理论之后，我们需付出实践，结合场景来实际操作检验一遍，达到融会贯通。

Prompt提示工程上手指南(七)Prompt编写实战-基于智能客服问答系统下的Prompt编写

此篇文章已经是本系列的第五篇文章，之前我们已经将检索增强生成(RAG)策略，逐渐我们掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)这三大框架我们现在要开始了解学习思维树 (ToT)。

Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践-思维树 (ToT)策略下的Prompt

这是本系列的第六篇文章，在这篇中我们需要了解并处理语言模型最为棘手的问题，也就是AI"幻觉”（Hallucination）问题。在大型语言模型和聊天机器人的世界里，"幻觉"现象指的是这些智能系统有时会基于给定的提示，创造出并不存在的信息或事实。简而言之，就是这些先进的AI在对话过程中可能会偶尔"脱轨"，提供与问题无关的回答，或者讲述一些与现实不符的内容。这种现象反映了AI在理解和生成语言时，尽管它们通常表现出色，但有时仍会犯错或产生与期望不符的输出。

Prompt提示工程上手指南(六):AI避免"幻觉”（Hallucination）策略下的Prompt

此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考（CoT）、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了，因为无论是个人还是企业，都想要培养出一个属于自己领域专业的AI。但伴随而来的问题，不限于产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差，以及对最新知识的了解有限。

Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt

Prompt系列的第二期文章已经将所有的Prompt工程主流策略讲解完毕，共涉及到六种Prompt类别模型以及具体生产内容详解。再结合系列第一篇文章具体对Prompt工程的详细介绍，也就可以达到Prompt工程师的初步入门，现在如果掌握了这些基础技能那么就可以去学习一些更高阶的Prompt技能，伴随GPT-4 Turbo达到可生成自定义的GPTs，能够搭建属于业务目标的知识数据库，我们现在需要结合知识库的种类和数据形式，去做Prompt的迭代以达到我们想要的语言生成结果。

Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(三)-Prompt个性知识库引导

上篇文章将Prompt提示工程大体概念和具体工作流程阐述清楚了，我们知道Prompt工程是指人们向生成性人工智能（AI）服务输入提示以生成文本或图像的过程中，对这些提示进行精炼的过程。生成人工智能是一个根据人类和机器产生的数据训练的机器人，它不具备筛选你正在交流的内容以理解你实际在说什么的能力。也就是说你说的就是你得到的。那么我们使用Prompt在不进行高成本的调参，显得尤为重要，因此有很多Prompt策略适用于不同的语言大模型中，在图像大模型中Prompt策略可谓是核心必学科目了。那么本章我们将了解Prompt主流策略有什么。

Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(二)-Prompt主流策略

想象一下，你在装饰房间。你可以选择一套标准的家具，这是快捷且方便的方式，但可能无法完全符合你的个人风格或需求。另一方面，你也可以选择定制家具，选择特定的颜色、材料和设计，以确保每件家具都符合你的喜好和空间要求。

迈向大模型第一步：Prompt提示工程基础原理及实践

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