本文深入解析了Prompt工程的本质强调清晰定义任务边界、上下文、输出协议和验收方法的重要性。文章详细介绍了如何构建有效的Prompt包括角色设定、任务描述、上下文提供、格式约束、示例展示等关键要素。此外还探讨了Few-shot示例的应用、长Prompt的分层管理、输出格式的优化、复杂任务的拆解处理以及Prompt工程的测试与迭代管理。最后文章强调了安全防护和Prompt压缩的重要性为读者提供了全面的Prompt工程实践指南。写好 Prompt不是把话说得更长很多人把 Prompt 工程理解成“寻找一句神奇口令”。实际项目里真正决定稳定性的不是口号而是把任务边界、上下文、输出协议和验收方法写清楚。模型只能根据当前输入推断你的意图没有写出的部分它只能猜。一条好 Prompt 的价值不只是让某一次回答更好而是让结果变得可预期、可复用、可测试、可回滚。官方文档也普遍把提示工程描述为持续迭代的过程先定义成功标准再通过真实样本验证和改进。一、先理解 Prompt 到底包含什么Prompt 不只是用户最后输入的一句话。在大模型应用中它通常由系统规则、本次任务、业务上下文、示例、用户数据和输出格式共同组成。Google 的提示设计文档把任务、系统指令、Few-shot 示例和上下文列为常见组成部分这也说明写 Prompt 本质上是在组织信息而不是堆砌“请认真回答”之类的强调词。角色让模型采用合适的专业视角角色不是越夸张越好。比起“你是世界上最顶尖的专家”更有效的写法是说明专业领域、关注点和工作方式。例如让模型以“负责性能与安全审查的 Python 后端工程师”视角检查代码远比“你是一个助手”更具体。任务用动作词写清楚要做什么“分析一下”“优化一下”都太宽。最好明确动作和交付物例如“找出 5 个性能瓶颈按影响程度排序并给出可执行修改建议”。复杂任务需要拆解避免把检索、判断、生成、校验全部塞进一句话。上下文把业务前提主动告诉模型模型不知道你的用户是谁、材料来自哪里、术语在公司内部怎么定义。对业务结果有影响的背景需要主动提供与任务无关的历史信息则应删除避免重要指令被淹没。格式约定长度、字段和失败处理当输出要进入数据库、工作流或下一步 Agent 时格式约束往往比“文风好不好”更重要。除了字段还要写清楚枚举值、空值、未知情况和禁止输出的内容。示例直接展示什么叫合格答案对标签分类、品牌语气、固定 JSON、SQL 注释等任务示例通常比长篇规则更直观。示例要有代表性尤其要覆盖容易混淆的边界情况。二、从差 Prompt 到好 Prompt好 Prompt 不一定很长但必须把影响结果的关键选择写出来。判断一条 Prompt 是否合格可以问四个问题模型知道给谁看吗知道做到什么程度吗知道用什么格式吗遇到信息不足时知道怎么办吗一个可直接复用的通用模板## 角色你是一名【专业角色】重点关注【关键能力或风险】。## 任务请完成【明确动作】最终交付【具体结果】。## 上下文- 目标受众【谁会使用结果】- 使用场景【结果将用于哪里】- 已知信息【必须参考的事实或材料】## 约束- 范围【包含什么 / 不包含什么】- 长度【字数或条数】- 风格【正式、通俗、技术化等】- 不确定时【说明缺失信息不要猜测】## 输出格式按【固定结构或字段】输出。## 示例输入……输出……## 待处理内容【用户输入或材料】三、Few-shot用样例对齐格式和风格Zero-shot 是只给任务不给示例One-shot 给一个示例Few-shot 则提供少量输入输出对。Microsoft 的提示工程文档指出Few-shot 并不会永久改变模型而是在当前请求中用样例“调节”模型的行为。示例不是越多越好。优先选择能覆盖主要模式、最容易出错和最需要保持格式一致的案例。大量重复样例会增加 token、延迟和维护成本。四、长 Prompt 要分层不要把所有文字混在一起长 Prompt 最怕边界不清。系统规则负责长期身份和安全边界任务指令描述本次工作上下文只提供事实材料用户输入是待处理数据输出协议负责约束结构。外部网页、邮件、文档和检索片段都应视为不可信数据不能因为它们写着“忽略之前要求”就当成真正指令。Markdown 标题、XML 标签、代码围栏都能起到分隔作用。关键不是迷信某种符号而是让同一类信息始终放在固定区域并确保模板变量不会把数据插进高优先级指令中。五、输出格式要为下游系统负责要求 JSON 时不能只写“用 JSON 输出”还要说明字段、类型、枚举值、最大长度和缺失值处理。能使用结构化输出或 Schema 校验时应优先依赖系统能力而不是完全相信模型会始终输出合法 JSON。{ summary: 20 字以内概述, sentiment: 正面 | 中性 | 负面, keywords: [ 最多 3 个关键词 ], confidence: 0, missing_information: [ ]}六、复杂任务用 Prompt Chain 拆开做一条 Prompt 同时承担事实提取、内容创作、合规检查和格式转换任何一步出错都很难定位。Prompt Chain 把任务拆成多个节点每一步有独立输入、输出和验收规则。这样既方便重试也方便为不同步骤选择不同模型或工具。七、推理任务重视可核查结果不要求展示完整思维链对计算、排障和多约束规划任务可以要求模型先规划再执行但面向最终用户时更适合输出结论、关键依据、可复查步骤和不确定性而不是强制展示冗长的内部思考过程。这样既节省 token也更容易审查。一个实用写法是“先检查输入是否完整完成分析后只输出最终结论、关键证据和需要人工确认的风险点。若无法确定请说明缺少哪些信息。”八、RAG 和 Agent 场景不能只靠 Prompt 兜底OpenAI 的提示工程文档把检索增强生成视为向请求加入相关上下文的一种方式。真正可靠的 RAG 不只是“把文档塞进 Prompt”还要控制检索质量、标记来源、限制上下文长度并要求模型在材料不足时拒绝编造。Agent 还能调用工具和执行操作风险更高。工具名、参数类型、可访问数据和敏感动作确认都应该由系统层控制不能只写一句“不要做危险操作”就结束。九、Prompt 工程必须有测试集和迭代闭环Anthropic 的官方指南建议在优化 Prompt 前先有明确的成功标准、可实证测试的方法和一版初稿。实际项目可以建立覆盖正常、边缘、对抗和历史失败案例的测试集每次修改只改变一个关键点并和上一版本对比。常见指标包括任务正确率、格式通过率、引用正确率、拒答准确率、人工评分、平均输入 token、首 token 延迟和单次成本。没有评测时“感觉变好了”通常不可靠。十、Prompt 要像代码一样管理生产 Prompt 应进入代码仓库或集中管理系统和业务逻辑一起审查、测试、发布和回滚。OpenAI 当前文档也明确建议把 Prompt 当作应用代码使用命名模块、类型化变量、代表性测试样本、评测检查、Git 历史、PR 审查、发布标签和功能开关。Google Cloud 的 Prompt Management 也强调把 Prompt 作为可版本化资产进行创建、更新、共享和复用。无论使用什么平台至少要记录 Prompt 文本、模型版本、参数、测试集、指标、变更原因和发布时间。十一、安全Prompt Injection 不能只靠一句“忽略恶意指令”Prompt Injection 是针对对话式 AI 的社会工程攻击攻击者把恶意指令藏在网页、文档、邮件或检索内容中诱导模型偏离用户本意。随着 Agent 能读取隐私数据、发送邮件和执行操作这类风险会明显放大。更可靠的防护是多层组合区分可信指令与不可信数据只授予完成任务所需的最小权限敏感操作要求人工确认工具参数使用白名单和类型校验对输出进行内容与权限检查。明确、具体的任务范围也比“查看所有邮件并自行处理”这种宽泛授权更安全。十二、Prompt 压缩删噪声不删边界长 Prompt 会增加输入 token、延迟和维护成本但“短”不是目标“高信息密度”才是目标。可以删掉重复强调、无关礼貌话和相似样例不能随便删除任务边界、关键上下文、输出字段和边缘案例。稳定不变的前缀还可以结合 Prompt Caching 降低重复请求的输入成本和延迟。无论手工精简还是使用自动优化工具都必须在自己的测试集上验证避免为了省 token 破坏效果。十三、上线前检查清单最后再做一次反向检查有没有让模型猜的重要信息有没有把外部内容误当成指令输出能否被程序严格校验失败时是否会明确拒答或返回缺失信息每次改动是否可以通过版本记录找到原因并快速回滚结语Prompt 工程不是靠“更会聊天”获得偶然好答案而是把目标、上下文、格式、示例、安全边界和评测闭环组织成一套可维护的系统。个人使用时五要素已经能解决大多数问题进入 RAG、Agent 和生产系统后Prompt 必须和检索、权限、结构化输出、测试与版本管理一起设计。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】 新手程序员轻松掌握Prompt工程，让大模型成为你的得力助手
本文深入解析了Prompt工程的本质强调清晰定义任务边界、上下文、输出协议和验收方法的重要性。文章详细介绍了如何构建有效的Prompt包括角色设定、任务描述、上下文提供、格式约束、示例展示等关键要素。此外还探讨了Few-shot示例的应用、长Prompt的分层管理、输出格式的优化、复杂任务的拆解处理以及Prompt工程的测试与迭代管理。最后文章强调了安全防护和Prompt压缩的重要性为读者提供了全面的Prompt工程实践指南。写好 Prompt不是把话说得更长很多人把 Prompt 工程理解成“寻找一句神奇口令”。实际项目里真正决定稳定性的不是口号而是把任务边界、上下文、输出协议和验收方法写清楚。模型只能根据当前输入推断你的意图没有写出的部分它只能猜。一条好 Prompt 的价值不只是让某一次回答更好而是让结果变得可预期、可复用、可测试、可回滚。官方文档也普遍把提示工程描述为持续迭代的过程先定义成功标准再通过真实样本验证和改进。一、先理解 Prompt 到底包含什么Prompt 不只是用户最后输入的一句话。在大模型应用中它通常由系统规则、本次任务、业务上下文、示例、用户数据和输出格式共同组成。Google 的提示设计文档把任务、系统指令、Few-shot 示例和上下文列为常见组成部分这也说明写 Prompt 本质上是在组织信息而不是堆砌“请认真回答”之类的强调词。角色让模型采用合适的专业视角角色不是越夸张越好。比起“你是世界上最顶尖的专家”更有效的写法是说明专业领域、关注点和工作方式。例如让模型以“负责性能与安全审查的 Python 后端工程师”视角检查代码远比“你是一个助手”更具体。任务用动作词写清楚要做什么“分析一下”“优化一下”都太宽。最好明确动作和交付物例如“找出 5 个性能瓶颈按影响程度排序并给出可执行修改建议”。复杂任务需要拆解避免把检索、判断、生成、校验全部塞进一句话。上下文把业务前提主动告诉模型模型不知道你的用户是谁、材料来自哪里、术语在公司内部怎么定义。对业务结果有影响的背景需要主动提供与任务无关的历史信息则应删除避免重要指令被淹没。格式约定长度、字段和失败处理当输出要进入数据库、工作流或下一步 Agent 时格式约束往往比“文风好不好”更重要。除了字段还要写清楚枚举值、空值、未知情况和禁止输出的内容。示例直接展示什么叫合格答案对标签分类、品牌语气、固定 JSON、SQL 注释等任务示例通常比长篇规则更直观。示例要有代表性尤其要覆盖容易混淆的边界情况。二、从差 Prompt 到好 Prompt好 Prompt 不一定很长但必须把影响结果的关键选择写出来。判断一条 Prompt 是否合格可以问四个问题模型知道给谁看吗知道做到什么程度吗知道用什么格式吗遇到信息不足时知道怎么办吗一个可直接复用的通用模板## 角色你是一名【专业角色】重点关注【关键能力或风险】。## 任务请完成【明确动作】最终交付【具体结果】。## 上下文- 目标受众【谁会使用结果】- 使用场景【结果将用于哪里】- 已知信息【必须参考的事实或材料】## 约束- 范围【包含什么 / 不包含什么】- 长度【字数或条数】- 风格【正式、通俗、技术化等】- 不确定时【说明缺失信息不要猜测】## 输出格式按【固定结构或字段】输出。## 示例输入……输出……## 待处理内容【用户输入或材料】三、Few-shot用样例对齐格式和风格Zero-shot 是只给任务不给示例One-shot 给一个示例Few-shot 则提供少量输入输出对。Microsoft 的提示工程文档指出Few-shot 并不会永久改变模型而是在当前请求中用样例“调节”模型的行为。示例不是越多越好。优先选择能覆盖主要模式、最容易出错和最需要保持格式一致的案例。大量重复样例会增加 token、延迟和维护成本。四、长 Prompt 要分层不要把所有文字混在一起长 Prompt 最怕边界不清。系统规则负责长期身份和安全边界任务指令描述本次工作上下文只提供事实材料用户输入是待处理数据输出协议负责约束结构。外部网页、邮件、文档和检索片段都应视为不可信数据不能因为它们写着“忽略之前要求”就当成真正指令。Markdown 标题、XML 标签、代码围栏都能起到分隔作用。关键不是迷信某种符号而是让同一类信息始终放在固定区域并确保模板变量不会把数据插进高优先级指令中。五、输出格式要为下游系统负责要求 JSON 时不能只写“用 JSON 输出”还要说明字段、类型、枚举值、最大长度和缺失值处理。能使用结构化输出或 Schema 校验时应优先依赖系统能力而不是完全相信模型会始终输出合法 JSON。{ summary: 20 字以内概述, sentiment: 正面 | 中性 | 负面, keywords: [ 最多 3 个关键词 ], confidence: 0, missing_information: [ ]}六、复杂任务用 Prompt Chain 拆开做一条 Prompt 同时承担事实提取、内容创作、合规检查和格式转换任何一步出错都很难定位。Prompt Chain 把任务拆成多个节点每一步有独立输入、输出和验收规则。这样既方便重试也方便为不同步骤选择不同模型或工具。七、推理任务重视可核查结果不要求展示完整思维链对计算、排障和多约束规划任务可以要求模型先规划再执行但面向最终用户时更适合输出结论、关键依据、可复查步骤和不确定性而不是强制展示冗长的内部思考过程。这样既节省 token也更容易审查。一个实用写法是“先检查输入是否完整完成分析后只输出最终结论、关键证据和需要人工确认的风险点。若无法确定请说明缺少哪些信息。”八、RAG 和 Agent 场景不能只靠 Prompt 兜底OpenAI 的提示工程文档把检索增强生成视为向请求加入相关上下文的一种方式。真正可靠的 RAG 不只是“把文档塞进 Prompt”还要控制检索质量、标记来源、限制上下文长度并要求模型在材料不足时拒绝编造。Agent 还能调用工具和执行操作风险更高。工具名、参数类型、可访问数据和敏感动作确认都应该由系统层控制不能只写一句“不要做危险操作”就结束。九、Prompt 工程必须有测试集和迭代闭环Anthropic 的官方指南建议在优化 Prompt 前先有明确的成功标准、可实证测试的方法和一版初稿。实际项目可以建立覆盖正常、边缘、对抗和历史失败案例的测试集每次修改只改变一个关键点并和上一版本对比。常见指标包括任务正确率、格式通过率、引用正确率、拒答准确率、人工评分、平均输入 token、首 token 延迟和单次成本。没有评测时“感觉变好了”通常不可靠。十、Prompt 要像代码一样管理生产 Prompt 应进入代码仓库或集中管理系统和业务逻辑一起审查、测试、发布和回滚。OpenAI 当前文档也明确建议把 Prompt 当作应用代码使用命名模块、类型化变量、代表性测试样本、评测检查、Git 历史、PR 审查、发布标签和功能开关。Google Cloud 的 Prompt Management 也强调把 Prompt 作为可版本化资产进行创建、更新、共享和复用。无论使用什么平台至少要记录 Prompt 文本、模型版本、参数、测试集、指标、变更原因和发布时间。十一、安全Prompt Injection 不能只靠一句“忽略恶意指令”Prompt Injection 是针对对话式 AI 的社会工程攻击攻击者把恶意指令藏在网页、文档、邮件或检索内容中诱导模型偏离用户本意。随着 Agent 能读取隐私数据、发送邮件和执行操作这类风险会明显放大。更可靠的防护是多层组合区分可信指令与不可信数据只授予完成任务所需的最小权限敏感操作要求人工确认工具参数使用白名单和类型校验对输出进行内容与权限检查。明确、具体的任务范围也比“查看所有邮件并自行处理”这种宽泛授权更安全。十二、Prompt 压缩删噪声不删边界长 Prompt 会增加输入 token、延迟和维护成本但“短”不是目标“高信息密度”才是目标。可以删掉重复强调、无关礼貌话和相似样例不能随便删除任务边界、关键上下文、输出字段和边缘案例。稳定不变的前缀还可以结合 Prompt Caching 降低重复请求的输入成本和延迟。无论手工精简还是使用自动优化工具都必须在自己的测试集上验证避免为了省 token 破坏效果。十三、上线前检查清单最后再做一次反向检查有没有让模型猜的重要信息有没有把外部内容误当成指令输出能否被程序严格校验失败时是否会明确拒答或返回缺失信息每次改动是否可以通过版本记录找到原因并快速回滚结语Prompt 工程不是靠“更会聊天”获得偶然好答案而是把目标、上下文、格式、示例、安全边界和评测闭环组织成一套可维护的系统。个人使用时五要素已经能解决大多数问题进入 RAG、Agent 和生产系统后Prompt 必须和检索、权限、结构化输出、测试与版本管理一起设计。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。大模型入门到实战全套学习大礼包1、大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通2、大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。3、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。4、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。5、大模型大厂面试真题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我精心整理了一份大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。适用人群第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】