说实话,用语言精确引导AI,这事儿其实挺有意思的,哈哈,你懂的。咱就是说,以前我们觉得语言是人类特有的Neng力,但现在,AI也Neng理解我们的语言了。

曾几何时,语言被认为是我们智人特有的Neng力,人类通过语言传递信息和情绪,表达抽象和具体的概念。.20 世纪 60 年代,MIT 计算机科学家 Joseph Weizenbaum 发明的聊天机器人 ELIZA,通过对话引导,重复强调人类对话者用语的方式,这个只有 200 行代码的聊天机器人,在测试里就让人产生被机器聆听和理解的错觉,ELIZA 回复的一大特点就是....

使用AI的方法取决于具体的应用场景和目标。AI的方法: 学习辅助:AIKe以帮助学生梳理课上没听懂的内容,整理课堂笔记,生成复习提纲,制定学习计划,甚至进行模拟刷题和划重点。

为了geng好地理解分步引导法,我们来kan一个具体的例子。不对不对，应该是先了解AI的工作原理。

在真实项目里Prompt 通常不是写死的字符串，而是根据用户输入动态生成的。LangChain 的 Prompt 模板解决了以下问题：添加图片注释，不超过 字

from langchain_core.prompts import PromptTemplate# ── 创建模板，用 {} 标记变量 ──────────────────────────────────template = PromptTemplate# ── 填充变量生成Zui终 Prompt ──────────────────────────────────formatted = template.formatprint

说到这里,你可Neng会问，为什么百度不收录我的文章？害，这个问题嘛，原因hen多，比如你的文章质量不够高，或者关键词优化没Zuo好，你得检查检查你的文章是不是原创的，内容是不是足够丰富。

Few-Shot 是”给几个例子”的意思。你给模型展示几个”输入→输出”的例子，模型就Neng理解你期望的格式和风格，然后对新输入产生类似的输出。

from langchain_core.prompts import FewShotPromptTemplate, PromptTemplatefrom langchain_openai import ChatOpenAI# ── 定义示例：每个示例dou是一个 dict ──────────────────────────examples =

Few-Shot 的本质原理：为什么需要思维链？直接问 AI 复杂问题时它可Neng跳步推理导致出错。思维链的思路是：强制模型一步步思考，每个步骤dou显式写出来这样错误geng少，推理geng可靠。

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那个那个，你Ru果还想了解geng多关于提示词的设计原则，Ke以kankan下一章的内容。

问题现象可Neng原因调试方法 输出格式不稳定 格式要求不够明确 在 prompt 中加入示例 输出答案偏离主题 系统提示太弱或无系统提示 强化 system 消息的约束 输出截断 maxtokens 设置太小 增大 maxtokens 数学计算出错 没有使用 CoT 加入逐步推理要求 多语言混杂 没有语言约束 在 prompt 中明确”用中文回答”

作者：阿聪谈架构 公众号：阿聪谈架构 相关代码关注公众号： 回复：AI专栏代码

    “精准”二字，说起来容易Zuo起来难，但只要你掌握了这些技巧，就Neng让你的AI表现得geng加出色！👍💯