prompt engineering
时间: 2023-05-04 14:03:39 浏览: 268
Prompt Engineering是指快速工程。它是一种工程理念,通过迅速的响应和执行,提高工程项目的效率和成功率。Prompt Engineering包含快速响应、小规模实验、紧凑计划、灵活变更、技术集成等核心要素。其特点是紧凑的计划、创新的技术、迅速的执行和高效的反馈。Prompt Engineering主要应用于复杂多变、周期短、技术挑战的项目,例如新产品开发、轻量级原型、临时解决方案等。采用Prompt Engineering的工程团队通常是规模较小的跨学科团队,通过紧密协作、快速响应和反复实验,提供最优质的解决方案。
Prompt Engineering是IT行业中敏捷开发理念的一种体现,它将敏捷开发中的迭代开发、自组织团队、持续交付等技术手段融合在一起,强调实践、实验和学习的过程,具有高效、灵活、快速的特点。
总之,Prompt Engineering是一种高效的工程理念,强调快速响应、小规模实验、紧凑计划、灵活变更等核心要素,适用于复杂多变、周期短、技术挑战的项目。采用Prompt Engineering的团队通过紧密协作、快速响应和反复实验,能够提供最优质的解决方案。
相关问题
prompt engineering项目
### 关于 Prompt Engineering 项目教程和案例
#### 定义与概述
Prompt Engineering 是一门涉及设计和优化提示的技术,这些提示用于指导大型语言模型(LLM),以实现特定的任务或生成期望的结果[^1]。
#### 资源集合
存在多个资源可以作为学习 Prompt Engineering 的起点。例如,在线资料库不仅包含了有关此主题的文章综述,还提供了不同方法论以及应用实例的详细介绍[^3]。
#### 实际操作指南
对于希望深入理解并实践这项技术的人来说,《Prompt Engineering 教程:写 Prompt 的艺术》提供了一个很好的开端。这份材料覆盖了从基础概念到高级技巧的内容,并通过具体例子帮助读者掌握如何有效地创建高质量的输入指令给 LLMs 使用。
#### 开发者社区贡献
除了官方文档外,开源平台也汇聚了许多爱好者分享的经验和技术贴士。比如 GitHub 上的一个名为 "prompt-engineering" 的仓库就收集了大量的实用建议,特别适合那些想要探索更多可能性的人群尝试不同的技术和策略来提升工作效率[^4]。
```python
# Python 示例代码展示如何调用 API 发送自定义 prompt 给大模型服务端口
import requests
def send_prompt_to_llm(prompt_text, api_key="your_api_key"):
url = 'https://api.example.com/v1/models/llm:predict'
headers = {
'Authorization': f'Bearer {api_key}',
'Content-Type': 'application/json',
}
data = {"inputs": [{"text": prompt_text}]}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
return response.json()
custom_prompt = "请解释一下量子力学中的叠加态原理"
result = send_prompt_to_llm(custom_prompt)
print(result['outputs'][0]['generated_text'])
```
payload prompt engineering
### Payload Prompt Engineering 的概念
Payload提示工程涉及设计和优化用于网络通信的有效载荷数据结构以及交互方式。有效载荷是指传输协议中的实际业务数据部分,在不同的上下文中有着广泛的应用。
对于HTTP请求来说,payload通常指的是POST或PUT请求体内的数据;而在二进制协议里,则可能指代更复杂的数据包格式[^1]。
### 应用场景
在现代软件开发实践中,特别是在微服务架构下,API网关会处理来自客户端的各种形式的入站流量并将其转发给适当的服务端点。此时就需要精心构建payload来确保信息能够被正确解析与理解。另外,在自动化测试框架中也经常运用到这一技术,通过模拟不同类型的输入来进行全面的功能验证[^2]。
### 实现方法
为了有效地实施payload提示工程,可以采取如下措施:
#### 数据校验
定义严格的模式匹配规则以确认接收到的信息是否符合预期标准。这可以通过JSON Schema或者XML DTD等方式完成。
```json
{
"$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
"type": "object",
"properties": {
"name": { "type": "string" },
"age": { "type": "integer", "minimum": 0 }
},
"required": ["name"]
}
```
#### 错误反馈机制
当检测到异常情况时返回有意义的状态码及描述性的错误消息帮助开发者快速定位问题所在。
```python
if not validate_payload(request_data):
response = {"error": "Invalid payload"}
return jsonify(response), 400
```
#### 文档化接口说明
提供详尽的RESTful API文档或其他形式的技术指南让使用者清楚知道如何组装合法有效的请求参数组合。
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