摘要：
一、链式任务设计的概念与价值 在人工智能应用开发中，单轮对话往往无法满足复杂业务场景的需求。链式任务设计允许我们将复杂问题分解为一系列相互关联的子任务，每个子任务的输出可以作为下一个子任务的输入，从而实现更加复杂和精确的功能。 链式任务的核心价值： 复杂问题分解：将难以一次性解决的问题拆分为可管理的 阅读全文
posted @ 2025-04-23 11:26
何双新
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摘要：
一、什么是引导式推理（Self-Reasoning Prompt）？ 引导式推理是一种提示工程技术，通过特定的提示结构引导AI模型进行逐步推理，使其能够像人类一样"思考"问题，而非直接给出答案。这种方法特别适用于复杂问题的解决，因为它能够： 提升推理质量：通过明确的思考步骤，减少直接跳到结论的错误 阅读全文
posted @ 2025-04-23 10:43
何双新
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摘要：
一、多轮对话中的上下文挑战与常见问题 在与大语言模型（LLM）进行多轮对话时，我们常常面临以下挑战： 上下文丢失：模型"遗忘"之前提到的信息 指代不明：难以理解代词指向的内容 话题漂移：对话逐渐偏离最初目标 信息过载：上下文窗口限制导致早期信息被截断 一致性问题：模型回答前后矛盾 这些问题会导致用户 阅读全文
posted @ 2025-04-23 10:39
何双新
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摘要：
一、Prompt 工程与模型微调的本质区别 Prompt 工程的特点 Prompt 工程是通过精心设计输入提示来引导大语言模型生成所需输出的技术。它不改变模型的基本参数，而是利用现有模型能力。 工作原理：通过构建结构化的提示语，使模型理解任务上下文和目标 成本效益：无需大量计算资源，实施周期短 灵活 阅读全文
posted @ 2025-04-23 09:43
何双新
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摘要：
一、什么是 CoT（Chain of Thought）提示法？ 结构化思维在人工智能交互中的重要性日益凸显，其中Chain of Thought（CoT，思维链）提示法是一种强大的技术，能够显著提升AI模型处理复杂任务的能力。 CoT的基本概念 CoT提示法是指引导AI模型像人类一样，通过清晰的步骤 阅读全文
posted @ 2025-04-23 08:03
何双新
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