Prompt Engineering -提示词工程

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提示工程（Prompt Engineering） 是一种通过精心设计输入提示（Prompt），以优化大型语言模型（LLM）输出的过程。语言模型的输出强烈依赖于输入的提示，正确的提示能够引导模型生成更符合预期、准确且高效的结果。

提示工程的核心要素

  1. 清晰性与简洁性
    清晰、简洁的提示有助于减少模型生成不相关或模糊的输出。举个例子：
  2. 不清晰的提示：“你怎么看待运动？”
  3. 更清晰的提示：“请详细说明运动对心理健康的五个具体好处。”

清晰的提示让模型知道你需要哪些信息，避免了多余的输出或偏离主题的回答。

  1. 具体性与上下文
    给模型提供上下文信息可以让其更好地理解问题。例如：
  2. 提示：“描...

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Algorithm-算法-知识点-全景图

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算法是计算机科学的重要分支，涉及到问题求解和数据处理的方法。常见的算法知识点包括但不限于： 1. 排序算法（如快速排序、归并排序、插入排序等） 2. 搜索算法（如深度优先搜索、广度优先搜索、二分查找等） 3. 图算法（如最短路径算法、最小生成树算法等） 4. 动态规划 5. 贪心算法 6. 字符串匹配算法（如KMP算法） 7. 树和图的遍历算法 8. 排列组合算法 9. 算法复杂度分析

以上只是算法知识点的一部分，如果你有具体的算法问题或者想要了解某个特定算法的全景图，欢迎提问，我会尽力帮助解答。

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