在人工智能飞速发展的时代，提示工程作为引导人工智能模型产生高质量输出的关键技术，正受到越来越多的关注。提示系统开发者们不断探索新的提示策略、优化现有模型的提示效果，以满足不同场景下对人工智能应用的需求。而提示系统开发者社区，就像是一个热闹的“技术集市”，在这里开发者们可以交流经验、分享创新成果、共同攻克技术难题。对于提示工程架构师来说，成功运营这样一个社区意义非凡。它不仅有助于提升整个提示工程领域

情感计算作为人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够感知、理解和表达人类情感。它在诸多领域都有着广泛的应用前景，比如客户服务、心理健康治疗、教育等。通过准确识别和回应人类情感，计算机系统可以提供更加个性化、人性化的交互体验。然而，要实现精准的情感计算并非易事。人类情感的表达极其复杂，它不仅仅体现在话语的字面意思上，还与说话的情境、个人过往经历以及交流对象之间的关系等上下文因素紧密相连。上下文工

提示工程（Prompt Engineering）：通过设计“结构化输入”引导大模型输出符合需求结果的技术，本质是“用自然语言调整模型行为”。提示系统（Prompt System）：将提示工程落地为可复用、可迭代的工具链，包含“提示模板库、场景适配模块、反馈优化引擎”三大核心组件。风险控制（Risk Control）：识别、评估、应对风险的管理过程，常见场景包括金融反欺诈、内容安全审核、合规监管（如

在当今信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的数据和信息。智能推荐系统就像是一个聪明的小助手，它能从这些海量信息中挑选出我们可能感兴趣的内容，比如在电商平台上为我们推荐喜欢的商品，在视频网站上为我们推荐爱看的视频。而深度学习作为人工智能领域的强大工具，为智能推荐系统的发展带来了新的活力。本文的目的就是要详细介绍深度学习在智能推荐系统中的应用，以及在应用过程中遇到的挑战，范围涵盖了从基本概念到实际应

想象一下，你正负责一个热门旅游App的后端系统。每逢节假日或大促活动，用户流量如同潮水般涌来，尤其是核心的酒店推荐功能——这个依赖复杂AI模型计算的服务，瞬间面临巨大的计算压力。如果处理不当，响应缓慢甚至服务宕机将直接影响用户体验和公司收益。这不仅是一个技术问题，更是一个商业挑战。酒店推荐服务作为旅游AI系统的“大脑”，其特点是计算密集型、模型迭代快、用户流量波动极大（例如，节假日峰值流量可能是平

随着全球人口增长和气候变化加剧，传统农业生产方式面临着巨大挑战。智慧农业作为农业现代化的重要方向，通过应用物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现农业生产全过程的数字化、智能化和精准化。本文旨在探讨大数据技术在智慧农业中的应用架构，分析其技术实现路径和实际应用价值。本文适合以下读者群体：本文首先介绍智慧农业的基本概念和发展现状，然后详细阐述大数据架构在农业领域的应用设计，包括数据采集、存储、处理和

随着全球人口增长和气候变化加剧，传统农业生产方式面临着巨大挑战。智慧农业作为农业现代化的重要方向，通过应用物联网、大数据、人工智能等新兴技术，实现农业生产全过程的数字化、智能化和精准化。本文旨在探讨大数据技术在智慧农业中的应用架构，分析其技术实现路径和实际应用价值。本文适合以下读者群体：本文首先介绍智慧农业的基本概念和发展现状，然后详细阐述大数据架构在农业领域的应用设计，包括数据采集、存储、处理和

模块化设计：遵循 4 层模型框架进行模块化设计，使得系统的各个部分职责明确，易于维护和扩展。每个层可以独立进行开发、测试和优化，提高开发效率。参数调优：在模型构建过程中，对各种参数进行合理的调优。例如，调整智能体的决策参数、环境参数等，以确保模型能够准确地模拟经济现象。可以通过敏感性分析等方法，确定哪些参数对系统结果影响较大，从而重点关注这些参数的调整。本文提出了一个用于构建经济学多智能体系统的

在当今数字化时代，随着人工智能技术的飞速发展，提示设计在各类应用中扮演着越来越重要的角色。无论是智能语音助手、聊天机器人，还是各种基于机器学习的推荐系统，提示设计的优劣直接影响用户体验。然而，与此同时，用户数据的安全与隐私保护问题也日益凸显。想象一下，用户就像一个个小心翼翼地捧着自己珍贵宝藏（个人数据）的人，走进了一个充满各种神奇机器（AI应用）的大房间。这些机器需要用户提供一些宝藏（数据）作为“

提示工程架构师是AI系统与业务场景之间的“翻译官”从业务需求到提示体系的映射：将“提升客服准确率”“降低运营成本”等业务目标，转化为可执行的提示分层设计；提示与系统的集成：将prompt嵌入AI Agent、多模态系统、低代码平台等复杂架构；提示的全生命周期管理：设计提示的版本控制、效果监控、自动优化机制；跨团队协作：协调算法、产品、运营团队，确保提示符合技术规范与业务规则。# 基础角色提示模板（