提示模板引擎：将用户需求转化为结构化Prompt（如“根据用户历史购买记录{{history}}，推荐3件商品”上下文管理：存储/检索用户历史交互、领域知识等上下文信息；LLM推理服务：调用LLM（如GPT-4、Llama 3）生成响应；输出解析：将LLM的自然语言输出转化为结构化数据（如JSON、表格）；反馈循环：收集用户反馈，优化提示模板或上下文策略。生产级需求环境一致性：确保开发/测试/生产

嵌入模型的核心是**“语义向量化”：把文本（如"猫喜欢吃鱼"）转换成一个固定长度的数字向量（如128维、384维），且语义相似的文本向量距离更近**（比如"猫爱吃鱼"和"猫咪喜欢鱼"的向量余弦相似度接近1）。通用型：Sentence-BERT系列（如all-MiniLM-L6-v2，384维）、OpenAI text-embedding-3-small；领域型：医学领域的BioBERT、代码领域的

你有没有过这样的经历：让AI写作文，说"写篇关于猫的作文"，结果AI写得笼统又无聊；但如果说"写一篇800字的记叙文，主角是你家刚抱来的小猫’奶糖’，要写它第一次追蝴蝶时碰倒花瓶、被你安慰的细节"，AI的输出立刻鲜活起来？这就是提示的力量——AI就像一个刚学做事的孩子，你说得越清楚，它做得越好。而当我们把"说清楚需求"的过程系统化、智能化，就有了AI提示系统：它能自动理解你的意图、生成精准的提示，

当你基于Claude API开发了一款AI原生应用——比如智能客服、内容生成工具或个性化推荐系统，如何判断它是否“有效”？是看用户使用次数？还是生成内容的“通顺度”？或者老板关心的“ROI”？很多团队的评估方式停留在“主观感受”或“单一指标”，比如仅用“准确率”衡量功能效果，却忽略了用户因等待时间过长而流失的问题；或仅关注“用户增长”，却没意识到高活跃用户中大部分是免费用户，无法转化为收入。本文将

本文将聚焦2024年用户参与研究的最新趋势，从“用户需求洞察→提示原型设计→用户测试反馈→迭代优化”全流程，手把手教你如何将用户参与融入提示设计的每个环节。我们会结合真实案例、工具实操和数据分析方法，让你掌握提升提示设计效果的可落地策略。

给模型设定清晰的处理步骤优化后提示：请按照以下步骤回答问题：1. 图像分析：从图片中识别这道菜的食材（如豆腐、青菜、肉类等）；2. 文本验证：检查文本中的食材信息是否与图像一致；3. 结论生成：根据上述分析，判断这道菜是否适合素食者，并说明理由。模型输出：1. 图像分析：图片中的食材包括豆腐（块状，呈浅黄色）、青菜（叶片完整，呈绿色），未发现肉类或动物制品；2. 文本验证：文本中的“主要食材是豆腐

在弹性扩展的 AI 应用中，容错设计面临着多方面的挑战。一方面，如何在资源动态调整的过程中确保系统的稳定性和可靠性，避免因资源的增加或减少引发故障。例如，在自动扩展计算节点时，新节点可能由于配置错误或网络问题无法正常加入集群，影响系统整体性能。另一方面，如何处理分布式环境下的故障传播问题。在分布式 AI 系统中，一个节点的故障可能会导致数据不一致，进而影响其他节点的运行，甚至引发级联故障。此外，如

当你用分布式集群处理100TB日志时，有没有遇到过这样的场景：任务卡了6小时还没跑完，日志里满是“Shuffle数据量过大”“数据本地化率低”的报错？这就像餐厅高峰期——厨师找不到食材（数据不在本地）、传菜员挤成一团（Shuffle拥堵）、灶台空着一半（资源浪费），明明人多却效率极低。本文将用“餐厅后厨”的生活化类比，拆解分布式计算的核心逻辑，一步步讲清5大性能优化策略：数据本地化、资源调度、Sh

Agent：能与用户交互的人工智能实体（比如Siri、淘宝客服、家庭助手）；提示链（Prompt Chain）：多轮对话中，用户提示与Agent响应之间的逻辑序列，是对话的“骨架”；节点（Node）：提示链中的每一步交互（比如用户说“订酒店”是起始节点，Agent问“预算多少”是响应节点）；上下文（Context）：对话中需要保留的关键信息（比如用户的订单号、过敏史、偏好），是提示链“连贯”的核心

/ 用户请求// 用户问题// 订单ID（可选）// 客服回复// 回复内容// 置信度// 建议（比如“点击这里申请退款”）// 客服服务。