本文系统介绍了如何在大模型生成内容时有效标注引用来源，提升信息的准确性和可信度。全文从基础概念出发，详细讲解了引用来源的核心定义、作用及常见类型（官方机构、学术来源、权威媒体等），并针对学术写作、行业报告、科普文章等不同场景，提供了具体的提示词设计方法和示例。文章还总结了四个核心设计原则：明确信息类型、来源范围、标注格式和时间范围，并针对常见问题提供了进阶优化技巧，如分步骤提示、多轮对话调整等。此

本文系统介绍了如何在大模型生成内容时有效标注引用来源，提升信息的准确性和可信度。全文从基础概念出发，详细讲解了引用来源的核心定义、作用及常见类型（官方机构、学术来源、权威媒体等），并针对学术写作、行业报告、科普文章等不同场景，提供了具体的提示词设计方法和示例。文章还总结了四个核心设计原则：明确信息类型、来源范围、标注格式和时间范围，并针对常见问题提供了进阶优化技巧，如分步骤提示、多轮对话调整等。此

摘要：本文系统介绍了提示词与模型参数（如max_tokens、temperature等）的配合使用方法。第一部分解析基础概念，说明提示词是用户的指令，而模型参数是控制生成效果的"调节旋钮"。第二部分详解常用参数功能及调节方法，包括控制长度的max_tokens、控制随机性的temperature、控制多样性的top_p等。第三部分提出四大配合原则：提示词明确需求是基础、参数取值

本文探讨了大模型提示词的迁移性问题，即在一个模型中有效的提示词能否直接在另一个模型中使用。文章分析了影响提示词迁移性的核心因素，包括模型差异（训练数据、理解能力、输出风格）、提示词特性（清晰度、细节度、专业性）和使用场景差异（通用vs专业、短内容vs长内容）。通过具体案例展示了不同场景下提示词迁移的成功与失败案例，并提出了提升迁移性的实用方法：让提示词更明确、避免模型专属依赖、分步骤设计提示词、进

本文系统介绍了在AI生成内容时如何有效指定"禁止内容"的方法。首先阐述了禁止内容的定义和重要性，包括确保内容相关性、规避风险和提高效率。然后将禁止内容分为四类：无关信息、敏感信息、不当表述和格式错误。详细讲解了三种基础指定方法：直接列举法、定义范围法和反向描述法，并提供了多个场景的实例说明。文章还总结了禁止内容指定的注意事项、效果验证方法和常见问题解决方案，特别强调了要结合&q

家人们谁懂啊！以前听说要做电商系统，我直接吓得关掉了IDEA——光是"商品管理"“订单流程”“购物车计算"这几个词，就够我啃一周文档。但自从用了JavaAI工具（我用的是飞算JavaAI，亲测好用），我发现开发居然能这么"躺平”：不用死磕SQL，不用纠结逻辑，甚至不用写重复代码，AI直接把"半成品"喂到嘴边，我只需要做"选择题"就行！

迭代指令是一种通过多轮优化引导大模型生成更精准结果的提示词技巧。它通过"分步执行-评估对比-调整优化"的机制，显著提升输出质量。核心优势包括：降低单次提示词设计难度、提升结果贴合度、节省时间成本。 设计迭代指令需把握三个要点：明确具体可衡量的优化目标、设定清晰可执行的迭代步骤、加入参考标准或示例对比。同时要合理控制迭代轮次，避免无限循环。典型应用场景涵盖文本生成（如文案创作）、

本文深入探讨了大模型应用中提示词调优与模型微调两项核心技术的区别。提示词调优通过优化输入提示引导模型输出，具有参数效率高、资源需求少的特点，适合少样本、多任务场景；而模型微调通过调整模型参数适配特定任务，性能提升显著但计算成本高，适合数据充足的专业任务。文章从原理、方法、优势到应用场景进行了系统对比，并提供了工具推荐和选择策略，帮助开发者根据任务需求、资源条件等因素选择合适技术方案，充分发挥大模型

摘要： 本文探讨如何通过提示词引导大模型进行“复盘”以优化输出质量。首先解释“复盘”概念，即让大模型检查自身输出的准确性、完整性和逻辑性，并分析其必要性。核心方法包括设计包含身份定位、复盘对象、维度和输出要求的提示词，针对不同场景（如学习、工作、创作）提供具体示例。优化时需分步聚焦问题，结合多轮反馈调整内容，同时推荐使用模板工具和上下文管理工具提升效率。文章还总结了常见问题（如遗漏关键点、格式混乱

摘要： 本文探讨如何通过提示词引导大模型进行“复盘”以优化输出质量。首先解释“复盘”概念，即让大模型检查自身输出的准确性、完整性和逻辑性，并分析其必要性。核心方法包括设计包含身份定位、复盘对象、维度和输出要求的提示词，针对不同场景（如学习、工作、创作）提供具体示例。优化时需分步聚焦问题，结合多轮反馈调整内容，同时推荐使用模板工具和上下文管理工具提升效率。文章还总结了常见问题（如遗漏关键点、格式混乱