大模型提示词工程系统学习指南 本资料系统介绍了提示词工程的核心理论与应用方法。主要内容包括： 基础理论：提示词工程本质是唤醒模型已有能力，而非教授新知识。 短提示词优势：复杂提示会增加任务熵，分散注意力，降低准确率。研究显示简单明确的提示更有效。 结构化方法：采用JSON/XML/DSL等结构化格式能显著提升任务确定性。 应用模式：重点介绍了抽取类、分类类和生成类三种典型任务模式。 稳定性机制：从

研究背景大模型是优秀的少样本学习器，思维链提示通过少样本分步样例，在算术/符号推理等系统2任务上取得SOTA，但被认为依赖少样本能力。核心创新提出：无需任何少样本样例，仅添加固定短句即可激活大模型的零样本推理能力。实验结论单一提示模板跨算术、符号、逻辑推理任务有效，在 text-davinci-002 和 PaLM-540B 上均实现大幅性能跃升；证明大模型预训练阶段已习得通用推理逻辑，简单提示即

Otsu算法是一种自动图像二值化方法，通过最大化类间方差确定最佳阈值。该算法统计灰度直方图，遍历0-255所有阈值，计算前景/背景的类内概率和均值，选择使类间方差最大的阈值。优点包括自动化、计算高效，适用于双峰直方图；缺点是对噪声敏感且仅适合单目标分割。OpenCV中可通过cv2.threshold()结合THRESH_OTSU标志实现。

本文通过系统性元分析和多模型实验，揭示了思维链(CoT)提示策略的适用边界。研究发现：1) CoT仅在数学、逻辑等符号运算任务中带来显著性能提升(如MMLU数据集中95%的增益来自含"="的题目)，非符号类任务收益有限；2) CoT的优势主要源于优化符号执行过程，但其表现仍不及"语言模型+专用符号求解器"的组合方案。这表明CoT应选择性应用于符号类任务以节省

生成式人工智能（GenAI）系统正日益广泛地应用于各类行业与研究领域。开发者与终端用户通过提示词（prompting）及提示词工程（prompt engineering）与这类系统进行交互。尽管提示词工程已成为被广泛采用且研究深入的领域，但由于其兴起时间较晚，该领域存在术语冲突问题，且对于 “有效提示词的构成” 缺乏统一的本体论认知。本文通过构建提示技术分类体系并分析其应用场景，建立了对提示词工程

背景层面：随着语言模型预训练规模扩大，“预训练+提示”已成为NLP领域主流范式，思维链推理是该范式下的重要新能力，依托上下文学习实现。概念区分：标准提示（少样本）：提示由「指令+问答对」组成，模型直接从“问题+提示”生成答案，公式（1）定义提示结构，公式（2）描述答案的逐字符生成概率（依赖前文字符）；

高效注意力机制综述：线性与稀疏方法助力长序列建模 本文系统梳理了Transformer架构中自注意力机制的优化方法，重点解决其二次复杂度带来的计算瓶颈。研究聚焦两大技术路线：线性注意力通过核近似、循环公式或快速权重实现线性复杂度；稀疏注意力则采用固定模式、块状路由或聚类策略减少计算量。文章详细分析了各类方法的算法原理、硬件适配性及其在大规模预训练模型中的应用，包括纯高效架构与混合设计。通过连接理论

特性描述消息格式messages 数组，含 role（system/user/assistant）多轮对话内置工具调用完整支持生态最强1. OpenAI 的 Chat API 已成为事实标准所有主流平台都要兼容它。2. 其他格式是为了不同需求（高吞吐、本地部署等）3. 企业内部系统一般都会支持 OpenAI 格式，让接入最轻松4. 你可以写一个统一适配器来兼容所有格式。

这篇摘要的核心是提出并验证了“思维链提示”核心理念：通过要求语言模型在给出最终答案前，先一步步地展示其推理过程（即“思维链”），可以大幅提升其在复杂任务上的表现。关键方法：这是一种简单的提示工程方法，只需在给模型的提问示例中，包含几个展示完整推理步骤的范例即可。主要发现这种方法能让足够大的模型**“涌现”**出强大的推理能力。它在算术、常识和符号推理等多种任务上都有效。效果非常突出，举例来说，用此

MySQL数据库字段名错误导致系统异常。原先task表和document表中的process_duration字段多了一个"r"，正确应为process_duation。通过登录数据库（IP:部署网络端口，用户名root，密码infini_rag_flow），将两个表中该字段名修改正确后，系统功能恢复正常。这个拼写错误会导致知识库文档无法显示和搜索功能失效。