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它知道如何理解复杂的问题它能够基于丰富的上下文进行推理和回答它可以用思维链做深入分析它可以按照指定的格式输出它只能"说"，不能"做"。当用户问"帮我订一张明天去北京的机票"时，模型可以写出"订票的步骤是…“，但无法真正执行订票操作。当用户说"帮我查一下数据库中的用户数据"时，模型可以说"查询语句是 SELECT * FROM users”，但无法真正执行这个查询。Agent模式的出现解决了这个问题

掌握AI提问技巧，本质上是提升表达和思维能力的过程。当你学会清晰、精准地描述问题时，你会发现AI不仅是一个工具，更是一位24小时在线的智能助手。国产大模型的崛起，让我们有了更多选择，也有了自主可控的AI能力。下一篇预告：《国产大模型崛起：2026年主流模型深度对比》

2026年国产大模型格局已趋于成熟，形成差异化竞争态势。Kimi凭借200万字超长上下文窗口在长文档处理领域独占鳌头；阿里通义千问以免费策略和强大中文能力成为日常办公首选；DeepSeek则以超高性价比赢得开发者青睐。文心一言、智谱清言等产品也在特定场景建立优势。国产模型已从追赶者变为部分领域的引领者，用户可根据需求选择最适合的工具：Kimi适合法律合同、学术论文等长文本分析；通义千问擅长中文创作

前两篇我们建立了"认知框架"和"方法论工具"——你知道了提示词的本质是什么，也学会了黄金四步法来写提示词。但理论和实践之间总是有一道坎。这道坎不在于"你不知道该怎么做"，而在于"你不知不觉中做了错的事"。很多提示词的错误模式，是所有新手都会不自觉地重复的。它们很隐蔽——因为你写的提示词看起来"没错"，但输出就是差那么点意思。这一篇就是你的"防坑地图"。我把最常见的 8 个错误做了系统梳理——每个错

把大模型 API 接进业务系统，真正难的往往不是“调通一次”，而是“稳定、可控、可追踪地调用很多次”。重试：网络抖动、服务端 5xx、限流时应该如何重试，哪些错误不应该重试；超时：连接超时、读取超时、业务总超时如何分层设置；日志：如何记录请求、响应、耗时、错误，同时避免泄露密钥和用户隐私；成本控制：如何通过 token 预算、模型分级、缓存、熔断等方式降低不可控开销。

试卷总分：100分（80分通过）｜题量：50题。

（注：文档部分内容可能由 AI 生成）

大模型（Large Language Model，简称LLM）是指参数规模非常大的人工智能模型，通常包含数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过学习海量数据，掌握了丰富的知识和语言理解能力。为了更好地理解大模型，我们需要先了解什么是"模型参数"。简单来说，模型参数就像是大模型的"记忆"，它们是模型在学习过程中自动调整的数值。想象一下，当你学习骑自行车时，你需要不断调整身体的平衡、脚的力度等。这些调整的

提示工程是指通过精心设计和优化输入给大模型的提示词（Prompt），让模型更好地理解用户意图，从而生成更符合预期输出的技术。它是我们与AI沟通的「艺术」，不需要修改模型本身，只需要调整输入提示即可。参考答案提示工程是指通过精心设计和优化输入提示（Prompt），来引导大语言模型生成期望输出的一门技术。充分发挥模型能力：通过合理的提示设计，可以让大模型更好地理解用户意图，发挥其潜在能力提高输出质量：