提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可利用提示工程来提高大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计和研发出强大的技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。本指南介绍了提示词相关的基础知识，帮助

LLM（Large Language Model）大语言模型时代，提示词（Prompt）很重要，而改进提示词显然有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程背后的整个理念。下面我们将介绍更高级的提示工程技术，使我们能够完成更复杂和有趣的任务。

提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可利用提示工程来提高大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计和研发出强大的技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。本指南介绍了提示词相关的基础知识，帮助

通常，一个大语言模型智能体框架包含以下核心部分：通过这些组成部分的协同工作，大语言模型智能体能够处理从简单到复杂的各种请求，不仅能够提供直接的答案，还能解决需要深度分析和多步骤操作的问题。这种智能体的能力，使其在处理复杂信息查询、数据分析和可视化表示等方面具有巨大潜力。用户请求 - 表达用户的问题或请求智能体/大脑 - 作为协调者的智能体核心规划- 助于智能体为未来行动做规划记忆 - 管理智能体的

LLM（Large Language Model）大语言模型时代，提示词（Prompt）很重要，而改进提示词显然有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程背后的整个理念。下面我们将介绍更高级的提示工程技术，使我们能够完成更复杂和有趣的任务。

通常，一个大语言模型智能体框架包含以下核心部分：通过这些组成部分的协同工作，大语言模型智能体能够处理从简单到复杂的各种请求，不仅能够提供直接的答案，还能解决需要深度分析和多步骤操作的问题。这种智能体的能力，使其在处理复杂信息查询、数据分析和可视化表示等方面具有巨大潜力。用户请求 - 表达用户的问题或请求智能体/大脑 - 作为协调者的智能体核心规划- 助于智能体为未来行动做规划记忆 - 管理智能体的

我们都知道，Git/SVN 是代码界的版本控制工具，那么，Flyway 就是数据库界的版本控制工具，它可以记录数据库的变化记录。

大型语言模型 (LLM) 是一种人工智能 (AI)人工智能 (AI)人工智能 (AI)程序，它可以识别和生成文本以及完成其他任务。LLM 经过了庞大的数据集庞大的数据集庞大的数据集的训练，因此称之为“大型”。LLM 在机器学习机器学习机器学习的基础上构建：具体来说，它是一种称为 Transformer 模型的神经网络神经网络神经网络。简单地说，LLM 是一个计算机程序，已经为它提供了足够多的示例，

LLM（Large Language Model）大语言模型时代，提示词（Prompt）很重要，而改进提示词显然有助于在不同任务上获得更好的结果。这就是提示工程背后的整个理念。下面我们将介绍更高级的提示工程技术，使我们能够完成更复杂和有趣的任务。

Transformer 神经网络之所以值得强调，是因为它们在当今广泛使用的 AI 模型中占据了极其重要的位置。Transformer 模型于 2017 年首次提出，它是一种神经网络，使用一种名为“自注意力机制”的技术来考虑序列中元素的上下文，而不仅仅是元素本身。通过自注意力机制，它们甚至可以检测到数据集各部分之间的微妙联系。这种能力使它们非常适合分析（举例来说）文本的句子和段落，而不仅仅是单个单词