提示工程
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最近正在進行期中考題的出題，並且在設計大語言模型這門選修課和資料結構這門必修課的作業的時候，我一直在想一個核心的問題：同學們需要什麼樣的能力，讓他們在畢業之後可以用來當作面對如今變化多端的業界的武器？程式設計師會被AI時代淘汰嗎？
可以用ChatGPT寫作業嗎？
由於ChatGPT等強大的基於大
我們人類和ChatGPT的對話技巧也是需要學習的，有鑑於此，我想要一天分享一點「和ChatGPT對話的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
應用
由於其靈活和模組化的性質，Prompt Composite 在各種情況下都具有相關性，讓我們深入
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別稱
Decomposed Prompting、Prompt Pipelining
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定義
提示複合是一種提示技術，可將複雜的使用者查詢分解為更簡單的提示，整合自訂指令和系統提示以提供上下
談到提示工程的框架，這篇寫得很好，也成為我們常用來提供給客戶的教學指引。
參考文章：產品經理必須懂得AI：prompts提示工程之五大經典框架
不同類型的 AI Agent 在開發時適用不同的 提示工程框架，這取決於 Agent 的用途、交互方式、技術需求 以及 使用者期望。以下是幾種類型的
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利用這項研究的概念，我們可以開發適合多種場景的強大的細化系統，例如，考慮範例部分中顯示的程式碼最佳化情況
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在 Madaan 等人最近於 2023 年的一項研究中，他們引入了一種稱為「Self-Refine」的方
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自動輸出細化 (AOR) 概念是大型語言模型領域的一個有前途的進步，它提供了一種新穎的方法，透過利用大型
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此內容接續 AI說書 - Prompt Engineering - 156 | 自動輸出細化範例 2
生成式AI正快速改變各行業，設計高效提示工程是提升AI應用效果的關鍵。精確提示可提高效率與創新價值，已廣泛應用於金融、電商等領域。iKala提供專業AI解決方案，助力企業數位轉型與成長，掌握AI策略將帶來更多機會。
