Prompt
含有「Prompt」共 474 篇內容
全部內容
發佈日期由新至舊
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
回顧目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業
AI說書 - 從0開始 - 328 |
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
回顧目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業
AI說書 - 從0開始 - 328 |
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
回顧目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 327 | Embedding Based Search 問答系統前置作業
接著讀取 API 金鑰：
from
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。
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
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
我們將使用 Embedding Based Search，一旦了解如何實現 Embedding Based Search，就可以向應用程式添加功能，例如最近的用戶歷史記
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
回顧目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 T
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
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
回顧目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 T
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
回顧目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 T
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，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。
回顧目前手上有的素材：
載入文本並執行 Tokenization：AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
文本處理以降低