Prompt Engineering概念讲解进阶指南
AI智能代理(Agents)：实现自主任务执行的下一代AI技术
AI智能代理：结合规划能力、工具使用和记忆系统，能自主完成复杂多步任务的LLM增强系统。
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AI模型的事实性(Factuality)：如何防止AI"胡编乱造"
AI事实性：通过提供背景资料、降低创造性参数和教会模型坦承不知道来减少"胡编乱造"现象。
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AI模型中的偏见(Biases)：成因、影响与应对策略
AI偏见：模型可能受示例分布、顺序及训练数据影响，需通过平衡多样的提示策略减轻。
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大型语言模型对抗性提示(Adversarial Prompting)全解析
对抗性提示：通过精心设计的提示词绕过AI安全限制，诱导生成不当内容的攻击技术。
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零样本提示(Zero-Shot Prompting)：无需示例的简洁提问法
零样本提示：无需提供示例，直接告诉AI执行任务的最简单基础提示技术。
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思维树(Tree of Thoughts)：让AI像下棋一样思考的高级提示技术
思维树：让AI构建决策树，探索多条思路，评估每步可行性并能够回溯的高级推理提示技术。
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Reflexion（反思）：让AI自我改进的智能提示技术
Reflexion：让AI通过执行任务、评估结果和自我反思来记录经验教训，不断学习改进的提示技术。
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ReAct提示技术：让AI会思考也会行动的智能提示方法
ReAct提示：结合思考与外部工具交互，让AI通过推理和行动交替方式解决复杂问题的技术。
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检索增强生成(RAG)：让AI回答更加准确可靠的黄金技术
检索增强生成：让AI先查阅相关资料再回答问题，提高准确性并减少幻觉的智能技术。
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提示词链(Prompt Chaining)：拆分复杂任务的智能提示技术
提示词链：将复杂任务分解为连续步骤，前一步输出作为后一步输入的高效提示技术。
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