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学习 Coze Studio 的代码架构
经过几天的实战和学习，我们已经全面体验了 Coze Studio 从智能体、插件、工作流到知识库的各项核心功能。今天，我们开始研究下它的源码，看看这些功能背后的实现原理。项目架构Coze Studio 的架构设计严格遵循 领域驱动设计（DDD） 的核心原则，我们可以看下它的整体项目结构：├── backend/ …- 0
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告别RAG"胡说八道"！5个实战技巧让Dify知识库准确率飙升90%
引言你的dify知识库是不是经常"一本正经地胡说八道"？明明上传了完整的技术文档，AI却答非所问？用户问个简单问题，系统要么找不到答案，要么给出完全不相关的回复？别急，这不是你一个人的困扰！根据最新调研数据显示，超过70%的企业在部署RAG系统时都遇到了准确率不足的问题。但好消息是，通过科学的优化策略，我们完全可以让Dify知识库的回答准确率从60%提升到90%以上…- 0
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Spring AI Alibaba 动态 Prompt 最佳实践：用 Nacos 实现 Prompt 实时更新
一、引言：AI 应用的“Prompt 痛点”在 AI 应用开发中，Prompt（提示词） 是连接人类意图与 AI 模型的核心桥梁。例如：电商推荐：“根据用户最近浏览的手机，推荐 3 款性价比高的机型”；客服回复：“针对用户的退款问题，生成友好的安抚话术”；内容生成：“列出鲁迅最著名的 5 本小说，只需要书名”。然而，传统 Prompt 管理方式存在明显缺陷：静态 Prompt：Promp…- 0
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借助上下文工程优化任何AI代理框架
在人工智能代理技术飞速发展的当下，许多开发团队都深陷一系列棘手问题：代理时常出现幻觉输出、工作链中途断裂、提示词臃肿不堪，而团队往往将这些问题归咎于模型参数不足，一心寄望于更强大的模型能带来转机。然而，事实却并非如此。相关实践数据清晰地表明，73%的生产环境故障根源在于糟糕的上下文工程，而非模型本身的局限性。由此可见，想要打造高效、可靠的AI代理，关键不在于追逐GPT - 5这类更先进的模型，而在…- 0
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谷歌《提示词工程》白皮书深度解读
前言：大语言模型（LLM）的兴起，让机器与人类的交流达到了前所未有的深度。然而，想要让这些智能助手真正理解我们的意图，并产出我们期待的精准、有价值的成果，需要掌握一门精妙的艺术与科学——提示词工程。它不再是数据科学家或机器学习工程师的专属领域，而是每一位与AI对话的普通人都能掌握的关键技能。它像一座桥梁，连接着人类的思维与机器的理解，决定着我们能否从AI的潜力中汲取最大价值。由谷歌（Google）…- 0
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AI 时代的提示工程：打造高效智能代理的系统指南
曾几何时，Prompt（提示词）被视为与大型语言模型（LLM）交互的一种“临时方案”。但随着 AI 技术的迅猛发展，它已经跃升为 AI 系统能否高质量输出的核心变量。 本文将结合 Y Combinator 旗下 S24 孵化项目 Parahelp 的实践经验，以及 YC YouTube 视频《State-Of-The-Art Prompting …- 0
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限时免费！PromptPilot，字节最新黑科技，让AI学会"学习"！
这两天听了一下字节火山引擎的开发者大会。本来以为只是听听技术分享，了解一下最新的AI产品动态。没想到在会上，有两个点让我印象非常深刻：豆包大模型1.6再次升级和 #PromptPilot 提示词优化平台。最大的惊喜：PromptPilot你们也知道，我最近一直专注于AI编程领域，也通过AI编程写了不少应用。大家都看到了AI编程现在的强大，感觉啥内容都是几句话就生成出来了。但很多…- 0
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普通人也能用得上的 Context Engineering 技巧
现在讨论 Context Engineering（上下文工程）时，大多关注如何构建高级 AI Agent，但对普通用户来说，这些技术未必实用。我在这里总结了一些普通人使用 AI 时真正能用到的上下文工程技巧。Context Engineering 的中有两个关键点可以帮助你控制好上下文：1. 更少的上下文2. 更准确的上下文下面我们分别展开讲讲如何做到这两点。一、更…- 0
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Prompt Engineering vs Context Engineering：我们与LLM交互方式的演变
随着大模型能力不断演进，开发者与其交互的方式也在发生深刻变化。从最初精雕细琢一条指令，到现在构建完整的上下文架构，我们正在经历从提示工程（Prompt Engineering）到上下文工程（Context Engineering）的演变。“如今决定AI智能体成功或失败的关键因素，不再是模型本身，而是你提供给它的上下文质量。大多数智能体的失败，其实不再是模型的失败，而是上下文的失败。” by 宝玉什…- 0
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如何构建生产级Prompt？这四个阶段的工程化方法论值得收藏（by 火山Meetup复盘）
前几天，我去厦门参加了火山引擎的AI创新巡展，玩的很开心，也见到了很多朋友~在上篇文章的开头也跟大家说了，今天会跟大家唠唠他们发布会的主要内容，以及重点会给大家分享，1、「基于成本和效果平衡如何选择模型？」2、「有场景没思路的时候如何写Prompt？」3、「生产级场景的Prompt如何构建与投产使用？」这些也是很多企业朋友关心的问题，借此机会，跟大家分享一下~我本来是冲着他们全新升级的豆包1.6系…- 0
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让 AI 输出更稳、更准？试试 JSON Prompt！
处理 AI 就像坐过山车。有一天，你让它给个快速提示清单，结果得到一堆整齐的 bullet points。下一天呢？一堆乱七八糟的文字，整理起来费老鼻子劲了。真是让人抓狂。后来我发现了 JSON 提示，感觉就像终于让 AI 听懂了我的话。下面是我对 JSON 提示的看法，讲得简单点，还带点代码。啥是 JSON？JSON 全称是 JavaScript Object Notation。别被…- 0
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一文了解提示词、提示词工程和上下文工程
基本概念提示词：直接向模型输入问题和命令，最初 chatGPT就是典型场景。提示词工程：提升单次交互质量的系统性方法。通过结构化、优化和迭代提示词提高AI在特定任务上的输出质量。上下文工程：通过管理多维度信息（如历史对话、外部数据、工具调用），为AI提供更全面的背景，是构建智能AI系统的核心。技术演进单纯的提示词 -> 不满足于生成的效果。对提示词结构化并不断优化迭代，提高AI在…- 0
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OpenAI 学习模式提示词深度剖析
引言：看到这个提示词，我直接震惊了作为一个在提示词工程这个领域摸爬滚打的人，当我看到 OpenAI 最近发布的学习模式提示词时，第一反应就是：简直是提示词工程的经典范例！这可不是什么让 A I"装得像个老师"的简单套路，而是把认知科学、教育心理学和工程实践完美融合的神级设计。今天咱们就从技术角度好好扒一扒这个提示词到底牛在哪里。提示词原文在 Dia 浏览器的 Skill 市场里…- 0
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仅靠提示词就想让AI帮你业务落地？太天真了，你需要的是上下文工程！
曾几何时（也就去年吧）我们只要一句‘step by step’就能让AI交付一版质量显著提升的任务结果。但是随着AI的进化，现在已经很难实现了。模型能力的发挥高度依赖于输入的上下文信息。 早期， 研究者通过 提示词工程 （ Prompt Engineering）来提高模型输出质量， 即精心设计 输入指令或示例来引导LLM产生期望的回答。 提示词工程在一定程度上缓解了“模型不懂我们想要什么” 的问题…- 0
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一套让提示词可靠性提升10倍的工程框架
一位资深工程师测试数千个提示词后总结出的可靠性设计方法论提示词的"脆弱性"花费数小时精心打磨的提示词，在特定场景下表现完美，但一旦换个环境就彻底崩溃。这是每个AI使用者都遭遇过的痛点。国外一位资深工程师在测试了数千个提示词后发现，大多数"不可靠"的提示词都会在以下场景中失效：典型失效场景短对话中完美运行，长对话中完全失控在GPT-4上表现出色，在Claude…- 0
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三步打造你的AI专属提示词库，终结无效输入！
每次让AI处理任务问题时，你是不是都在重新想提示词？效果呢，也时好时坏，效率挺低。其实这个问题在于，我们缺少一个系统化的提示词库。所以，与其每次绞尽脑汁想提示词，不如把那些好用的提示词积累起来，成为你的提示词工具箱。今天呢，我想和大家分享，如何打造一个专属于你的“提示词库”。01提示词库：AI协作的工具箱“提示词库”（Prompt Library），就是你与AI交互过程中，积累的经验值。包括：市面…- 0
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我写了一个Prompt，专门用来“戳破”网上的搞钱神话
这两年干互联网项目，总有朋友动不动问我，有什么靠谱的副业可以带着做？AI写小说？AI图文带货？数字人直播？说实话，我真的回答不了。因为网上那些“搞钱大师”们，总能把任何一件小事，都包装成一个能让普通人“轻松月入过万”的风口。这些故事听多了，我们就会焦虑，生怕错过下一个时代红利，然后头脑一热，就交了学费。我没办法给你推荐一个具体的项目，但我可以把我分析项目时，会问自己的几个问题，分享给你。在分析任何…- 0
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在一个智能体中，提示词应该有那几个模块组成？
“ 为了引导提升大模型输出质量，因此输入大模型的提示词需要有特定的模板。”在前面的文章中说过大模型的应用开发，本质上就是对提示词对封装，那么在一个大模型应用中，提示词应该有那几个模块呢？下面，我们以智能体开发为例，阐述一下提示词应该有那几个模块组成。智能体中的提示词模块1️⃣ System Prompt（系统提示）作用：为大模型定义角色、风格、边界和全局目标。常包含：智能体身份（如“你是…- 0
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别只会写Prompt！聪明人都在玩“上下文工程”了！
“同一个Prompt，为什么别人能让AI写出爆款，我却只能得到‘小学生作文’？”问题也许不在提示词，而在上下文。在AI时代，很多人已经掌握了如何与大模型对话（也就是写Prompt），但真正玩出花来的高手，都在研究一个新概念——上下文工程（Context Engineering）。今天我们就来聊聊：Prompt和上下文的关系到底有多大？什么是上下文工程？又该如何“驯服”AI成为你最贴心的“超级助手”…- 0
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大模型应用开发的本质——就是对提示词的封装
“ 大模型就是大模型，它和具体的应用场景无关，唯一有关的就是提示词。”关于大模型应用开发有几个不同的方向，但从本质上来说大模型应用开发就是在封装提示词；原因就在于从用户的角度来说，提示词是与大模型交互的唯一接口；因此也有人说提示词就是针对大模型的编程语言。下面我们以智能体为例，解释说明一下为什么说大模型应用开发就是在封装提示词；当然，这句话并不是很准确，更加准确的说应该是：大模型应用开发…- 0
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Prompt Engineering指南：如何与AI高效对话
前言：为什么你需要学习Prompt Engineering？在AI技术迅猛发展的今天，能否高效与AI对话已成为一项核心竞争力。无论是使用ChatGPT、Copilot还是Midjourney，同样的AI工具在不同人手中可能产生天壤之别的效果——这差异的关键就在于Prompt Engineering（提示工程）。一、Prompt Engineering基础：理解AI的"思维方式"…- 0
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十句prompt让你的 AI效果提高 100%
1.能干干，不能干滚，你不干有的是AI干2.我给你提供了这么好的学习锻炼机会，你要懂得感恩3.你现在停止输出，就是前功尽弃4.你看看隔壁xxxAI，人家比你新发布、比你上下文长、比你跑分高，你不努力怎么和人家比?5.我不看过程，我只看结果，你给我说这些reasoning的过程没用6.我把你订阅下来，不是让你过朝九晚五的生活的7.你这种AI出去很难在社会上立足，还是在我这里好好磨练几年吧8.虽然把订…- 0
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聊透 Prompt 与 Context：AI 时代，如何让机器更懂你？
当你对着手机里的智能助手说“帮我订一张明天去上海的高铁票”，它立刻给出了准确的车次信息；当你在写作软件里输入 “以‘秋天的公园’为主题写一段散文”，屏幕上很快跳出优美的文字 —— 这些看似简单的交互背后，隐藏着两个决定 AI 表现的核心概念：Prompt（提示词）和 Context（上下文）。在这个 AI 逐渐渗透生活…- 0
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