LLM应用的秘籍：构建高级提示词，提升模型补全能力！
原文中文，约3800字，阅读约需9分钟。发表于：。亲爱的小伙伴们，工作中是否遇到过大模型响应质量参差不齐的问题？特别是在使用如GPT之类的生成语言模型时，如何构造高质量提示，确保获取可靠输出呢？别急，今天就让我来揭秘这背后的技术玄机，为.Net开发者打造一篇集理论与实战于一体的补全能力提升秘籍！首先，为什么提示这么重要？简单来说，好的提示就像是先进的算法，能将模型的潜力发挥到极致。拿我们的徒步旅行推荐机器人来说，一...
本文介绍了构造高质量提示来提高生成语言模型输出质量的方法，包括提示构建的基础行为、艺术、指令与内容的重要性、示例的作用、支持内容的魅力和最佳实践建议。文章还给出了几个示例，展示了改进徒步旅行建议请求的方法，并使用思维链模式提供更准确的建议。最后，作者强调了将.NET技术与人工智能相结合的潜力。
