提示工程模式
本指南涵盖了 Spring AI 应用程序中提示工程的常见模式和最佳实践。概述
提示工程是设计和优化提示以获得 AI 模型最佳结果的实践。常见模式
思维链
少样本学习
基于角色的提示
最佳实践
- 具体且清晰
- 提供上下文
- 尽可能使用示例
- 分解复杂任务
- 包含约束和要求
高级技术
温度控制
系统消息
测试和评估
- 使用测试用例验证提示
- 衡量响应质量
- 根据结果迭代和改进
文档有误?请协助编辑
发现文档问题?点击此处直接在 GitHub 上编辑并提交 PR,帮助我们改进文档!
Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: /llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
🚀 PIG AI 新版来袭:AI能力全面升级! 点击了解一下?
Spring AI 中提示工程的最佳实践
String prompt = """
让我们一步步解决这个问题:
1. 首先,分析问题
2. 然后,将其分解为部分
3. 最后,提供解决方案
问题:{problem}
""";
String prompt = """
这里有一些例子:
示例 1:
输入:"法国的首都是什么?"
输出:"巴黎"
示例 2:
输入:"日本的首都是什么?"
输出:"东京"
现在,回答这个问题:
输入:"{question}"
""";
String prompt = """
你是一位专业的软件架构师。
你的任务是审查以下代码并提供建议:
{code}
""";
ChatOptions options = ChatOptions.builder()
.withTemperature(0.7)
.build();
String systemMessage = """
你是一位专注于 Java 开发的 AI 助手。
始终提供 Java 代码示例。
""";