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JavaEdge
2024-02-24 13:21
华为_2012实验室_Java工程师
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02-20 17:14
黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?prompt设计
在生成式AI广泛应用的企业环境中,高质量的Prompt是释放大模型能力的关键。然而,一线员工的prompt engineering能力差异较大,分布不均,且通过一线使用人员独立维护的话,会导致最终输出结果的不可控,即导致输出质量参差不齐。通过建立标准化的Prompt模板,可以大幅提升AI应用的稳定性和效率,降低试错成本。本文将分享几种适用于企业内部的Prompt模板,并结合实例说明其用法。一、标准化模板的价值企业级Prompt模板旨在将复杂任务拆解为清晰的指令框架,确保模型理解一致。其核心要素包括:角色定义、任务描述、输入格式、输出要求及约束条件。标准化后,通过维护字典进行后端调用,可以确保使...
AI求职实录
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01-29 11:31
已编辑
门头沟学院 产品经理
不知道,反正我工位很曼妙
敢问哪家大厂能在工位这件事上打过百度?L 型大工位真的太犯规了东西随便铺开、灵感随时落地这种自由感,谁能不心动啊🥹不服来战💪
士心凡_:
百度的实习生工资也很曼妙了
没关系,至少我的__很曼...
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01-08 13:21
山西大学 测试工程师
周水洋真是个大暖男[捂脸]
周水洋真是个大暖男[捂脸]
哞客37422655...:
群众里有坏人啊
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
在构建AI Agent(智能体)时,如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种:ReAct(推理+行动) 和 Planning & Extractor(规划+提取器)。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力,但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同,帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出,其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态(Reasoning),然后决定采取什么行动(Acting),如调用工具、查询知识库,之后根据行动结果再次推理,直至...
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