谷歌发布了一份 69 页的提示工程及其最佳实践
详细介绍了如何通过提示工程（Prompt Engineering）来有效地与大模型交互，以及如何编写提示词获得想要的输出。
包括对大模型输出配置的介绍，如输出长度、采样控制、温度值、Top-K 和 Top-P 选择等。
同时涵盖各种不同的提示词技术，包括通用 Prompt、上下文、角色提示、思维链（CoT）以及思维树（ToT）等等。
并且提供相关的代码示例和清楚的注释，以便更好地理解与实践。
#AI #Doc #Prompt #Google
详细介绍了如何通过提示工程（Prompt Engineering）来有效地与大模型交互，以及如何编写提示词获得想要的输出。
包括对大模型输出配置的介绍，如输出长度、采样控制、温度值、Top-K 和 Top-P 选择等。
同时涵盖各种不同的提示词技术，包括通用 Prompt、上下文、角色提示、思维链（CoT）以及思维树（ToT）等等。
并且提供相关的代码示例和清楚的注释，以便更好地理解与实践。
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