什么是上下文工程（Context Engineering）？一文理解其定义与作用
上下文工程是AI应用从提示工程演进而来的核心方法论。本文AI铺子系统解析上下文工程的定义、与提示工程的区别、核心技术方法及其在实际AI系统中的关键作用，帮助开发者理解...
提示词工程实战：让 AI 输出精准结果的 20 个核心技巧
从语义压缩到思维链，从Few-shot到结构化输出，系统讲解20个经过实战验证的提示词工程技巧，帮助开发者实现从模糊指令到确定性AI输出的跨越。
万字长文：Prompt Engineering 完全指南 —— 从入门到专家的 30 个核心技巧
本文系统梳理Prompt Engineering（提示工程）从入门到专家的30个核心技巧，涵盖零样本/少样本提示、思维链（CoT）、自一致性、思维树（ToT）、RAG、CO-STAR框架等方法论，配...
提升BERT效果的5个Prompt Engineering技巧（附实例）
直接应用BERT时，模型输出可能因提示词设计不当而偏离预期目标。Prompt Engineering（提示工程）通过优化输入文本的结构、内容和形式，引导模型生成更精准、更符合任务需求...
RAG、微调、Prompt Engineering 三者有何不同？一文说清
在人工智能大模型应用领域，RAG、Prompt Engineering和微调是推动技术进步的三大核心方法。三者虽同为优化大模型性能的技术手段，但在技术原理、应用场景、资源需求等方面存...