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English(EN) So now the best practices working with LLM and agentic AI is to define most precise the context and what it needs to do for me, the human. To save costs, of cou

LLM 最佳实践侧重于精确的上下文和输出定义以节省成本

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

目前使用大型语言模型（LLM）和代理式 AI 的最佳实践强调为人类用户精确定义上下文和期望输出的重要性。这种方法旨在通过避免不必要的 token 使用来降低成本。“输入垃圾，输出垃圾”的原则仍然是一个核心信条，突出了输入质量直接影响 AI 输出质量。 AI

影响 精确的上下文定义和输出规范是高效使用 LLM 和代理式 AI 的关键，可防止 token 浪费并确保质量。

排序理由 该条目讨论了与 AI 相关的最佳实践和原则，而不是宣布新进展。

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LLM 最佳实践侧重于精确的上下文和输出定义以节省成本

报道来源 [1]

  1. Mastodon — fosstodon.org TIER_1 English(EN) · [email protected] ·

    所以，现在处理LLM和代理AI的最佳实践是为我——人类——最精确地定义上下文及其需要完成的任务。为了节省成本，当然

    So now the best practices working with LLM and agentic AI is to define most precise the context and what it needs to do for me, the human. To save costs, of course ... Well. If you know this, you'll find more often than not that you might do it yourself, instead wasting tokens. T…

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