本文认为，发送给大型语言模型的最终提示词不应被视为源代码，而应被视为编译后的产物。文章建议，开发团队不应直接编辑这些最终提示词，而应专注于对生成它们的上游组件进行版本控制和测试，例如模板、检索查询和截断策略。作者强调，上下文窗口是有限的资源，需要显式管理，类似于缓存系统，并制定明确的驱逐策略，以防止模型性能的静默下降。 AI
影响 提倡一种更严谨、更注重工程的方法来开发提示词，有望提高大型语言模型的可靠性和可维护性。
排序理由 该条目是一篇讨论大型语言模型提示词工程最佳实践的观点文章。
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<blockquote> <p><strong>TL;DR—</strong> Most teams treat the final prompt string as the source of truth and hand-edit it like source code. That's the wrong abstraction. The prompt is a compiled artifact assembled from templates, retrieved chunks, tool schemas, and history under a…