生产工程师的LLM提示策略指南

本文为生产工程师提供了一个选择大型语言模型最合适提示策略的框架。它超越了简单地列出零样本（Zero-shot）或思维链（Chain-of-Thought）等技术，而是提供了一个决策树和一个模式选择矩阵，以根据任务复杂性、所需上下文以及延迟和成本等权衡来指导选择。核心思想是将正确的模式与正确的上下文相匹配，为生产系统构建有效的提示。 AI

影响 为工程师提供了一种结构化方法，以优化生产环境中LLM的性能。

排序理由 文章提供了选择LLM提示策略的指南和框架，具有指导性和分析性，而非新发布或重要的行业事件。

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• Few-shot learning
• JSON
• Prompt Chaining for Complex Logic
• React
• retrieval-augmented generation
• Schema-driven construction of future autobiographical traumatic events: The future is much more troubling than the past
• self-critique
• SQL
• Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models
• zero-shot learning

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