提示工程指南Prompt Engineering Guide

科大讯飞推出了一款名为iFlyCode的先进编程助手，它是一项革命性的技术产品，基于科大讯飞的星火认知大模型构建而成。

魔搭社区是什么魔搭社区（ModelScope）是阿里巴巴达摩院推出的综合性的人工智能模型共享与服务平台，为构建一个开放、高效、易用的AI模型生态，为开发者、研究人员和企业用户提供一站式的模型获取、部署和应用体验。 ModelScope平台汇集了丰富的预训练模型资源，涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。用户可以通过简单的搜索和下载操作，快速获取所需的模型，结合平台提供的工具进行微调、优化和部署。魔搭社区支持多种硬件平台，包括昇腾、GPU等，满足不同用户的需求。魔搭社区的主要功能丰富的预训练模型：提供涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别、多模态等多个领域的预训练模型。模型上下文协议（MCP）：推出MCP广场，上架千余款热门MCP服务，包括支付宝、MiniMax等独家首发服务。MCP为大模型对接外部数据源和工具建立了统一标准，简化了开发流程。数据集与指标：提供多种数据集和性能评估指标，方便开发者进行模型训练和优化。模型推理与部署：支持在线推理、本地部署和云端部署。用户可以通过网页界面直接上传数据获取推理结果，也可以通过SDK在本地运行模型。分布式训练与优化：提供分布式训练工具，支持多种框架（如PyTorch、TensorFlow等），提供模型压缩、量化等优化工具。调试与集成：提供简单易用的调试环境和工具，支持第三方平台集成，降低开发者使用门槛。开源与社区共建：作为一个开源平台，鼓励开发者贡献模型和代码，形成开源协作生态。开发者社区：提供交流平台，开发者可以分享经验、讨论技术问题，共同推动AI技术的发展。如何使用魔搭社区访问平台：访问魔搭社区的官方网站，注册或登录。环境准备安装 Python：确保系统中已安装 Python（推荐版本 3.8 及以上）。安装 ModelScope Python 库：通过以下命令安装 ModelScope 的 Python 库。模型下载通过命令行下载：使用 ModelScope 提供的命令行工具下载模型。通过网页界面下载：访问魔搭社区官网，在模型库中搜索并下载所需的模型。模型推理：使用 Python 脚本加载模型并进行推理。模型微调：使用 ms-swift 进行微调ms-swift 是魔搭社区提供的大模型训练和部署框架。模型部署：使用 Vllm 部署模型，Vllm 是一个高效的推理框架，支持多 GPU 分布式推理。探索更多模型和工具：访问魔搭社区官网，浏览丰富的模型库、数据集和工具。参与社区交流：加入魔搭社区的开发者社区，与其他开发者交流经验，共同推动 AI 技术的发展。魔搭社区的应用场景AI研究与教育：研究人员和教育工作者可以用ModelScope上的模型进行AI相关的研究和教学活动，提高研究效率和学习效果。企业应用开发：企业可以用ModelScope上的模型快速开发AI应用，降低研发成本，加快产品上市时间。创业项目：初创企业可以借助ModelScope上的模型资源，开发创新的AI产品和服务，验证商业模式并实现产品的快速迭代。个人项目：个人开发者可以用ModelScope上的模型实现自己的创意，开发个性化的AI应用。多模态应用：ModelScope支持多种多模态模型，例如处理文本、图像和视频的InternVL3系列模型。可以应用于智能助手、内容创作、视频生成等领域。

阿里云作为国内领先的云服务，其开发者社区提供了一条完整的人工智能学习路线，旨在帮助用户从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能。该路线包含了30门在线课程和22个实战案例，分为以下5大学习阶段：机器学习入门：学习人工智能的基本概念、算法原理、编程语言等知识。TensorFlow框架及常用库：介绍TensorFlow深度学习框架以及常用Python数据科学库的使用机器学习实战：通过实践项目，学习机器学习的基本原理和实现方法，例如数据分析、特征工程、模型构建等。自然语言处理实战：了解机器学习和深度学习技术在自然语言处理领域的实战应用。图像识别实战：了解机器学习和深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。

LangGPT是什么LangGPT是一种新型的提示词设计工具，提出了一种结构化和可复用的提示词编写方法论，帮助用户编写高质量的提示词。工具受到编程语言的启发，设计了双层结构的提示设计框架，易于学习和应用。LangGPT通过内置和扩展模块，支持灵活定制，适应不同的应用场景。LangGPT建立了一个在线社区，促进提示设计的交流和共享，提高了框架的实用性和易用性。LangGPT的主要功能系统性模板：LangGPT提供了丰富的模板，用户可以根据模板快速编写提示词。灵活性：通过使用变量，用户可以轻松引用、设置和更改提示词中的内容。交互友好性：LangGPT的工作流设计使得用户交互变得简单，易于引导用户使用。模块化配置：LangGPT充分利用大语言模型的能力，通过模块化配置来应对复杂的提示需求。Reminder功能：有效缓解长期记忆缺失的问题，保持对话的连贯性。LangGPT的技术原理双层提示设计框架：LangGPT采用双层结构，类似于编程语言中的类和对象结构。内置模块：定义了一套预设的模块，如角色（Role）、目标（Goal）、约束（Constraint）等，模块包含了提示词的必要内部元素。扩展模块：支持用户根据特定需求添加新的模块，提高了框架的灵活性和可扩展性。模块化配置：提示词被分解为多个模块，每个模块代表与大语言模型交互的不同方面。用户可以根据需要选择和组合不同的模块，构建适合特定任务的提示词。结构化和规范化：LangGPT强调提示词的结构化和规范化，使提示词更加清晰、易于理解和复用。提供了清晰的模板和格式，降低了学习成本。自然语言和编程语言的结合：设计灵感来源于编程语言的结构化特性，同时保留了自然语言的灵活性。通过类比编程语言的元素，如变量、函数、类等，来构建提示词。如何使用LangGPT使用LangGPT编写高质量的提示词（Prompt）大致可以分为以下步骤：理解LangGPT的核心概念：模板：LangGPT提供了一系列的模板，如角色（Role）模板，用于指导用户如何构建提示词。变量：使用特定的标记（如”<VariableName>”）来代表提示词中的动态内容。工作流：定义与用户交互的步骤和流程。选择合适的模板： 根据想要大语言模型（LLM）扮演的角色或完成的任务，选择合适的模板。例如，如果想要模型扮演一个诗人，选择一个专门为诗人角色设计的模板。填写模板内容： 按照模板的结构，填写必要的信息。包括角色的描述、技能、规则、工作流程等。使用变量： 在模板中使用变量来代表可以变化的部分，如用户输入或角色的特定属性。定义工作流： 设计角色与用户交互的工作流程，包括角色如何接收用户输入、如何响应等。初始化角色： 如果需要，可以为角色编写初始化行为，是在角色开始与用户交互前执行的步骤。测试和调整： 将编写好的提示词输入到大语言模型中，进行测试。根据模型的输出，调整和优化提示词。使用LangGPT助手： 用LangGPT助手来帮助设计和优化提示词。助手可以根据用户的需求生成相应的提示词模板。LangGPT的产品定价目前项目已经在Github上免费开源，成为了GitHub开源社区全球趋势热榜前十的项目。LangGPT的应用场景内容创作：辅助作家、营销人员生成文章大纲、广告文案等。代码编写：帮助程序员生成代码片段、解决编程问题。数据分析：协助数据分析师构建数据查询语句，解释分析结果。教育辅导：为教师和学生提供个性化学习材料和练习题。客户服务：构建智能客服系统，提高客户服务质量。

ShowMeAI是一个人工智能领域的资料库和学习社区，覆盖Python、数据科学、机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等方向。为AI学习、求职、项目落地、业务探索等场景，提供了结构化路径和全套资料库。构建AI解决方案，用知识加速每一次技术成长！

Uberduck是什么Uberduck是一个开源的AI语音生成和合成的社区，该平台提供了超过5000多种声音帮助用户制作AI配音和语音，用户可以从文本生成逼真的语音、歌唱和说唱，创建自定义语音克隆。支持多种语言，提供API访问，开发者能将这些功能集成到自己的应用程序中。Uberduck的主要功能文本转语音（TTS）：将文本转换为自然流畅的语音输出，支持多种语言和语音风格。AI歌唱：生成AI驱动的歌唱声音，为音乐创作带来新的维度。声音转换：能将一种声音风格转换为另一种，增加创作的多样性。声音克隆：复制特定的声音特征，创建独特的声音模型。API访问：提供编程接口，支持用户将Uberduck的语音合成功能集成到自己的应用程序或服务中，实现个性化开发。说唱生成：自动生成说唱歌词并合成说唱音频。多语言支持：Uberduck支持多种语言，适合需要多种语言能力的全球项目。Uberduck的产品官网产品官网：uberduck.aiUberduck的应用场景音乐制作：音乐人可以使用Uberduck创作独特的AI声音歌曲，为现有曲目添加AI和声或背景声音。影视制作：在影视制作中，Uberduck可以为动画角色配音，创建预告片或广告旁白。教育领域：教育工作者可以开发交互式学习材料，制作多语言教学内容。播客和有声读物：生成专业质量的叙述声音，提高听众的听觉体验。游戏开发：为游戏角色创建多样化的声音，增强游戏体验。

GitHub Copilot，基于 AI 的编程助手，智能补全代码，提升开发效率与质量。

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