prompt提示词工程是一个关注于如何构建和使用提示词（prompt）的工程领域，提示词在自然语言处理（NLP）和其他计算机应用中被广泛利用，以便引导系统按照用户的特定需求生成输出。在这个工程领域中，会涉及到多个方面，包括但不限于提示词的设计、优化、评估，以及如何与不同的机器学习模型相结合来实现智能化的交互式任务。 提示词工程的一个核心目标是实现更为精准和高效的交互，提升用户体验。在这一过程中，工程师们需要深入理解用户的实际需求，设计出能够明确指导机器做出预期响应的提示词。这不仅要求工程师具备扎实的语言理解能力，还要具备对目标机器学习模型的工作机制有深入的认知。 在设计提示词时，工程师会考虑到诸多因素，比如目标用户的群体特性、使用场景、文化背景、语言习惯等。设计的提示词需要足够简洁明了，避免歧义，同时也要具有一定的灵活性，以便适应不同用户的提问方式。 提示词工程也经常关注于优化提示词的表达方式和结构，通过使用不同的词汇、句式、或者引导语，来提高提示词的引导效率和系统的响应准确性。在这一过程中，工程师们往往需要进行大量的实验和测试，以找到最佳的提示词表达方式。 评估提示词的有效性也是提示词工程的重要环节。通过使用各种评估标准，如准确性、响应速度、用户满意度等，工程师可以衡量和比较不同提示词的效果，进而进行迭代优化。 在将提示词与机器学习模型结合时，提示词工程同样扮演着至关重要的角色。合适的提示词可以更好地引导模型进行理解和处理，尤其是在复杂的任务，如生成文本、回答问题、摘要总结等方面。通过精细调整提示词，模型的输出结果可以更加贴近用户的实际需求。 prompt提示词工程是一个综合性的技术领域，它不仅仅关注于单独的技术实现，更注重技术与实际应用场景的结合，以及如何通过技术手段解决实际问题，提升用户体验。随着人工智能技术的发展，提示词工程的作用日益显著，成为提高人机交互智能化水平的关键技术之一。

1.解压后安装SQL Prompt9； 2.断网，打开SQL Server，点击SQL Prompt->Enter Serial Number...； 3.打开注册机，粘贴注册码点击Activate； 4.弹出警告对话框，点击Activate Manually； 5.将左侧文本粘贴到注册机中，点击Generate后，生成破解码，将破解码粘贴到右侧对话框，点击Finish； 由于无法贴图，可能会不明白，可自行破解步骤；

内容概要：本文系统讲解了LangChain的核心原理与Prompt Engineering实战应用，重点介绍如何从零构建可落地的对话式知识库。通过六大核心抽象（Schema、Model、PromptTemplate、Chain、Memory、Agent）实现模块化编排，结合RAG技术提升问答准确率，并以PDF文档问答为例展示了完整的技术闭环：文档加载、文本分块、向量化存储、检索增强生成与语义缓存优化。代码实例详尽，涵盖性能调优与压测验证，体现了高可用性和工程落地价值。; 适合人群：具备Python基础和NLP背景，从事AI应用开发、智能客服或知识管理系统研发的工程师，尤其是工作1-3年希望深入大模型应用层的技术人员； 使用场景及目标：①构建企业内部文档智能问答系统；②优化检索命中率与响应延迟；③降低大模型调用成本并控制幻觉输出；④实现可追溯、可缓存、支持多轮对话的企业级RAG应用； 阅读建议：建议结合代码环境动手实践，重点关注分块策略、语义缓存、自定义Prompt设计与性能压测环节，理解LangChain如何通过链式组合提升系统鲁棒性，并关注其在长上下文、Agent化与私有化部署方面的未来趋势。

通义千问提示词工程及最佳实践是一份详细介绍如何通过提示词技术改善大语言模型输出质量的教程文档。该文档详细解释了提示词的定义、分类、结构化的重要性，以及提示词工程的框架、编写技巧和最佳实践案例。 在文档中，首先界定了系统提示词与用户提示词的概念。系统提示词向模型提供上下文信息和使用指南，而用户提示词则指用户输入的具体指令或请求。接着，文档阐述了提示词工程的定义，即通过设计更加精细的提示来改善大语言模型的表现。提示词工程的核心在于创建和完善提示词，以帮助模型更好地理解预期输出，进而产生更准确和相关的答案。 文档接着介绍了通义千问提示词工程的框架，包括输入参数的设置和提示词结构化的实施。输入参数设置部分详细讲解了temperature、top_p、top_k等参数的原理和作用。提示词结构化是提高模型输出结果准确性和有效性的关键步骤，文档提供了重要性分析和参考框架。在此基础上，文档进一步列举了编写提示词的通用技巧，强调了清晰指令、给予模型思考时间以及持续优化的原则。 在最佳实践部分，文档通过客服质检、作文批改、多轮对话售前推荐、广告文本分类等不同业务场景展示了提示词工程的应用。每个场景都详细说明了业务场景、业务指标要求、提示词优化过程，以及通过BadCase分析、迭代测试验证等步骤达到最终优化效果的过程。这些最佳实践案例体现了提示词技术在实际业务中的广泛应用和价值。 此外，文档还包含了附录部分，列举了参考文献，供读者进一步研究和学习。

SQL Prompt是一款强大的SQL代码智能提示和优化工具，它极大地提升了SQL开发人员的工作效率。这款插件专为SQL Server Management Studio (SSMS) 设计，版本10.1.5.14730表明它是该系列的一个特定更新，兼容SQL Server 2019以及SSMS 18.5。在学习和研究环境中，SQL Prompt提供了多种功能，包括自动完成、代码格式化、性能建议等，但使用者必须注意，这个版本仅供非商业用途。 1. **自动完成**：SQL Prompt提供智能感知功能，可以在编写SQL语句时自动补全关键字、表名、列名和其他数据库对象，减少手动输入和错误。这不仅提高了编码速度，也减少了因拼写错误导致的错误。 2. **代码格式化**：该插件包含一个内置的代码美化器，可以将杂乱无章的SQL代码整理成清晰、一致的格式，符合特定的编码规范，提升代码可读性。 3. **重构工具**：SQL Prompt支持数据库重构，比如重命名表或列，而无需担心依赖关系。它会自动更新所有受影响的查询，确保代码的一致性。 4. **性能优化**：插件内置了性能分析器，可以识别潜在的性能瓶颈，提出改进SQL查询性能的建议，如避免全表扫描、使用索引等。 5. **参数化查询**：通过自动参数化查询，SQL Prompt帮助防止SQL注入攻击，提高代码安全性。 6. **代码片段**：用户可以创建和存储常用SQL代码段，方便快速插入到新的查询中，提高工作效率。 7. **集成环境**：与SSMS无缝集成，用户可以直接在熟悉的开发环境中享受到SQL Prompt带来的便利。 8. **版本兼容性**：此版本的SQL Prompt（10.1.5.14730）特别指出兼容SQL Server 2019和SSMS 18.5，这意味着它可以与这些最新版本的数据库管理和开发工具协同工作。 在学习和研究SQL Prompt的过程中，你可以探索这些特性，了解如何利用它们来提升SQL编程体验。同时，要谨记不得将该插件用于商业目的，以免违反授权条款。通过深入理解和实践，你不仅可以掌握SQL Prompt的使用，还能提升自己的SQL编程技能，为将来可能面临的数据库管理挑战做好准备。

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AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）的重要性体现在以下几个方面： 内容创作效率提升： AIGC能够快速生成大量高质量的内容，包括文本、图像、音频、视频等，极大地提高了创作效率。这不仅降低了人力成本，也使得内容更新和迭代的速度加快，满足了信息爆炸时代人们对新鲜内容的高需求。 个性化和定制化服务： AIGC可以根据用户的需求和偏好自动生成个性化的内容。这种能力在教育、娱乐、营销等领域具有巨大价值，能够提供高度定制化的用户体验，增强用户黏性和满意度。 创新与发现新应用： AIGC技术的不断发展和普及促进了新的应用场景和商业模式的诞生。通过降低开发门槛，更多的开发者和企业能够探索和实验AIGC的应用，有可能催生出全新的现象级应用和服务。 商业效益增长： AIGC在数字商业化领域具有显著优势。它能够赋能营销策略，提高广告和推广的精准度和效果，从而带动企业收入的增长。同时，通过自动化的内容生成，企业可以节省资源并专注于核心业务的创新和发展。 知识传播与教育： AIGC能够生成教育材料、教程和知识摘要，帮助人们更高效地获取和学习新知识。在教育领域，AIGC可以个性化定制学习路径和内容，适应不同学生的学习速度和方式。 行业效率优化： 在保险、出版、法律等行业，AIGC可以自动处理大量的文档、报告和合同，提高工作效率，减少人为错误，并提供数据分析和决策支持。 学术研究与伦理考量： AIGC在学术研究中的应用需要遵循特定的使用边界和准则，以防止学术不端行为。明确的指南有助于确保研究成果的真实性和可信度，同时推动AI技术在科研领域的健康发展。

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