提示词工程
一共8篇文章
专题:第期
-
Jinja2 提示词模板
Jinja2 让提示词工程从“手写字符串”迈向可维护、可协作的工业级模板化体系,是 AI 应用工程化的关键。模板化是提示词工程迈向工程化、规范化和可维护性的核心机制。随着大语言模型(LLM, Large Language Model)应用从简单对话扩展到 RAG、Agent、多节点工作流、规格驱动开发,提示词正在从“手写字符串”演化为“受控模板”。Jinja2 作为 Python 生态的主流模板语…... 探索X
- 0
- 0
-
PromptOps 工作流实践
真正的 PromptOps,不只是工具链,更是团队协作和知识沉淀的加速器,让提示词成为可追踪、可验证的工程资产。PromptOps 是将提示词工程纳入软件开发生命周期(SDLC, Software Development Lifecycle)的关键环节。它让提示词(Prompt)具备“可协作、可审查、可回滚、可监控”的工程属性。本文将从版本管理、自动化评测和知识沉淀三个维度,系统化阐述团队如何构建…... 探索X
- 0
- 0
-
面向工程环境的提示词设计
真正的工程化提示词设计,要求我们像管理代码一样管理每一个 Prompt,把它当作可测试、可观测、可协作的系统接口,而不是一次性的“魔法咒语”。在 AI 工程实践中,提示词(Prompt)已不再是简单的文本片段,而是需要具备可维护性、可测试性和可观测性的系统组件。本文将从架构、测试、模板化、性能评估、可观测性与生产化协作等多个维度,系统化介绍面向工程环境的提示词设计方法。工程化思维:提示词即接口提示…... 探索X
- 0
- 0














