引言在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展的今天，大語(yǔ)言模型（LLM）已成為推動(dòng)技術(shù)革新的核心引擎。然而，如何讓這些“聰明”的模型真正落地業(yè)務(wù)場(chǎng)景、解決實(shí)際問(wèn)題？答案往往不在于模型本身的參數(shù)規(guī)模，而在于一項(xiàng)看似簡(jiǎn)單卻至關(guān)重要的技術(shù)——提示詞工程（PromptEngineering）。無(wú)論是讓模型理解用戶(hù)意圖、調(diào)用外部工具，還是生成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提示詞工程都像一把鑰匙，解鎖了大模型在真實(shí)場(chǎng)景中的無(wú)限潛力。本文將深入解析提示詞工程的技...