提示工程：应用大模型的高级方法
什么是提示？系统提示、开发者提示和用户输入有什么区别？
原题如何构造一个清晰、稳定、可评估的提示？
原题什么是提示工程？它和模型训练、微调有什么区别？
原题角色提示、任务拆解、格式约束、反问澄清和结构化输出分别解决什么问题？
原题Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 提示有什么区别？Few-shot 示例应该如何设计？
原题什么是情境模拟提示？它和普通角色提示有什么区别？
原题什么是自我一致性？它为什么能提升复杂任务的可靠性？
原题什么是 Prompt Chaining、Plan-and-Solve 和 Reflection？复杂任务为什么要拆成多步提示？
原题什么是 ReAct 提示？它如何把推理过程和工具调用结合起来？
原题温度（temperature）、top-p、max tokens 等生成参数如何影响提示工程效果？
原题什么是思维链提示？它适合解决哪些类型的问题？
原题思维链为什么可能提升推理准确率？它和任务拆解有什么关系？
原题什么是思维树？它和思维链、计划执行、反思机制有什么区别？
原题提示注入（Prompt Injection）和越狱提示（ Jailbreak）有什么区别？为什么提示安全不能只靠提示词声明？
原题用户输入为什么不能直接拼接进系统提示？工程上如何降低提示注入风险？
原题什么是 RAG？为什么要把检索和生成结合起来？
原题RAG 解决了大模型哪些固有缺陷？为什么仍然不能完全消除幻觉？
原题一个典型 RAG 系统由哪些核心组件构成？各组件分别负责什么？
原题RAG 的离线索引阶段和在线查询阶段分别做什么？
原题RAG 和微调有什么区别？企业知识库问答为什么通常优先考虑 RAG？
原题多轮对话中的 RAG 为什么更复杂？如何保持上下文连贯性？
原题RAG 文档处理流程包括哪些步骤？
原题RAG 项目中文本分块有哪些策略？不同策略适合什么场景？
原题如何选择语义块规模（chunk size）和 重叠度（chunk overlap）？如何平衡上下文完整性与检索精度？
原题什么是假设文档嵌入（HyDE）？为什么假设文档嵌入可能改善检索效果？
原题向量数据库在 RAG 中扮演什么角色？如何选择向量数据库？
原题关键词检索、BM25、向量检索、混合检索和最大边际相关性（MMR）分别解决什么问题？
原题什么是查询重写？同义词扩展、多查询生成、查询拆解分别适合什么场景？
原题什么是重排序？bi-encoder 和 cross-encoder 有什么区别？
原题什么是迭代检索和递归检索？它们在多跳问答中有什么价值？
原题如何降低 RAG 的幻觉？如何处理知识库中没有答案的情况？
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