Think 时事通讯
超越提示思考，全面了解背景
通过 Think 时事通讯，随时了解最新的行业新闻、AI 工具以及提示工程领域的新兴趋势。此外，还可以访问新的阅读解释器、教程和专家洞察分析，我们会将这些内容直接发送到您的收件箱。请参阅 IBM 隐私声明。
轻松掌握 AI 对话艺术的一站式宝典
欢迎使用您在 2026 年掌握提示工程的终极资源。本综合指南精选了工具、教程和真实案例，旨在帮助各级学习者理解并应用有效的提示工程技术。
随着生成式 AI 持续重塑各行各业，为 AI 模型——包括 OpenAI 的 GPT-4、IBM Granite、Anthropic 的 Claude、Google 的 Bard、DALL·E 和 Stable Diffusion 等大语言模型——设计精准提示词的能力，已成为一项关键技能。无论您使用的是专有系统，还是探索开源替代方案，提示工程都是释放 AI 驱动工具全部潜力的关键。
提示工程是新的编程。在一个日益由机器学习驱动的世界中，使用自然语言与 AI 生成系统进行沟通的能力至关重要。本指南将帮助您设计、优化和完善提示词，驱动有意义的结果——无论您是在构建应用、自动化工作流程，还是拓展创意表达的边界。
从基础知识到高级策略，本指南是您应对大型语言模型（LLMs）、AI 提示设计和生成式 AI 创新不断演变的环境的必备参考资料。
编写更好的提示仅仅是个开始。掌握高级提示技巧的真正诀窍在于理解 AI 模型运行的更广泛背景——从用户意图和对话历史到训练数据的结构和不同模型的行为。这就是上下文工程变得至关重要的地方，它使您不仅能决定您问什么，还能决定模型如何解读和回应。
通过利用检索增强生成（RAG）、总结和 JSON 等结构化输入等技术，您可以引导模型给出更准确、更相关的回应。无论您从事代码生成、内容创作还是数据分析，根据上下文进行设计都能确保与所需的输出保持一致。这种方法增强了 LLM 在各个任务中的性能，并提高了实际应用中输出的可靠性。
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深入学习提示工程指南，它为学习者、开发者和 AI 爱好者设计了结构化的学习路径。无论您是构建聊天机器人、自动化复杂任务还是实验 AI 工具，本指南涵盖了掌握提示设计的艺术和科学所需的一切。
从宏观上了解提示工程，它在自然语言处理（NLP）中日益增长的重要性，以及它如何赋予用户使用高质量提示与人工智能驱动系统互动的能力。
学习如何引导 AI 智能体采取自主行动、做出决策并完成工作流中的多步骤或中间步骤——非常适合自动化和智能任务执行。
深入了解少样本提示、零样本提示和其他提示技巧，通过使用示例或极简上下文来教导大型语言模型 (LLM)，提高解决问题和适应性的能力。
了解如何编写结合文本、图像和其他媒体的提示，与像 Granite、Gemini、GPT-4o 和 DALL·E 等多模态模型互动，增强 AI 生成内容创作。
了解提示注入和对抗性攻击的风险，学习如何保护您的 AI 模型免受基于提示的系统漏洞的影响。
完善和迭代提示，以提高输出质量、减少延迟并使模型行为与您的目标保持一致——在使用 API 和训练数据时特别有用。
通过使用基于提示的训练对模型进行微调，用于特定领域的任务，利用开源框架和精选数据集，超越手动提示。
本指南是理解和在一系列人工智能驱动的应用程序中应用提示工程的基础资源。对于那些寻求实际、动手经验的人来说，IBM.com 教程 GitHub 存储库提供了一系列使用 Python 的真实用例和逐步实现，包括代码片段和结构化工作流程。该存储库对于希望深化提示设计、模型互动和更广泛的 AI 工具生态系统专业知识的学习者和从业者来说尤其有价值。