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按专题浏览 →匹配正文：…个人业绩。 回答框架 任务：真实输入输出、风险、失败类型和评价指标。 技巧：说明实际采用角色/边界、上下文分隔、Few-shot、检索增强、工具 schema、结构化输出或结果校验中的哪些。 机制：解释每项技巧针对哪个可观察错误，而不是罗列名词。 实验：固定模型、数据与解码参数，对 Prompt 版本做消融和切片。 生产：版本管理、监控、提示注入防护、回滚和成本约束。 事实填空 在【真实任务】中，基线 Prompt 为【】，常见错误为【】。我负责【】，采用【真实技巧】解决【对…
匹配正文：…败后的处理 关键优化顺序 先建立固定评测集和 bad case 分类，再修改 Prompt。 长上下文只注入相关证据，并记录截断和检索策略。 Few-shot 示例覆盖正常、模糊、拒绝和格式边界，避免只放成功样本。 结构化输出使用 Schema 校验和有限重试，不能只依赖自然语言要求。 Prompt 版本与模型版本、评测集版本一起记录，通过回归测试再发布。 不应默认要求模型输出隐藏推理过程；复杂任务可以要求简洁的依据或检查步骤，但生产系统更应依赖工具结果、结构化状态和可观测日…
匹配正文：…设计 场景 关键技巧 示例片段 商品推荐 引入用户历史行为、实时库存状态 "库存<10件时优先标注'仅剩X件'" 客服问答 知识库检索结果注入 + 拒答策略 "若问题不在知识库内，回复'为您转接人工'" 评论分析 定义情感标签 + 提取结构化观点 "输出JSON：{情感:正/中/负, 关键词:[], 建议:[]}" 工程化注意事项 防御性设计：加输出校验（正则/规则过滤），防止模型幻觉推荐下架商品 成本控制：长商品描述用Embedding检索后只取Top3注入Prompt，而…
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