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「Prompt 评估」找到 225 条内容
按专题浏览 →匹配正文:答案要点 训练阶段:RLHF/Constitutional AI对齐 + 对抗训练提升鲁棒性 验证阶段:离线评估+在线A/B测试+红队测试多维度验证 约束阶段:硬规则围栏+输出格式校验+工具调用沙箱 监控阶段:实时指标告警+人工审核闭环+快速回滚机制 核心思路 动态Prompt生成系统的Policy模型本质是Agent的"大脑",需从训练-验证-约束-监控四层构建安全防线。 一、训练阶段:行为对齐 RLHF/Constitutional AI:用人类反馈或宪法原则约束策略,避…
匹配正文:…维链):复杂推理任务,显式生成中间步骤 ReAct:需要工具调用的场景,推理与行动交替进行 ToT(思维树):多路径探索,用投票或评估选择最优解 效率优化 自适应推理深度:简单任务用单步CoT,复杂任务扩展推理步数 推理预算控制:设置token上限或调用次数阈值,避免无限循环 工具调用优化 工具选择策略 工具描述向量化,通过语义相似度快速匹配而非遍历 学习型选择:用少量示例训练工具选择器,减少LLM调用 执行效率 并行调用:无依赖的工具同时执行(如同时查天气和股价) 结果缓存…
匹配正文:…用户症状描述 → 实体识别(症状/病史)→ 图谱召回相似病例 ↓ 生成初步分析 ← 指南条款精排 ← 向量召回诊疗规范 ↓ 置信度评估 → 高:输出+引用 | 低:触发多轮追问/转人工 核心指标:事实准确率>95%、引用完整率>90%、平均响应<2s 学习建议 建议先掌握RAG基础流程,再深入学习向量检索、领域数据清洗、提示工程和合规要求,结合真实案例进行系统设计练习。
学习内容与项目面试,在同一条路上。