Prompt学习资料：面试题、系统教程。从实际问题进入，按自己的基础选择需要的内容。
共 78 条内容
Prompt 工程面试准备枢纽：提示词模板、结构化输出、Query Rewrite、多轮对话、Few-shot、Agent 提示词与安全边界 70+ 道真题，含口语版讲法。
不改参数只改问法,理解大模型"接话"的本质
岗位说明书 vs 顾客点单,一文分清消息角色分工
学习内容与项目面试，在同一条路上。
不训练也能"学会"任务,上下文学习入门第一课
大模型 Agent 核心组件选型与架构实现,百度面试题详解
从零构建 Agent 架构,关键技术选型与 Prompt 工程考量
大模型 Agent 核心组件功能划分与 Prompt 设计最佳实践
架构设计、工具集成、推理机制与学习方式 4 个维度
解码控制、反馈校验、形式化验证三方面确保安全与一致性
仅用分类标签设计提示策略,生成简洁有效思维链
提示词设计、约束解码、后处理校验等方法对比与部署选型
三种主流规划方法原理、场景与局限性对比
提示词工程+约束解码+后处理,确保模型输出合法 JSON
结合策略、评估方法与实际场景提升输出质量
查询与上下文整合技巧,提示工程+推理策略生成高质量回答
RAG 与 Agent 场景下提升输出质量与一致性的实战方法
作用机制、优势与典型场景,提升模型推理能力
检索上下文整合策略与关键要素对生成质量的影响
检索文档与用户查询整合策略,提升回答准确性与连贯性
提升模型输出质量与一致性的 3 个核心方法
相比单纯 Prompting 在复杂任务中的优势分析
推理与行动结合,对比纯提示方法在多步任务中的优势
相比单纯 Prompting,ReAct 在推理与工具使用任务中的优势
复杂任务中推理与行动协同的核心思想与优势分析