案例分析：设计MBTI测试Prompt - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/LOt0wYe5jiqbP0kafxqcWta2nnL/a6关于Prompt 的实践的不断深入，大家对Prompt 的认知也越来越深入。但同时也发现许多朋友在prompt 创作，使用大模型能力过程中仍然存在许多误区。有关多Prompts 协同的优质 ...
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4万字教程-COZE/扣子与智能体入门 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/ZGoFwzb0ai28mdkKqLjcqE2hnbU结合前两个案例通过将大模型从一个文本生成工具，变为调用接口的工具，把生成文本的发散问题；变为理解问题意图、调用接口成功/失败的固定问题，来提高数据质量，减少错误数据对 ...
实践案例：如何创建游戏搭子？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/MgWgw5Zpfie8h9kfx4OcUUiYnJc/a9提示工程关键原则 · 1. 原则1 - 编写清晰具体的指令 · 2. 原则2 - 给模型充足的思考时间 · 3. 模型的局限性 · 4. 总结类应用 · 5. 推理类应用 · 6. 转换类应用.
【多Agent】MetaGPT学习教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/MJDDwySWEibeJSkOzJocTC5InGh项目简介课程说明：Hugging Multi-Agent 是一套专为期望深入了解并实践多智能体系统的开发者设计的实用指南。基于国内领先的多智能体框架MetaGPT（iclr 2024 oral） 旨在 ...
《MetaGPT智能体开发入门》教程 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf实现一个单动作Agent ... 在 \_act 方法中，我们需要编写智能体具体的行动逻辑，智能体将从最新的记忆中获取人类指令，运行配备的动作，MetaGPT将其作为待办事项( self\.``rc``\.
最全的RAG技术概览 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/UNRCw5gL0iCwTukfNtacvXChnnd本文的宗旨在于系统整理并介绍关键的高级检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）技术，并重点参考了LlamaIndex 中的实现案例，以便于其他开发者更深入地掌握这项 ...
Coze 插件的多样性与自定义开发 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SXKewXJkEii4npkjbUGcYAJ0nCf/a4另一方面，我也期待那些已经拥有一定技术背景或实践经验的读者，能够在文章中获得更深层次的理解，更好地掌握和运用Coze。毕竟，Coze 的官方手册虽然提供了大量信息，但仍有许多 ...
大模型开发工程师认证\u0026学习指南 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/XJA9w5be6iiSDLk58LvcKhZvnghDay2. 8月10日. 继续学习大模型开发基础并完成认证 ; Day3. 8月12日. 完成组队 ; Day4. 8月13日. 线上头脑风暴 ; Day5. 8月14日. RAG技术原理与实践 ; Day6. 8月15日. 案例分析.
一文读懂：大模型RAG（检索增强生成） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/KVIBwTxnrixYrFkT7oycPX7QnBg文档被拆分为较小的子块，这些子块和较大的父块有引用关系。 首先在检索过程 ... 实践案例） · iyacontrol：图解高级RAG技术 · ketchum：构建基于RAG的聊天机器人（四 ...
4.5 历史更新 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FjiOwWp2giA7hRk6jjfcPioCnAc文中介绍了Gemini、Cursor 等常用工具及用法，通过学习网站搭建、提示词管理助手迭代等案例，细致展示开发流程，带你一步步实操。别犹豫，高频实践才是关键，先做出产品，探索与 ...