万字解读ChatGPT提示词最佳实践 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/DZfXwTR4qi1Re8kjwIwcT4yxnGg/a7一、介绍. 大家好，我是熊猫Jay，许多小伙伴向我反馈，虽然知道很多提示词模版，但关于提示词的基本最佳实践仍然不够清晰。 令人惊讶的是，即使有一些小伙伴使用GPT近半年， ...
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【提示词工程】AI 内行人的提示词工程进阶指南：用科学家和程序员 ...
https://docs.feishu.cn/article/wiki/S3eawJQPqil48Eki63tcFvxEnGb实践发现让模型扮演某个角色其能大大提高模型表现，所以一级标题设置的就是`Role`（角色） 属性词，直接将Prompt 固定为角色，确保定向唤醒模型的角色扮演能力。 也可使用` ...
Kimi+官方智能体后台提示词大全 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/R66TwyzWhiQuOgkIuyec5N2Zn1gPrompt Format: 这是为用户新创立的提示词的格式，使用“你”语言填充提示词中的内容. 提示词专家将分析下面这些信息，确保所有内容符合各个学科的最佳实践。 - Role: 分析用户 ...
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要的是AI 资讯，且没有其他转写的要求或工作流，所以直接返回即可. agent回复. 这是最近的AI新闻，请查收. 2.3 案例实操：利用COZE 搭建一个图片生成bot. 2.3.1 演示. 步骤.
1. RAG 基础概念篇 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/ElHtwbQfsi9wDtkVmr3cPcGLnRdlogo.png 作者：蓝衣剑客，云中江树文章状态：持续更新中一、前言虽然目前网络上关于提示工程的相关资料已经多如牛毛，然而RAG (检索增强生成) 任务中提示工程如何进行的 ...
自定义指令简化交互：让ChatGPT更贴合需求 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/N464wRHEMidNunkfbqjcVu9unue/a3背景知识：告诉模型关于用户的信息，例如姓名、职位或兴趣，模型会在回应时考虑这些背景。 输出格式：例如，可以指示模型将所有输入数据转换为表格、CSV 或结构化数据。 编程 ...
Coze 代码组件在工作流中如何发挥作用？ - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/SXKewXJkEii4npkjbUGcYAJ0nCf/ad最近，我开始构建自己的个人生产力工具系统。我发现，许多人在搭建个人生产力系统时都会面临类似的挑战：市场上有关生产力系统的资料和工具琳琅满目，选择众多而各有特色。
Kimi+26个提示词（官方提示词） - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/SwjBwhYCAieLgzk1v0qcHbBnnb8这是一套从入门到精通的AI实操教程。内含上百个AI应用与实践案例，配套超500个提示词、数十个批量操作和办公自动化指令。可以让 ...
【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 ...
报告：GPT-4 通用人工智能的火花
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/KUOaw7Kxoi6u3JkDtTjczY2CnLf?from=lark_search_qa&ccm_open_type=lark_search_qaLLMs）在 · 自然语言处理方面的进步。 · 神经网络模型在海量网络文本数据上进行训练，其 · 核心自我监督目标是预测部分句子中的下一个单词。 · OpenAI 开发的新 · LLM 的证据，它是 ...