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提示词工程

提示词工程相关的文章与笔记，探索 AI 大模型的高效交互与应用技巧。

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ReAct 遵循思考、行动、观察循环模式，融合逻辑推理与工具调用。弥补纯思考易出错、纯调用无思路的缺陷，可实时查证信息、减少幻觉，过程可追溯，是搭建 AI 智能体的常用范式。

反思提示法依托行动、评估、自省三类模型，结合长短记忆机制，形成执行 - 评估 - 反思迭代闭环。无需微调模型，以语言化复盘规避重复错误，适配决策、推理、编程等试错类任务，存在评估精度与记忆存储方面的约束。

多模态思维链将文本与图像信息结合，分推理生成、答案推导两步处理，避免图像转文字丢失信息。能有效减少小模型幻觉，提升视觉 + 文本联合推理的准确率。

PAL 程序辅助语言模型让大模型将问题转为可执行代码，交由专业环境计算，解决数学 / 逻辑推理易出错、有幻觉的问题。相比思维链更精准，落地需做好沙箱隔离、代码校验、超时限制等安全防护。

定向刺激提示借助小型策略模型生成专属引导提示，无需改动主大模型。通过关键词等线索约束输出方向，可有效把控生成内容，提升结果精准度与合规性。

主动提示法优化传统固定思维链示例的局限性，依据答案分歧度评估模型推理不确定性，筛选高价值样本人工标注推理过程。以少量标注样本适配各类任务，有效提升模型复杂推理能力。