数据库prompt的用法

Prompt Engineering 的主要目标是: 了解如何格式化和设计提示使模型效果最佳。 探索不同 prompt 对模型输出的影响。 创造出能优化模型输出的提示。 一般业务优化的过程,主要包括三个环节,prompt 设计、prompt 优化和 prompt 评测,如下我们分别分三个部分来进行介绍。 Prompt 设计目标:选择适当的提示格式和语言,以清晰明确地表达用户的意图。过程: 首先,需要明确目的,在使用 prompt 之前,明确目的是什么,即准备让模型做什么样...

评测集格式目前支持JSONL,一行一个评估样本 单轮对话格式说明 jsonl 输入文件eval_math.jsonl{"prompt":"计算1+1","answer":"2"}{"system":"请完成下面的计算题","prompt":"1+1","parameters":{"top_k":1},"answe... 参考API调用指南中API Specification一节的input中的parameters描述 输出字段说明 字段 类型 备注 response str 模型生成的回答 usage dict token使用信息,参考API调用指南中API Specification一节的ouput中的usag...

Prompt Engineering 方法,改变“自己” 该方法基于向量数据库,补充足够的对话上下文和参考资料,完善与大语言模型进行交互的问答问题(Prompt),其本质是将大语言模型的推理归纳能力与向量化信息检索能力相结合,从而快速建立能够理解特定语境和逻辑的问答系统。该方法的实现成本相对较低。 接下来,本文针对 Prompt Engineering 方法,来演示将云数据库 PostgreSQL 版作为向量数据库的使用方法。 核心概念及原理核心概念:嵌入向量(...

专门撰写适配 LLM 的 Prompt,从而让模型能够更好地生成内容。**而另一种更为有效的方案则是,让模型向人对齐。** 这也是大模型研究中非常重要的问题,无论是 GPT 还是 Claude,在对齐技术上花费大量的时间与精力。但... 构造提示优化对:** 我们使用这些反馈数据来引导大型模型识别出用户偏好的特征。我们首先让模型分析用户喜欢的回复和不喜欢的回复,找出其中蕴含的人类偏好特征。接着,基于这些特征,我们再利用模型优化原始的用户输入...