掌握 LLM 应用程序开发:稳健提示工程指南product#prompt engineering📝 Blog|分析: 2026年2月11日 13:15•发布: 2026年2月11日 13:08•1分で読める•Qiita AI分析本文重点介绍了设计有效提示以构建可靠且实用的 大语言模型 (LLM) 应用程序的关键策略。 它强调结构化提示、明确定义的规则以及减轻LLM“幻觉”的方法,为超越简单演示的应用程序铺平了道路。要点•在制作提示时,优先考虑一致性和可审计性等设计方面。•将提示结构化为三个关键组成部分:任务描述、指令/数据和规则。•实施减少LLM响应中“幻觉”的策略。引用 / 来源查看原文"为了从“可运行的演示”转向“可行的系统”,关键是将提示设计为“规范”,而不是仅仅基于“会话感”。"QQiita AI2026年2月11日 13:08* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧GitGuardian Secures $50M to Fortify Nonhuman Identity and AI Agent Security较新Former GitHub CEO Launches Open Source AI Development Platform, Entire CLI相关分析productSnowflake AI 驱动的语义视图:分钟级数据洞察!2026年2月11日 09:45productSnowflake AI智能:将洞察转化为可操作的业务成果2026年2月11日 08:45product前GitHub CEO 推出 Entire:面向开发者的开源 AI 平台,引领开发者新纪元2026年2月11日 08:30来源: Qiita AI