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我的 AI Agent 老是选错工具、参数也填得乱七八糟,我一度怀疑是模型不行,排查才发现是我给工具写的描述太含糊、模型根本看不懂该怎么用,我对着工具描述是模型理解工具的唯一窗口这个坑排查大半天的复盘
做能调用工具的 AI Agent 时栽的关于怎么把工具教给模型的跟头,它让我明白 Agent 能不能用对工具不只取决于模型多聪明更取决于你有没有把工具说明白。给 Agent 配了几个工具但描述写得很随意:name 叫 search、description 只有搜索俩字、参数叫 q 没说是什么;还有个 query 描述查询数据、参数叫 input。结果 Agent 表现飘忽:该用 query 查数据…- 4
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LLM Agent 提示词工程完全指南:从一次"规则写得越全模型越不听话"看懂系统提示词设计
2024 年我给一个电商平台做客服 Agent 用户用自然语言提问 Agent 调大模型理解意图必要时查后台接口再生成回答整个 Agent 的行为几乎全靠一段 system prompt 来约束第一版我写 system prompt 写得很顺手我把所有想要的行为一条一条用大白话写进去你是一个客服助手要礼貌要专业回答要简洁不能泄露内部系统信息遇到退货要先问订单号遇到投诉要先安抚不知道答案时不要乱编我…- 15
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提示词工程完全指南:从一次"AI 抽取功能上线即崩、模型一会儿返回散文一会儿瞎编"看懂 Prompt 工程
2023 年我做一个 AI 功能从用户的商品评论里自动抽取出结构化信息商品名评分和问题点。第一版我做得很省事提示词就写了一句话请从下面的评论里提取出商品名评分和问题点后面拼上评论原文丢给大模型。本地拿几条评论一测效果惊艳模型工工整整地把信息列了出来我顺手 json.loads 一解析完美。可等它真正上线面对五花八门的真实评论事故一个接一个。模型没返回 JSON 而是回了一大段散文我的 json.l…- 0
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提示词工程
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