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AI,个人随笔
从提示词到上下文:构建下一代企业级AI应用的核心范式转变

从提示词到上下文:构建下一代企业级AI应用的核心范式转变

企业级 AI 正在告别“拼提示词”的草莽时代,转向“拼上下文”的系统战争。过去 12 个月,我们把 200+ 条业务提示词喂给同一大模型,发现决定准确率的不是 prompt 花哨程度,而是上下文的“三把锁”——知识边界、权限边界、会话记忆。谁能把 ERP、CRM、IAM 里的碎片化数据实时蒸馏成 4K token 的“业务快照”,谁就能把幻觉率从 30% 压到 3%,把交付周期从月缩到周。
AI
从Prompt到RLHF:产品经理视角下的大模型进化三部曲

从Prompt到RLHF:产品经理视角下的大模型进化三部曲

这几年,AI大模型的崛起几乎成了科技圈的年度大戏。它们像是一块块潜力无穷的“原石”,在不断被打磨,逐渐从“通用大脑”走向更加精细、实用的工具。而作为产品经理,如果光是知道模型算力堆得多高、参数多大,仍然会觉得“我有点跟不上节奏”。真正关键的问题是:我们如何利用大模型的进化工具箱,把它们变成可落地的产品?
AI
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手

超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手

当 Prompt 已卷成八股、RAG 也堆成图书馆,Agent 的下一轮护城河只剩一条——「上下文工程」:让 AI 像人类一样“把书读厚再把书读薄”,在 100 万 token 里秒筛 0.1% 关键信号,并随对话持续重写自己的“记忆权重”。谁能把动态上下文压缩成可解释、可干预、可迁移的“认知缓存”,谁就握住了 Agent 从“答得对”到“做得成”的生死开关。