标记为: prompt engineering
Content related to prompt engineering
Anthropic 公司的人工智能多智能体系统深度解析
Anthropic 首次披露了其突破性的多智能体研究系统工程秘诀，该系统显著提升了 Claude 在处理复杂任务方面的能力。本文将深入探讨其背后的架构洞察、提示工程策略以及评估方法，正是这些因素使得该系统在性能上比单智能体系统提升了惊人的90%。您将了解到构建最先进人工智能智能体所面临的工程挑战和经济考量。Anthropic 的这些创新细节，为所有开发高级人工智能的人提供了宝贵的经验。
掌握提示工程：开源终极指南
深入探索DAIR.AI出品的权威开源提示工程指南，该指南涵盖了从入门概念到优化大型语言模型（LLMs）的高级技巧等丰富资源。无论您是研究人员还是开发者，只要想深入理解并高效利用LLMs，都能从中找到所需的论文、讲座、编程实例和实践案例。了解如思维链（Chain-of-Thought）、检索增强生成（RAG）等方法，助您提升AI应用效能。加入数百万学习者的行列，利用这个持续更新、社区驱动的资源，提升您的LLM技能。
Magentic：轻松将大型语言模型整合到 Python 函数中
隆重推出 Magentic，这是一个创新的开源 Python 库，旨在简化大型语言模型 (LLM) 在你的 Python 应用中的集成。借助 `@prompt` 和 `@chatprompt` 等装饰器，Magentic 让你能够直接在函数中定义 LLM 的行为，从而实现结构化输出、函数调用以及无缝的流式传输。该项目提供了一个强大的框架，通过将 LLM 的强大能力与传统 Python 代码相结合，来构建复杂的智能体系统，并支持包括 OpenAI、Anthropic 和 LiteLLM 在内的多种 LLM 提供商。探索 Magentic 如何精简你的 AI 开发流程，并利用先进的 LLM 能力增强你的应用程序。
Anthropic 教程：掌握提示词工程
深入探索Anthropic全面互动的提示工程教程吧。学习如何为Claude量身定制最佳提示、理解常见的失败模式，并从零开始构建强大的提示。这门免费课程，在GitHub和Google Sheets上均有提供，将带你了解从基础结构到高级技巧，包括如何处理幻觉以及为各种用例构建复杂的提示。无论是初学者还是希望提升提示工程技能的人，这都是一个绝佳的选择。