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提示词工程——注意力引导

本页原始导出仅包含标题。以下内容依据章节主题补充为工程实践指南;涉及具体项目参数时,请以实际代码与配置为准。

TL;DR

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本章目标

通过信息排序、标签和明确检查项,让模型把有限注意力放在关键约束上。

核心设计

  • 关键规则靠近任务与输出位置
  • 长上下文分段并加语义标签
  • 重要约束在校验阶段再次检查

落地步骤

  1. 使用清晰标题区分背景、任务、约束和输出
  2. 先给结论性规则,再给补充材料
  3. 对超长资料使用检索或摘要而非整包注入

常见风险

  • 重复太多反而稀释重点
  • 仅靠大写或感叹号制造权重
  • 关键规则埋在长示例中

验收标准

实现完成后,应能用可复现的测试或运行轨迹证明:主流程结果正确,异常路径能够安全终止或恢复,权限和敏感信息没有越界,并且关键延迟、成本与失败原因可以被观测。

版本提示

模型、框架与接口会持续变化。涉及版本号、参数与生产配置时,请在实践前对照对应官方文档。

LLMentor系统化学习大模型应用工程

内容来自个人课程知识库备份,并经过结构化整理。技术版本持续演进,生产使用前请结合官方文档验证。