本文详细阐述了Prompt的设计要素,包括引导语、上下文信息等,还介绍了多种Prompt编写策略,如复杂规则拆分、关键信息冗余、使用分隔符等,旨在提高模型输出的质量和准确性。通过不断尝试、调整和优化,可逐步实现更优的Prompt设计。
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
除了 AI 程序员的重磅上线外,近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能,目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型,用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件,在输入框里选择模型,即可轻松切换模型。
阿里云人工智能平台 PAI 提供了完整的模型微调产品能力,支持 监督微调(SFT)、偏好对齐(DPO)、强化学习微调(GRPO) 等业界常用模型微调训练方式。根据客户需求及代码能力层级,分别提供了 PAI-Model Gallery 一键微调、PAI-DSW Notebook 编程微调、PAI-DLC 容器化任务微调的全套产品功能。
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本课程通过通义灵码实现零代码数据分析全流程,涵盖数据读取、清洗、可视化、报告生成及内容仿写,无需编程基础,轻松掌握从CSV导入到PDF报告输出的实战技能。