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Prompt工程师面试录音丨Prompt编写及调优 📘 高质量 Prompt 是怎么写出来的?这是一个更专业、更可复用的方法体系 一、Prompt写法:结构比内容更重要 1)先定任务,再写指令(避免模型乱跑) 很多“答偏”问题的本质,是提示词不明确导致模型不知道该执行什么任务。先判断任务属于哪种类别(分类任务;内容生成;推理/解释;角色模拟;决策辅助),然后再写Prompt,效果会稳很多。 2)写Prompt不是一句话,而是“一套结构” 常用的方法是把提示词拆成五块:角色、动作、场景、限制条件、示例 比如: 【身份】你是一名商业分析师 【任务】请用表格总结某品牌的竞争格局 【场景】基于公开信息进行分析 【规则】不能编造数据,不得输出虚假事实 【示例】参考我提供的格式 3)比起一句长prompt,把信息分条写效果提升非常明显: 4)如果任务涉及分析或逻辑,可以加一句:“请先分步骤思考,再输出最终答案。”思维链是非常有效的认知引导。 5)提前告诉模型不能做什么,比如:遇到信息不足要反问;不允许杜撰;涉及隐私内容必须拒答 二、Prompt 调优:不是改一句话,而是系统迭代 1)迭代式写法:v0→v1→v2→v3 大部分人一上来就想写出“完美Prompt”,其实不现实。 流程是:v0:最小可运行版本;v1:加入角色 + 限制;v2:增加示例、结构化输入;v3:增加错误防护、输入输出格式化 每一版测试一次,逐步修正,这套方法能让复杂场景的稳定率显著提升。 2)参数协同: 常用的原则:客服/问答:0.2~0.4(更严谨);内容创作:0.7~1.0(更有创意);代码:0.1~0.3(减少误差) 如果需要严格遵守专业术语,则提高top_p的控制力度。 3)上下文增强:给模型提供“知识前置”,让模型带着“背景知识”思考,准确率会提升非常明显。 三、Prompt效果评估:不要靠感觉判断好坏 1)量化指标:任务准确度、文本相似度、风格一致性、内容误差率(适合可重复测试的 AI 产品) 2)场景测试:极端输入(错别字、模糊表达);多轮对话(连续20轮不崩溃);AB测试不同Prompt的对比结果 四、常见Prompt写作误区 ❌ 写得太模糊:“写点有趣的内容” ❌ 限制太死:“用七言绝句介绍云计算” ❌ 忽略文化差异:针对不同国家用户,表达方式要本地化。 #面试技巧#AI #AI产品经理#面试录音
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甲骨文云(Oracle Cloud)创建免费实例 核心结论:甲骨文云(Oracle Cloud)免费实例可通过 “注册账户→配置实例→网络与密钥设置→创建启动” 四步完成,支持永久免费虚拟机(VM)和自治数据库,以下是详细流程及双语标签。 一、创建免费实例核心步骤 1. 准备条件 有效邮箱(支持 QQ、Gmail 等)、手机号(国内可用)。 支持 Master/VISA 的外币信用卡(仅验证,扣小额后冲正,不实际收费)。 浏览器建议用无痕模式,避免代理,地址填写需与信用卡账单一致。 2. 注册 Oracle Cloud 账户 访问官网免费套餐页面(中文:https://www.oracle.com/cn/cloud/free/;英文:https://www.oracle.com/cloud/free/),点击 “立即免费试用”。 填写姓名、邮箱、地区(选 “中国”),完成邮箱验证后,补充拼音备用名、选择 “Individual(个人)” 客户类型。 选择主区域(推荐美国西部菲尼克斯,支持免费 ARM/AMD 实例配额),填写地址信息和信用卡验证,等待账户创建完成。 3. 配置并创建实例 登录控制台后,点击左上角导航菜单→「计算」→「实例」,选择 “创建实例”。 基础配置:自定义实例名称,勾选 “始终免费 eligible”,选择实例规格(VM.Standard.E2.1.Micro 对应 1/8 OCPU+1GB 内存,或 ARM 架构高配实例)。 镜像选择:优先 Oracle Linux 或 Ubuntu 免费镜像,适配性更优。 SSH 密钥配置:上传已有公钥或自动生成新密钥,务必保存私钥到本地(后续连接实例需使用)。 4. 网络与安全设置 勾选 “公共 IPv4 地址”,确保实例可外网访问。 安全列表开放 SSH 端口(默认 22),避免无法远程连接。 存储配置:手动勾选免费块存储,不超过 200GB 免费额度,禁用引导卷自动扩展。 5. 确认创建与启动 核对配置信息(重点确认 “始终免费” 标签),点击 “创建”,等待 3-5 分钟实例启动。 启动后可在实例列表查看公网 IP,用于后续 SSH 连接。 二、关键注意事项 免费配额:最多 2 个永久免费 VM 实例,200GB 存储,每月 10TB 出口流量,另含 300 美元 30 天试用额度。 防回收:定期登录控制台,长期闲置可能被回收资源。 地域限制:新加
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Oracle数据库SQL优化T技支读保执行计划 为什么要学习SQL性能优化 学习 SQL 性能优化具有多方面的重要意义,它不仅能直接提升数据库操作效率,还对系统整体稳定性和资源利用起到关键作用。以下从多个维度详细说明学习 SQL 性能优化的原因: 一、提升系统响应速度,改善用户体验 快速处理复杂查询:在业务场景中,如电商订单查询、金融数据统计等,复杂 SQL 语句若未优化,可能导致查询耗时从毫秒级飙升至分钟级。例如,未优化的多表 JOIN 查询可能因索引缺失,导致全表扫描,使页面加载时间过长,用户可能因等待超时放弃操作。 高并发场景下的稳定性:当大量用户同时访问数据库时,低效 SQL 会占用更多数据库资源(如 CPU、内存、IO),导致服务器负载过高,甚至引发系统崩溃。优化后的 SQL 能减少资源消耗,确保多用户操作时的响应速度。 二、降低硬件与运维成本 减少资源消耗: 低效 SQL 可能导致数据库服务器 IO 频繁读写(如全表扫描),或 CPU 长时间高负载运算。通过优化索引、减少冗余查询,可降低硬件损耗,延长服务器使用寿命。 例如:一条未优化的 DELETE 语句若未加条件过滤,可能误删大量数据,同时占用大量事务日志空间,增加备份与恢复的时间和成本。 避免资源浪费:无需为低效 SQL 额外扩容硬件(如增加服务器、升级存储),通过优化即可提升性能,节省采购和运维成本。 三、增强数据库与系统的可扩展性 支持业务增长:随着数据量(如从百万级到亿级)和用户量增加,未优化的 SQL 性能会呈指数级下降。提前优化 SQL 可确保系统在业务扩张时仍能稳定运行,避免因性能瓶颈限制业务发展。 简化架构复杂度:若 SQL 性能低下,可能被迫采用分库分表、读写分离等复杂架构来缓解压力。而优化 SQL 可在一定程度上延缓架构升级,降低开发和维护复杂度。 四、提升开发与运维效率 减少代码迭代成本:开发阶段若未考虑 SQL 性能,后期可能需要大规模重构 SQL 语句或数据表结构,增加开发周期和风险。提前优化可避免 “性能债”。 便于问题排查:掌握性能优化方法(如 EXPLAIN 执行计划分析、慢查询日志解读),可快速定位 SQL 瓶颈,减少故障排查时间。例如,通过分析执行计划,能发现是否因索引失效导致查询缓慢。#编程 #计算机 #考证 #人工智能 #学习打卡
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