课程目标思维导图

U886977790

2025-01-01

浏览量: 36

解决方案

通义千问为例

无状态大模型

课程目标内容详述

树图思维导图提供《课程目标》在线思维导图免费制作，点击“编辑”按钮，可对《课程目标》进行在线思维导图编辑，本思维导图属于思维导图模板主题，文件编号是：19b3e6f3e87ee4b9f02b64066fb000dc

思维导图大纲

模块1：回顾与引入

引入新主题

强调本节课的重点：大模型与提示词的复合精讲

适合对大模型资讯和趣味知识感兴趣的选修同学

回顾上节内容

提示词技能的应用与创收

智能体的创建与上传

模块2：大模型的整体问答流程

文件上传与处理

向量库的作用

数据聚合的地方，可以理解为一个“黑盒”

大模型可以从向量库中提取相关信息

问答链

用户带着需求提问（提示词）

历史消息（上下文）帮助大模型理解背景信息

向量库匹配用户请求，提供最相关的内容

通义千问为例

文件上传入口：AI能够阅读文档

实际操作：文件通过第三方工具（如PDF转文本、Word转文本）进行预处理

文本分割：长文本被分割成500字的文本块

向量库存储：文本块存入向量库（知识库/数据库）

模块3：大模型的关键概念与解决方法

大模型的幻觉

解决方案

使

主模型输出后，由监督模型审阅，判断是否有幻觉

如果幻觉系数不高，则输出；否则重新生成

现象

大

无状态大模型与上下文

应用端处理

应

上下文长度限制

8K字符上限（1token = 1.5汉字或0.8英文单词）

0-2K字符准确率最佳，2K-8K准确率逐渐下降

解决方案

段

将长对话内容汇总，逐步缩小上下文窗口长度

无状态性

每

模块4：大模型的型号与参数

多模态处理

音

讯飞星火大模型为例

版本号

参数量

上下文上限

0-2K字符：准确率最佳

2K-8K字符：准确率逐渐下降

8K以上：无法保证准确度

型号名称

讯

模块5：提示词注入（Prompt Injection）与安全问题

提示词模板的重要性

企业最关键的财产，由提示词工程师编写和优化

提示词注入可能导致模板泄露

攻防示例

简单的攻防案例展示

提示词工程师需要不断学习，构建提示词安全防线

什么是提示词注入

利用特定提示词绕过大模型的安全限制（如伦理、道德限制）

可能导致品牌受损，引发安全担忧

模块6：总结与展望

课程回顾

了解了大模型的整体问答流程

掌握了无状态大模型、上下文、幻觉等问题的解决方法

认识了大模型的型号与参数

学习了提示词注入等安全问题及其防范措施

未来展望

继续深入学习大模型和提示词工程

探索更多应用场景，提升AI的安全性和实用性

大模型的本质

本质上与计算机相似，存在互相攻击和防御的现象

提示词工程师需要与时俱进，确保AI的安全性和可靠性

课程结束语

再见

本次课程到此结束，感谢大家的聆听，祝大家学习愉快！

感谢同学们的参与

今天的选修课分享了许多有趣的知识，希望大家由此深入学习

作为提示词工程师，我们要不断进步，铸就属于自己的提示词长城

课程设计思维导图

U664384620

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