LLM 可靠性

深度分析

提升 LLM 可靠性的系統化提示技巧：角色化、負向、JSON 輸出、ARQ 與多假設抽樣

開發者逐漸將提示工程制度化，本文介紹角色化提示、負向提示、JSON限制輸出、注意力推理查詢 (ARQ)與口語化抽樣五大技巧，說明其與微調、傳統CoT的差異，並預測未來在AI產業與開發者生態的影響。文章還比較了JSON提示與自訂解析器的效能差異，並探討ARQ在安全代碼審查中的應用前景。