大规模语言模型（LLM, Large Language Models）扮演着越来越重要的角色。然而，想要真正发挥这些模型的强大能力，关键在于如何向模型输入明确、详细且符合预期的指令，这就是我们今天要讨论的重中之重——Prompt的写作。 Prompt，作为一种结构化的输入序列，不仅为模型提供任务要求和背景信息，更在很大程度上决定了模型输出的质量与相关性。一个设计优秀的Prompt，能够最大程度地减少误解，使得模型理解用户的需求并生成高质量的响应。 这篇文章的核心宗旨就是教你如何写出优秀的Prompt。我们将从Prompt的定义、运行过程，以及优秀Prompt应具备的各个要素入手，逐步展开详细的解析和实用示例，让你在短时间内掌握写作高效Prompt的技巧和策略。通过不断优化你的Prompt写作能力，你将能够更好地引导大模型，为各类应用场景生成高质量的文本输出。 准备好了吗？让我们一起开启Prompt写作秘笈，解锁大模型的无限可能！
本文深入探讨了一款分布式、队列模型的消息中间件。RocketMQ设计用于高度可扩展的分布式系统，旨在解决应用解耦、异步调用、流量削峰及确保分布式环境下的最终一致性等关键问题。这不仅有助于开发者理解RocketMQ的工作原理，也为想要深入优化或定制消息中间件的高级用户提供了宝贵的参考资料。
本文主要围绕ES核心特性：分布式存储特性和分析检索能力，介绍了概念、原理与实践案例，希望让读者快速理解ES的核心特性与应用场景。
探索RocketMq消息中间件的奥秘：深入源码剖析消费者消费流程与存储架构。本文从RocketMq消息存储的精细设计出发，揭秘CommitLog与ConsumerQueue如何携手实现高效存储与快速消费，旨在为读者搭建起通往RocketMq核心原理的桥梁，激发进一步探索的兴趣。
