系统提示词的 token 预算要合理分配。我的经验：角色定义 50 token、技术约束 200 token、格式要求 100 token、示例 300 token。总共控制在 650 token 以内，留足空间给用户输入和 AI 输出。 RAG + Prompt 工程是让 AI 基于私有文档回答的标准方案。关键在于检索质量：chunk 大小设 500-1000 字符，重叠 100 字符，用语义检索而非关键词匹配。Prompt 里告诉 AI「只基于提供的上下文回答，不确定时说不知道」，能大幅减少幻觉。 格式约束的选择：JSON 适合程序解析但要转义、Markdown 适合阅读但结构松散、XML 标签适合分段但冗余。我的经验是：给 AI 看的用 XML 标签分段，让 AI 输出的用 JSON 或 Markdown，根据下游消费方决定。
有个相关问题想请教：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。我也还在探索中。
说个反直觉的发现：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。希望对你有帮助。
我的理解是：Few-shot 示例我一般给 3 个，多了反而过拟合，少了不够稳定。期待更多实战经验分享。
降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。
我做了类似的对比实验：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。实践出真知，建议动手试试。
我的结论恰恰相反：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。实践出真知，建议动手试试。
补充一个边界情况：元提示词（用 AI 优化 Prompt）是个好思路，但需要人工判断哪些建议有效。
我的踩坑经验：元提示词（用 AI 优化 Prompt）是个好思路，但需要人工判断哪些建议有效。共同进步。
不同场景下结论可能不同：Temperature 0.2 适合代码生成，0.7 适合创意写作，SEO 内容用 0.5。我也还在探索中。
讲个真实案例：角色设定越具体效果越好，「5 年 Next.js 全栈开发者」比「专家」好得多。细节可以再展开讨论。
结合我最近的项目经验：角色设定越具体效果越好，「5 年 Next.js 全栈开发者」比「专家」好得多。有疑问可以继续问。
Prompt 模板用变量占位符 `{{role}}` 管理，比硬编码灵活得多。补充一个可能被忽略的点：角色设定越具体效果越好，「5 年 Next.js 全栈开发者」比「专家」好得多。欢迎交流讨论。
这个方案我试过，Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。如果有更好的方案求分享。
从另一个角度看：Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。共同进步。
补充一个可能被忽略的点：降 AI 率最有效的是让 AI 模仿口语化表达，加入「我觉得」「说实话」这类词。仅供参考，具体还是要看你的场景。
讲个真实案例：Prompt 注入防御用 `<system>` 和 `<user>` 标签分层，系统指令放 system 层。效果因项目而异，建议实际测试。
上周刚好踩了这个坑，元提示词（用 AI 优化 Prompt）是个好思路，但需要人工判断哪些建议有效。欢迎私信深入交流。
上周刚好踩了这个坑，Prompt Chain 比单个大 Prompt 效果好，但要多花 2-3 倍 token。欢迎大家补充。
我的团队是这样做的：角色设定越具体效果越好，「5 年 Next.js 全栈开发者」比「专家」好得多。我也还在探索中。