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本文比较了LangChain和LlamaIndex两个框架在构建LLM应用程序时的表现，通过四个任务：连接本地LLM、构建RAG系统、结合两者及转换为代理人，帮助读者选择适合的框架。

本文探讨了检索增强生成（RAG）在大型语言模型（LLM）中的重要性，解释了其如何降低成本、保持数据更新和提高透明度，并介绍了ReAct范式使LLM成为代理人的机制，推动人工智能技术的民主化。

本文介绍了穆罕默德・本・扎耶德人工智能大学 VILA Lab 的一项研究，提出了26条具体的提示工程准则，旨在提升大语言模型（LLM）的性能，无需额外训练即可提高50%以上的效果。这些准则涵盖了回答内容控制、任务分解、用户交互等多个方面，帮助用户更有效地与大模型互动并获得高质量的回答。研究引起了广泛关注，并提供了详细的指南和示例。

本文介绍了几种高级的Prompt编写技巧，包括CRISPE框架、Zero-Shot、Few-Shots、COT（思维链）、SC（自我一致性）、TOT（树状推理）和Step-Back。通过一个英文翻译成中文的任务示例，展示了不同Prompt模式对大语言模型输出结果的影响，并总结了每种模式的效果。文章还解释了Google在Gemini大模型评测中使用不同Prompt模式的原因，指出其在不同指标上采用不同的提示策略以优化表现。