这些不是要勾选的框框而是需要

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持续成长和改进的领域。因此，请继续磨练这些技能，让我们一起塑造人工智能的未来！ 行业工具：快速工程的必备技术 数字工具箱的核心是编程语言。Python和 Java 通常是开发 AI 系统的首选。这些语言提供了构建复杂 AI 系统所需的灵活性和强大功能。 TensorFlow或 PyTorch等机器学习框架可帮助我们高效训练 AI 模型。

SQL 或MongoDB等数据库也必不可少，因为我们可以在其中存储和 线数据 检索数据。NLTK或 spaCy 等自然语言处理 (NLP) 工具充当我们的语言专家。它们帮助我们理解和生成极其复杂的人类语言。 为了说明这些技术如何协同工作，让我们回顾一下之前的 AI 导师示例。我们将使用 Python 或 Java 来构建系统的基本结构。然后，TensorFlow 或 PyTorch 将发挥作用，在存储在 SQL 或 MongoDB 数据库中的相关数据上训练我们的 AI 模型。

最后，将使用 NLTK 或 spaCy 来确保有效的沟通。 快速工程简介 在设计提示时，我们需要考虑几个关键要素：上下文（相关背景信息）、任务规范（我们到底想让模型做什么）和约束（任何限制或规则）。例如，如果我们要求对文本进行总结，我们的提示可能看起来像这样：“用 3-4 句话总结以下段落。”一清二楚，对吧？ 但不要误以为创建有效的提示只需要简洁和精确。