作为一个交易风控的算法工程师，在日常工作中，我常常与海量的数据和复杂的模型打交道，试图在看似平静的水面下，捕捉那些隐藏的风险暗流。最近，我尝试将大语言模型（LLM）引入到我的工作流中，这段经历充满了波折、顿悟和惊喜。 今天，我想复盘整个过程，分享我如何通过一套循序渐进的 “Prompt 工程心法”，将一个 “什么都懂一点，但什么都不精” 的通用大模型，一步步调教成能够精准识别复杂电商风控风险的 “AI 专家”。
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我如何用 Prompt 工程将大模型调教成风控专家
作为一个交易风控的算法工程师，在日常工作中，我常常与海量的数据和复杂的模型打交道，试图在看似平静的水面下，捕捉那些隐藏的风险暗流。最近，我尝试将大语言模型（LLM）引入到我的工作流中，这段经历充满了波折、顿悟和惊喜。 今天，我想复盘整个过程，分享我如何通过一套循序渐进的 “Prompt 工程心法”，将一个 “什么都懂一点，但什么都不精” 的通用大模型，一步步调教成能够精准识别复杂电商风控风险的 “AI 专家”。