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中国建设银行英语网站首页,给客户做一个网站ppt怎么做,投资网站排行,员工入职 在哪个网站做招工作为一个交易风控的算法工程师#xff0c;在日常工作中#xff0c;我常常与海量的数据和复杂的模型打交道#xff0c;试图在看似平静的水面下#xff0c;捕捉那些隐藏的风险暗流。最近#xff0c;我尝试将大语言模型#xff08;LLM#xff09;引入到我的工作流中#x…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”。引言当算法工程师遇见“猜不透”的AI故事的起点是我近期做的一个项目。我通过用户的行为序列Embedding进行聚类希望能发现一些未知的、有组织的风险模式。算法跑完我得到了上百个“疑似风险簇”每个簇里都包含了行为高度相似的用户订单。 问题来了如何高效、准确地甄别这些聚类结果 传统的人工审核不仅耗时耗力而且每个人的判断标准难以统一效率和准确性都无法保证。于是我自然而然地想到了正当红的大模型。 我最初的想象非常美好把一个簇的数据丢给AI它就能告诉我这群用户有没有问题。但现实很快给了我一记重拳。 我最初的尝试Prompt大概是这样的“帮我看看这个用户簇有没有风险”。 得到的结果五花八门模型要么像个“老好人”对明显的异常视而不见要么像个“怀疑狂”把正常的用户促销活动也标记为高风险。它就像一个刚入职的实习生知识渊博但完全不懂业务无法胜任真正的工作。我很快意识到问题不在于模型本身而在于我与模型沟通的方式。 我不能把它当成一个全知的黑盒而要把它当成一个需要悉心“带教”的、潜力巨大的“实习生”。我的任务就是设计一份完美的“岗前培训手册”——也就是我们的主角Prompt。第一阶段从0到1给AI一本“操作手册”要让一个实习生能干活首先得让他知道“干什么”和“怎么干”。我需要将我作为风控专家的“隐性知识”显性化为AI提供一个结构化的分析框架。 我的关键动作有三步角色扮演 (Role-Playing)这是最简单也最有效的一步。我在Prompt的开头加入了一句魔法咒语“你是一名资深的电商风控专家…”这能有效地为AI设定身份激活它庞大知识库中与该角色最相关的能力和知识。定义分析维度 (Defining Dimensions)我把我人工审核时会关注的点明确地列为指令引导AI从这几个方面入手◦收货人信息分析◦收货地址分析◦商品组合与价值分析结构化输入输出 (Structured I/O)为了实现高效、准确的人机协作我规范了数据的“进”和“出”。◦输入考虑到Token的消耗效率和成本我选择了CSV格式来组织和输入一个簇内的多个订单数据。相比JSON或Markdown表格CSV格式最紧凑能在有限的上下文中传入最多的信息。◦输出我要求AI必须以严格的JSON格式返回分析结果。这便于我的后端程序直接解析实现真正的自动化。 经过这番改造我的V1版Prompt诞生了。它就像一本清晰的操作手册让AI的输出从杂乱无章的自然语言变成了结构化的分析报告。阶段小结我们迈出了从0到1的关键一步实现了流程自动化。但此时的AI更像一个只会照本宣科的“初级分析员”它有了流程但没有灵魂更缺乏对业务复杂性的理解误报率依然很高。第二阶段注入业务常识让AI学会“具体问题具体分析”很快我发现这个“初级分析员”开始频繁地“犯教条主义错误”。它会把一些业务中的正常现象当作风险信号上报。我意识到我不仅要给它规则更要给它“规则背后的逻辑”。我开始为Prompt注入一系列的“豁免规则”和“背景知识”•挑战1高折扣 ≠ 风险◦AI的误判AI看到用户实付金额极低就判定为“薅羊毛”。◦我的“补丁”在Prompt中明确指出“本次分析的很多订单是【新用户首单】平台会提供高额补贴因此高折扣是正常现象不能仅凭此点判断风险。”•挑战2随机串 ≠ 假姓名◦AI的误判AI看到w1e8192vf4rwz这样的用户ID就认为是“乱码、虚假信息”。◦我的“补丁”明确定义“用户ID是系统自动生成的随机字符串其格式本身不代表风险。你需要分析的是用户自己填写的【收货人姓名】是否存在异常模式。”•挑战30元 ≠ 异常昵称 ≠ 虚假权益商品 ≠ 风险◦我举一反三陆续加入了更多“豁免规则”▪“价格为0的商品通常是【赠品】本身无风险。”▪“用户出于隐私保护使用昵称或非全名如‘李先生’是普遍现象单笔订单不应视为风险。”▪“‘省钱卡’等权益商品是平台推广的正常模式与主商品一并购买不意味着风险。”阶段小结经过这一轮“业务培训”AI的“情商”和“业务感”显著提升误报率大幅下降。它不再是一个只会执行命令的机器而是成长为了解我们业务的“中级分析师”。第三阶段提升分析深度教会AI“像侦探一样思考”解决了误报问题后我开始追求更高的目标提升模型的“洞察力”让它能发现更深层次、更隐蔽的风险。我发现AI能处理“单点”的异常但看不透“协同”作案。•瓶颈1忽略低价值商品风险◦AI的认知停留在“高价值高风险”只对手机、显卡等商品敏感。◦我的“升级”拓宽风险定义明确指出“【远超个人合理消费范畴】的低价值、高流通性快消品如成百箱的饮料是小微商户囤货套利的重要信号。”•瓶颈2缺乏“一致性”视角◦当多个不同账号的地址并不完全相同时AI很难将它们关联起来。◦我的“升级”引入“购物车一致性”概念告诉AI“多个不同用户如果购买的商品列表【完全相同或高度雷同】这种‘抄作业’式的行为是脚本化或有组织行为的强力证据。”阶段小结通过教会AI识别“行为指纹”它的分析视角成功地从“订单级”提升到了“团伙级”。它学会了“串联证据”具备了识别有组织、规模化风险的能力成长为一名“高级分析师”。第四阶段终极进化让AI在模糊中做出“法官式裁决”这是整个旅程中最具挑战、也最有价值的一步。我面临一个终极难题如何区分“真团伙”与“假聚集”我的聚类算法本身可能就会把一些无辜的用户圈在一起。例如平台在某个城市搞了一场营销活动给所有新用户发了同一张券导致大量真实用户在相近的时间购买了同款促销品。他们的行为高度相似但他们彼此之间毫无关联。如果AI无法分辨这种情况那么之前的努力都将付诸东流。我需要将它从一个“分析师”或“侦探”升级为一位“法官”能够在模糊的信息中做出审慎的裁决。我的解决方案是引入“双假设裁决框架”。我在Prompt中要求AI在两个核心假设之间进行权衡和判断•假设A协同风险团伙•假设B良性特征客群并且我为它定义了做出裁决的关键依据——“硬链接”证据。“硬链接是指能将不同账号背后指向同一个实体的决定性证据例如【完全相同的非公共收货地址】。你的首要任务是寻找硬链接。如果找到则基本可判定为风险团伙。如果找不到再评估其行为是否能被营销活动等良性原因完美解释。”同时我为它提供了正反两方面的完整Few-Shot示例一个是有硬链接的风险团伙另一个是由营销活动导致的良性客群为它的“裁决”树立了清晰的标杆。阶段小结至此我们的Prompt不再是一系列零散的指令而是一个完整的、包含世界观和方法论的【专家系统】。AI最终进化成了一位能够在复杂模糊的信息中基于证据、权衡不同可能性并做出审慎判断的“风控专家”。总结与思考我的Prompt工程心法回顾这段从V1到V4的进化之路我将我的经验提炼为几点“心法”希望能对大家有所启发•始于模仿终于框架从模仿你自己的专家思考过程开始逐步将零散的规则抽象和沉淀为普适的、可复用的分析框架。•规则是骨架背景是血肉只给规则AI是冰冷的机器为规则注入业务背景、用户心理等“常识”AI才有智能的灵魂。•反例是最好的老师教会AI“什么不是风险”和“什么是风险”同等重要。精心设计的“豁免规则”和“良性示例”是降低误报率、提升模型可用性的关键。•从“指令”到“思维模型”最高级的Prompt不是告诉AI一步步做什么而是教会它一套思考问题的方法论比如我们的“双假设裁决框架”让它自己去分析和判断。这次探索让我深刻地体会到在AI时代Prompt工程绝不仅仅是“提问的艺术”它更是一门连接领域专家与通用人工智能的、充满创造性的交叉学科。我们每个工程师都可以通过它将自己的专业知识和智慧赋能给这个强大的新伙伴去解决更多过去难以解决的问题。想入门 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