当前，大规模语言模型如 GPT-4 被广泛应用于各种场景。在本次演讲中，我们将探讨该模型在特定的复杂的应用场景下，如何讲 AI 调教成为合格的助手。

演讲提纲：

1. LLM 在复杂场景下的的挑战

• 隐式上下文
• 结构化输出

2. LLM 的限制与问题处理

• 基于提示工程的实践
• BabelGPT 工程设计
• BabelGPT 效果演示

3. AI Agent 探讨

听众收益：

• 深入理解大规模语言模型的实际应用和可能的挑战
• 获取解决 LLM 应用中的各种问题的策略和方法
• 更全面的理解 AI Agent
• 了解 LLM 在代码生成领域的实践