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提示工程（Prompt Engineering）指南
赞助方 
提示工程（Prompt Engineering）是一门相对较新的学科，旨在开发和优化提示词（prompt），以便在各种应用和研究主题中高效使用语言模型（Language Models, LMs）。掌握提示工程技能有助于更好地理解大语言模型（Large Language Models, LLMs）的能力与局限。研究人员运用提示工程来提升 LLM 在问答、算术推理等众多常见与复杂任务上的表现；开发者则借助提示工程设计与 LLM 及其他工具交互的稳健、高效的提示技术。
受 LLM 开发热潮的推动，我们创建了这份全新的提示工程指南，汇集与 LLM 提示工程相关的最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具。
🎉 我们很高兴在 DAIR.AI Academy 推出全新的提示工程、RAG 与 AI Agents 课程。立即加入!
这些课程旨在与本指南相辅相成，通过更具实践性的方式帮助你学习提示工程、上下文工程（Context Engineering）与 AI Agents。
使用优惠码 PROMPTING20 可额外享受 8 折优惠。
祝你提示愉快！
公告 / 更新
- 🎓 我们现已在 DAIR.AI Academy 提供自定进度的提示工程课程。立即加入!
- 🎓 全新「面向 LLM 的提示工程」课程已发布！点此报名!
- 💼 我们现提供多种服务，包括企业培训、咨询与演讲。
- 🌐 我们现已支持 13 种语言！欢迎更多翻译贡献。
- 👩🎓 我们于 2024 年 1 月学员总数突破 300 万！
- 🎉 我们已推出指南的全新 Web 版本，点此访问
- 🔥 我们于 2023 年 2 月 21 日登上 Hacker News 榜首
- 🎉 首期提示工程讲座已上线，点此观看
指南
你也可以在我们的新网站 https://www.promptingguide.ai/. 上找到最新指南。
- Prompt Engineering - 简介
- Prompt Engineering - 技巧
- Prompt Engineering - 零样本提示（Zero-Shot Prompting）
- Prompt Engineering - 少样本提示（Few-Shot Prompting）
- Prompt Engineering - 思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）
- Prompt Engineering - 自洽性（Self-Consistency）
- Prompt Engineering - 生成知识提示（Generate Knowledge Prompting）
- Prompt Engineering - 提示链（Prompt Chaining）
- Prompt Engineering - 思维树（Tree of Thoughts, ToT）
- Prompt Engineering - 检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）
- Prompt Engineering - 自动推理与工具使用（Automatic Reasoning and Tool-use, ART）
- Prompt Engineering - 自动提示工程师（Automatic Prompt Engineer）
- Prompt Engineering - Active-Prompt
- Prompt Engineering - 定向刺激提示（Directional Stimulus Prompting）
- Prompt Engineering - 程序辅助语言模型（Program-Aided Language Models）
- Prompt Engineering - ReAct 提示（ReAct Prompting）
- Prompt Engineering - 多模态思维链提示（Multimodal CoT Prompting）
- Prompt Engineering - 图提示（Graph Prompting）
- Prompt Engineering - 应用
- Prompt Engineering - Prompt Hub
- Prompt Engineering - 分类
- Prompt Engineering - 编程
- Prompt Engineering - 创意
- Prompt Engineering - 评估
- Prompt Engineering - 信息抽取
- Prompt Engineering - 图像生成
- Prompt Engineering - 数学
- Prompt Engineering - 问答
- Prompt Engineering - 推理
- Prompt Engineering - 文本摘要
- Prompt Engineering - 真实性
- Prompt Engineering - 对抗性提示（Adversarial Prompting）
- Prompt Engineering - 模型
- Prompt Engineering - ChatGPT
- Prompt Engineering - Code Llama
- Prompt Engineering - Flan
- Prompt Engineering - Gemini
- Prompt Engineering - GPT-4
- Prompt Engineering - LLaMA
- Prompt Engineering - Mistral 7B
- Prompt Engineering - Mixtral
- Prompt Engineering - OLMo
- Prompt Engineering - Phi-2
- Prompt Engineering - 模型合集
- Prompt Engineering - 风险与滥用
- Prompt Engineering - 论文
- Prompt Engineering - 工具
- Prompt Engineering - Notebooks
- Prompt Engineering - 数据集
- Prompt Engineering - 延伸阅读
讲座
我们发布了一门时长 1 小时的讲座，全面介绍了提示词（prompting）技术、应用场景与工具。
在本地运行本指南
若要在本地运行本指南（例如检查新翻译是否正确实现），你需要：
- 安装 Node >=18.0.0
- 若系统中尚未安装
pnpm，请先安装。详细说明请参见此处 - 安装依赖：
pnpm i next react react-dom nextra nextra-theme-docs - 使用
pnpm dev启动指南 - 在
http://localhost:3000/访问指南
媒体报道
以下是我们曾被报道的一些场合：
- Wall Street Journal - ChatGPT Can Give Great Answers. But Only If You Know How to Ask the Right Question
- Forbes - Mom, Dad, I Want To Be A Prompt Engineer
- Markettechpost - Best Free Prompt Engineering Resources (2023)
若你在工作或研究中使用了本指南，请按如下方式引用我们：
@article{Saravia_Prompt_Engineering_Guide_2022,
author = {Saravia, Elvis},
journal = {https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide},
month = {12},
title = {{Prompt Engineering Guide}},
year = {2022}
}
许可证
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