提示词工程指南 – 专注于开发和优化提示词（Prompt Engineering）

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一 . 提示词工程指南简介

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是由 DAIR.AI(opens in a new tab) 发起的项目，旨在帮助研发和行业内相关人员了解提示工程。提示工程是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。研究人员可利用提示工程来提高大语言模型处理复杂任务场景的能力，如问答和算术推理能力。开发人员可通过提示工程设计和研发出强大的技术，实现和大语言模型或其他生态工具的高效接轨。

二. 提示词工程指南主要内容

1. 提示工程简介

大语言模型设置：介绍如何配置和使用大型语言模型。
基本概念：解释提示工程的基础知识。
提示词要素：探讨构成有效提示词的关键元素。
设计提示的通用技巧：提供设计高效提示词的通用方法。
提示词示例：展示不同场景下的提示词示例。

2. 提示技术

这一部分详细介绍了多种提示技术，包括：

零样本提示
少样本提示
链式思考（Chain of Thought, CoT）提示
自我一致性
生成知识提示
Prompt Chaining
思维树（Tree of Thought, ToT）
检索增强生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）
自动推理并使用工具（Automated Reasoning and Tool use, ART）
自动提示工程师
Active-Prompt
方向性刺激提示
Program-Aided Language Models
ReAct框架
Reflexion
多模态思维链提示方法
基于图的提示
meta-prompting

3. 提示应用

展示了提示工程在不同领域的应用，如：

生成数据
生成代码
毕业生工作分类案例研究
提示函数
Function Calling
context-caching
finetuning-gpt4o
generating_textbooks
synthetic_rag

4. Prompt Hub

这是一个互动平台，提供了多种分类的提示词，包括：

情感分类
编码
创造力
评估
信息提取
图像生成
数学
问题回答
推理
文本摘要
真实性
对抗性提示

5. 模型

介绍了多种大语言模型，如Flan、ChatGPT、LLaMA、GPT-4等，并提供了相关链接和详细信息。

6. 风险和误用

探讨了与提示工程相关的风险和误用问题，如对抗性提示、真实性、偏见等。

7. LLM研究发现

提供了关于大型语言模型的研究发现，包括LLM Agents、RAG for LLMs、LLM Reasoning等内容。

8. 论文、工具和库

提供了相关论文、工具和库的链接，方便用户深入研究。

三. 提示词工程指南特色功能

在线课程：提供提示工程相关的在线课程。
互动平台：Prompt Hub允许用户探索和分享提示词。
资源丰富：网站汇集了大量的论文、模型、工具和库。

四. 提示词工程指南网站目的

通过提供这些资源，”提示工程指南”旨在推动大语言模型的应用和发展，帮助用户更好地理解和利用这些强大的工具。