提示词与插件
提示工程指南
涵盖零样本、思维链到代理工作流的开源提示工程知识库
访问官网
www.promptingguide.ai
提示工程指南是什么
提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是由 DAIR.AI 维护的综合性开源资源，旨在帮助用户掌握大语言模型（LLM）的交互技巧。该指南不仅关注提示词的设计与优化，还深入探讨了如何通过提示工程提升模型在复杂任务中的表现，如问答、算术推理及代码生成。
内容体系从基础概念出发，系统介绍了零样本提示、少样本提示、链式思考（CoT）、思维树（ToT）及检索增强生成（RAG）等核心技术。此外，指南还涵盖了针对 Claude-3、GPT-4、Gemini、Llama-3 等主流模型的具体应用案例，以及对抗性提示、幻觉识别等安全风险研究。
除了理论框架，该资源还提供了丰富的实践工具，包括 Prompt Hub 分类示例、函数调用指南以及代理（Agents）工作流设计。对于希望深入理解 LLM 能力边界并构建高效 AI 应用的研究人员和开发者而言，这是一份不可或缺的学习资料。
主要功能
- 核心技术详解深入解析零样本、少样本、链式思考（CoT）、自我一致性、思维树（ToT）及 ReAct 框架等关键提示技术。
- 多模型支持涵盖 GPT-4、Claude-3、Gemini 1.5 Pro、Llama-3、Mistral、Kimi 等主流大语言模型的特定提示策略。
- 高级应用架构提供检索增强生成（RAG）、自动推理并使用工具（ART）、程序辅助语言模型及代理（Agents）工作流的设计指南。
- 安全与风险评估专门章节探讨提示词注入、泄露、越狱攻击以及模型幻觉和偏见等真实性问题。
- 实战示例库包含情感分类、代码生成、数学推理、图像生成及文本摘要等多个领域的具体提示词示例。
- 学术研究整合汇总 LLM 代理、上下文工程、令牌化机制及最新论文研究成果，连接理论与实践。
如何使用
- 访问提示工程指南官网，浏览左侧导航栏了解从基础概念到高级技术的完整知识体系。
- 根据需求选择特定的提示技术章节，如学习链式思考（CoT）或检索增强生成（RAG）的原理与实现。
- 参考“提示应用”部分，查看针对代码生成、情感分类或数学推理的具体提示词示例和最佳实践。
- 查阅“模型”章节，获取针对 GPT-4、Claude-3 或 Llama-3 等特定模型的优化建议和差异分析。
- 关注“风险和误用”部分，学习如何识别和防御提示词注入及幻觉问题，提升应用安全性。
- 如需系统化学习，可加入 DAIR.AI Academy 获取相关课程及认证机会。
应用场景
- AI 应用开发开发者利用指南中的函数调用和 RAG 技术，构建更精准、可控的大语言模型应用程序。
- 学术研究研究人员参考最新的 LLM 推理、代理组件及上下文工程论文，探索模型能力边界。
- 提示词优化从业者通过少样本提示和思维树等方法，解决复杂逻辑推理和专业领域问答难题。
- 安全审计安全团队学习对抗性提示技术，测试并加固 AI 系统以防止提示词泄露和越狱攻击。
价格 / 免费额度
该指南为开源免费资源。DAIR.AI Academy 提供付费课程，使用优惠码 PROMPTING 可享受折扣，具体价格以官网为准。
适合人群
- AI 应用开发者
- 大语言模型研究人员
- 提示词工程师
- 数据科学家
- AI 安全专家
常见问题
这份指南适合初学者吗？
是的，指南从提示工程简介和基本概念开始，逐步深入到高级技术，适合不同水平的用户学习。
是否包含特定模型的优化技巧？
包含。指南设有专门的模型章节，涵盖了 GPT-4、Claude-3、Gemini、Llama-3 等主流模型的特性与提示策略。
如何获取更系统的培训课程？
您可以加入 DAIR.AI Academy，那里提供结构化的提示工程课程，并有时提供优惠码折扣。
指南是否涉及 AI 安全问题？
是的，设有“风险和误用”章节，详细讨论了对抗性提示、提示词注入、越狱及幻觉等安全议题。