提示工程指南

概述

提示工程指南（Prompt Engineering Guide） 是由 DAIR.AI 发起并维护的免费开源学习资源，面向开发者、研究人员及希望系统理解大语言模型应用的人群。该项目聚焦“提示工程”这一核心主题，帮助用户理解如何设计、优化和评估提示词，以更有效地使用 LLM 完成问答、推理、代码生成、检索增强等任务。

作为一个体系化的知识库，提示工程指南不仅介绍基础概念，还持续整理与提示工程相关的论文、方法、模型、讲座和工具资源。对于希望建立 Prompt 设计方法论、了解主流提示技术，或跟踪相关研究进展的用户来说，它是一份实用的中文学习入口。

主要功能

• 系统讲解提示工程基础

  • 介绍大语言模型设置、提示词基本概念、提示词要素与通用设计技巧
  • 提供示例，帮助用户快速建立 Prompt 编写思路

• 覆盖主流提示技术

  • 包含零样本提示、少样本提示、链式思考（CoT）、自我一致性、生成知识提示等常见方法
  • 涵盖 ReAct、Tree of Thoughts、检索增强生成（RAG）、自动推理与工具使用等进阶方向

• 提供应用场景参考

  • 涉及程序辅助语言模型、数据生成、代码生成等实践主题
  • 通过案例帮助用户理解提示工程在真实任务中的使用方式

• 整理模型与研究资源

  • 收录与提示工程相关的模型信息，如 Flan、ChatGPT、LLaMA、GPT-4 等
  • 汇总论文、讲座、参考资料和工具，便于持续学习与查阅

• 关注风险与安全问题

  • 涉及对抗性提示、真实性、偏见等议题
  • 有助于用户在使用 LLM 时兼顾效果、可靠性与安全性

产品定价

提示工程指南目前以免费、开源形式提供，用户可直接通过官网在线阅读相关内容。根据公开信息，网站本身的核心指南内容可免费访问。

常见问题

适合哪些人使用？

适合 AI 开发者、算法研究人员、产品经理、学生，以及所有希望系统学习 Prompt 设计与大语言模型交互方法的用户。

它是工具还是教程？

更准确地说，它是一个提示工程知识库与学习指南，并非单一功能型工具。其核心价值在于系统化整理方法、资料和案例。

是否支持中文阅读？

支持。该链接为中文页面，便于中文用户直接学习提示工程相关内容。

能学到哪些内容？

可以学习提示工程基础、主流提示方法、LLM 应用案例、相关模型资料，以及提示安全与风险控制等内容。