提示工程指南

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是由 DAIR.AI 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。以传播 AI 技术和研究成果为目标，DAIR.AI 的愿景是赋能新一代 AI 领域的创新者。该免费开源的提示工程项目在GitHub上已超过3万个人标星，包含了与 LLM 提示工程相关的所有最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具。该项目不仅适合初学者入门，也为有经验的开发者提供了丰富的资源，使其能够深入了解提示工程的前沿技术。

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）的目录

一、提示工程简介

• 大语言模型设置
• 基本概念
• 提示词要素
• 设计提示的通用技巧
• 提示词示例

二、提示技术

• 零样本提示
• 少样本提示
• 链式思考（CoT）提示
• 自我一致性
• 生成知识提示
• 思维树Tree of Thoughts
• 检索增强生成
• 自动推理和工具使用
• 自动提示工程师
• Active-Prompt
• 方向性刺激提示
• ReAct框架
• 多模态思维链提示方法
• 基于图的提示

三、提示应用

• 程序辅助语言模型
• 生成数据
• Generating Code
• 毕业生工作分类案例研究
• Prompt Function

四、模型

• Flan
• ChatGPT
• LLaMA
• GPT-4
• Model Collection

五、风险和误用

• 对抗性提示
• 真实性
• 偏见

提示工程作为AI领域的重要组成部分，其应用范围广泛，从自然语言处理到代码生成，再到多模态任务，提示工程都发挥着关键作用。对于开发者和研究人员而言，掌握提示工程的技巧可以显著提升模型的性能和适用性。

在实际应用中，提示工程涉及多个步骤，包括明确目标、设计提示、测试和优化。例如，零样本提示可以在没有示例的情况下引导模型完成任务，而少样本提示则通过少量示例提升模型的准确性。链式思考（CoT）提示则适用于需要逻辑推理的任务，如数学问题求解。

此外，提示工程的应用场景也十分多样，包括但不限于：辅助开发人员编写代码、生成高质量的文本内容、进行数据分析、甚至在教育领域中用于个性化学习。然而，提示工程也存在一定的风险，例如对抗性提示可能导致模型输出不准确或具有误导性，因此在使用过程中需要注意模型的可靠性和公平性。

总之，提示工程指南不仅为AI从业者提供了系统的学习路径，也为推动AI技术的发展提供了坚实的理论和实践基础。