提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是由 DAIR.AI 發(fā)起的項(xiàng)目，旨在幫助研發(fā)和行業(yè)內(nèi)相關(guān)人員了解提示工程。以傳播 AI 技術(shù)和研究成果為目標(biāo)，DAIR.AI 的愿景是賦能新一代 AI 領(lǐng)域的創(chuàng)新者。該免費(fèi)開(kāi)源的提示工程項(xiàng)目在GitHub上已超過(guò)3萬(wàn)個(gè)人標(biāo)星，包含了與 LLM 提示工程相關(guān)的所有最新論文、學(xué)習(xí)指南、講座、參考資料和工具，大家快來(lái)AI365導(dǎo)航！

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）的目錄

一、提示工程簡(jiǎn)介

• 大語(yǔ)言模型設(shè)置
• 基本概念
• 提示詞要素
• 設(shè)計(jì)提示的通用技巧
• 提示詞示例

二、提示技術(shù)

• 零樣本提示
• 少樣本提示
• 鏈?zhǔn)剿伎迹–oT）提示
• 自我一致性
• 生成知識(shí)提示
• 思維樹(shù)Tree of Thoughts
• 檢索增強(qiáng)生成
• 自動(dòng)推理和工具使用
• 自動(dòng)提示工程師
• Active-Prompt
• 方向性刺激提示
• ReAct框架
• 多模態(tài)思維鏈提示方法
• 基于圖的提示

三、提示應(yīng)用

• 程序輔助語(yǔ)言模型
• 生成數(shù)據(jù)
• Generating Code
• 畢業(yè)生工作分類(lèi)案例研究
• Prompt Function

四、模型

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

五、風(fēng)險(xiǎn)和誤用

• 對(duì)抗性提示
• 真實(shí)性
• 偏見(jiàn)