提示工程指南

系统化掌握大语言模型提示技术

无论你是刚开始探索生成式 AI，还是希望精进模型交互技巧，这里提供了从基础概念到前沿实践的完整学习路径。由 DAIR.AI 发起的开源项目，致力于让前沿的提示工程技术触手可及。

✨ 社区认可的权威资源：GitHub 星标超 3 万，持续整合全球最新研究成果与实战案例，免费开放给每一位 AI 创新者。

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💡 从入门到精通的知识体系

内容涵盖提示工程的完整技术栈，帮助你建立扎实的理论基础与实用技能：

• 核心概念：大语言模型设置、提示词要素解析、通用设计技巧与基础示例
• 进阶技术：零样本与少样本提示、链式思考（CoT）、思维树（Tree of Thoughts）、检索增强生成（RAG）、ReAct 框架及多模态提示方法
• 实战应用：程序辅助语言模型、代码生成、数据构建与真实业务场景案例研究

🎯 紧跟技术前沿

深度解析主流模型特性与最佳实践，包括 Flan、ChatGPT、LLaMA、GPT-4 等架构的提示策略差异，助你针对不同模型优化交互方式。

⚠️ 负责任的 AI 实践

不仅关注技术实现，更重视风险意识培养。专门探讨对抗性提示、内容真实性验证与偏见缓解，帮助构建更可靠、更公平的 AI 应用。

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持续进化的开源知识库 — 随领域发展实时更新最新论文、工具与行业见解，为你的 AI 探索之旅提供长期支持。