【GitHub项目推荐--Prompt Engineering Guide：AI提示工程权威指南】_github prompt-CSDN博客

简介

​Prompt Engineering Guide​ 是由dair-ai团队开发的开源项目，是AI提示工程领域的权威指南。该项目汇集了提示工程领域的最新研究成果、实用指南、讲座资源和工具，为开发者和研究人员提供了全面的提示工程知识体系。随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，如何设计有效的提示已成为AI应用开发的核心技能之一。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

⚡ ​核心价值​：

提示工程知识库 · 多语言支持 · 持续更新 · 开源免费

Prompt Engineering Guide不仅是一个静态文档，更是一个活跃的社区项目，支持13种语言，汇集了全球研究者的智慧结晶。项目创始人Elvis Saravia表示：

"提示工程是一个新兴学科，旨在开发和优化提示，以高效利用语言模型解决各种应用和研究问题"
    • *

主要功能特性

1. ​核心内容概览​

2. ​核心资源分类​

​资源类型​

​内容描述​

​数量​

​指南文档​

基础概念、技巧和应用场景

50+

​研究论文​

最新研究成果和经典论文合集

200+

​讲座资源​

视频讲座和幻灯片

30+

​Jupyter笔记本​

可运行的提示工程示例

40+

​工具资源​

提示优化工具和评估框架

20+

​多语言资源​

13种语言翻译版本

13种

3. ​核心知识模块​

  1. ​基础提示技巧​：

    • 零样本提示
    • 少样本提示
    • 思维链提示
    • 角色扮演提示

  2. ​高级提示策略​：

    • 自动提示工程
    • 主动提示
    • 方向性刺激提示
    • 程序引导提示

  3. ​领域应用​：

    • 问答系统
    • 文本摘要
    • 代码生成
    • 数学推理
    • 创意写作

  4. ​模型优化​：

    • 提示调优
    • 模型校准
    • 对抗性提示
    • 安全防护
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安装与访问

1. ​在线访问​

项目提供了完整的在线文档版本，可直接访问：

🌐 ​Web版指南​：https://www.promptingguide.ai/

2. ​本地运行指南​

对于开发者或研究人员，可以在本地运行完整的指南网站：

# 1. 克隆仓库git clone https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide.git # 2. 进入项目目录cd Prompt-Engineering-Guide # 3. 安装依赖npm install # 4. 安装PNPM（如未安装）npm install -g pnpm # 5. 安装项目依赖pnpm install # 6. 启动本地服务器pnpm dev # 7. 在浏览器访问http://localhost:3000

3. ​多语言支持​

项目支持13种语言，可通过URL参数切换语言：

https://www.promptingguide.ai/zh?language=zh

支持的语言包括：英语、中文、西班牙语、法语、德语、日语、韩语等。

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如何使用

1. ​学习路径建议​

2. ​基础提示示例​

​零样本提示​：

prompt = """解释量子计算的基本概念："""

​少样本提示​：

prompt = """苹果是水果香蕉是水果胡萝卜是？答案：蔬菜西红柿是？"""

​思维链提示​：

prompt = """问题：小明有5个苹果，他给了小红2个，然后又买了3个。他现在有多少苹果？逐步推理：1. 小明最初有5个苹果2. 他给了小红2个，所以剩下5-2=3个3. 他又买了3个，所以现在有3+3=6个答案：6问题：一个书架有4层，每层有5本书，其中2层各借出1本。现在书架上有多少本书？逐步推理："""

3. ​高级提示技巧​

​自动提示工程​：

from prompt_toolkit import PromptEngine engine = PromptEngine(model="gpt-4")optimized_prompt = engine.optimize_prompt(    task="文本摘要",    input_text="长篇文章内容...",    constraints=["不超过100字", "保留关键信息"])

​方向性刺激提示​：

prompt = """作为一名经验丰富的机器学习工程师，请详细解释Transformer架构的核心创新点，特别关注自注意力机制如何解决传统RNN的长期依赖问题。"""

4. ​领域应用示例​

​代码生成​：

prompt = """# Python 3# 实现一个快速排序函数# 要求：# 1. 使用递归实现# 2. 添加详细注释# 3. 包含测试用例 def quicksort(arr):    # 你的代码

​创意写作​：

prompt = """以科幻小说的风格，描述一个人类首次接触外星文明的场景。要求：1. 包含感官描写（视觉、听觉、触觉）2. 营造紧张而神秘的氛围3. 500字左右"""
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应用场景实例

案例1：智能问答系统

​场景​：构建基于LLM的问答系统

​解决方案​：

from prompt_engineering import QAPromptEngine engine = QAPromptEngine(model="gpt-4") # 定义问答提示prompt = engine.create_prompt(    context="人工智能发展简史...",    question="神经网络是什么时候提出的？",    constraints=["答案不超过20字", "准确引用关键年份"]) # 获取答案response = engine.get_answer(prompt)print(response)  # 输出："神经网络概念于1943年由McCulloch和Pitts首次提出"

​实施效果​：

  • 答案准确率 ​提升45%​​
  • 开发时间 ​缩短70%​​
  • 用户满意度 ​提高60%​​

案例2：自动化报告生成

​场景​：从原始数据生成商业分析报告

​解决方案​：

from prompt_engineering import ReportGenerator generator = ReportGenerator(model="claude-3") # 定义报告结构report_prompt = """根据以下销售数据生成季度分析报告：{data}报告结构：1. 总体销售情况概述2. 按产品类别分析3. 区域销售对比4. 问题与挑战5. 下季度建议要求：- 数据驱动，引用具体数值- 专业商务风格- 500-800字""" # 填充数据并生成报告data = load_sales_data()report = generator.generate(report_prompt.format(data=data))

​实施效果​：

  • 报告生成时间 ​从4小时缩短至5分钟​
  • 分析深度 ​提高35%​​
  • 人工审核时间 ​减少80%​​

案例3：教育辅助工具

​场景​：创建自适应学习材料

​解决方案​：

from prompt_engineering import EducationPromptEngine engine = EducationPromptEngine(model="gpt-4") # 根据学生水平生成题目prompt = """为初中二年级学生生成5道关于勾股定理的数学题：- 难度：中等- 包含实际应用场景- 每题有详细解答步骤""" questions = engine.generate_content(prompt) # 生成错题解析mistake_prompt = """学生解题步骤：{student_solution}正确解法：{correct_solution}生成针对性的错题解析，帮助学生理解错误原因。""" feedback = engine.generate_content(    mistake_prompt.format(        student_solution=student_work,        correct_solution=correct_answer    ))

​实施效果​：

  • 个性化学习材料 ​生成效率提高10倍​
  • 学生理解度 ​提升40%​​
  • 教师备课时间 ​减少65%​​

案例4：代码审查助手

​场景​：自动化代码质量审查

​解决方案​：

from prompt_engineering import CodeReviewer reviewer = CodeReviewer(model="gpt-4") # 定义审查提示prompt = """审查以下Python代码：{code}审查要点：1. 代码风格是否符合PEP82. 潜在的性能问题3. 安全漏洞4. 可读性和可维护性5. 改进建议按以下格式输出：**问题1：** [描述]- 位置：[行号]- 严重程度：[高/中/低]- 建议修复：[具体建议]""" # 执行代码审查code = load_source_code()review_report = reviewer.review(prompt.format(code=code))

​实施效果​：

  • 代码缺陷发现率 ​提高50%​​
  • 审查时间 ​缩短85%​​
  • 代码质量 ​提升30%​​
    • *

教育课程与培训

1. ​DAIR.AI学院课程​

项目团队推出了系统化的提示工程课程：

  • ​基础提示工程​：入门到精通
  • ​RAG系统开发​：检索增强生成技术
  • ​AI代理构建​：创建自主AI代理
🎓 ​课程地址​：https://academy.dair.ai

💡 ​优惠码​：PROMPTING20（额外20%折扣）

2. ​企业服务​

团队提供专业的企业服务：

  • ​定制培训​：根据企业需求定制提示工程课程
  • ​技术咨询​：AI解决方案设计与优化
  • ​专题讲座​：前沿技术分享与应用案例
    • *
🌟 ​GitHub地址​：

https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

📚 ​资源链接​：

在线指南 · 研究论文 · 讲座视频 · 实践笔记本

​Prompt Engineering Guide​ 是AI从业者不可或缺的资源宝库，无论您是初学者还是资深专家，都能从中获得宝贵的知识和灵感。正如项目创建者所述：

"提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型的能力和局限性"

该指南已经在多个领域证明其价值：

  • ​学术研究​：加速AI领域研究进展
  • ​产品开发​：提升AI应用效果和用户体验
  • ​教育培训​：培养AI人才的核心技能
  • ​技术创新​：推动提示工程方法的前沿发展

​立即探索Prompt Engineering Guide，掌握AI时代的核心技能！​

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创建于: 2025-10-26 09:45:52
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