提升AI效率的工具——提示工程指南

在当今科技飞速发展的时代，AI（人工智能）技术正深刻改变着我们的工作和生活方式。而《提示工程指南（Prompt Engineering Guide）》作为DAIR.AI发起的一个重要项目，旨在帮助研发人员和行业相关人士深入了解提示工程。这不仅是一个学习资源，更是一个社区，汇聚了众多对AI充满热情的创新者。这项免费开源的项目在GitHub上已获得超过3万次的标星，展示了广泛的认可度。它所涵盖的内容包括与大语言模型（LLM）提示工程相关的最新研究成果、学习指南、讲座材料及实用工具，能够为任何希望在这一领域有所成就的人士提供宝贵支持。

通过《提示工程指南》，用户不仅能够获取有关提示词的基本概念和设计技术，还可以深入了解各种前沿提示技术，例如链式思考（CoT）、自动推理等。这些内容都旨在使用户能够更有效地与AI模型互动，从而实现更高效的工作流和更出色的创作性能。无论是程序开发人员、行业研究员，还是普通用户，都能从这一指南中发现适合他们的实用技巧。

提炼的提示工程基础

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

多样化的提示技术

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

实例化的提示应用

三、提示应用

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

核心模型一览

四、模型

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

警惕风险与误用

五、风险和误用

• 对抗性提示
• 真实性
• 偏见

适用人群

提示工程指南不仅适合技术研发人员，也适合教育工作者、内容创作者、数据科学家等多种职业背景的人士。无论你是希望提升AI应用效果的新手，还是追求更深层次技术理解的专家，指南中的内容都能为你提供灵感和实用的工具，助力你的工作与学习。