GITHUB 项目推荐:DAIR.AI 提示词工程指南
项目地址:
https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
文档地址:
https://www.promptingguide.ai/zh
DAIR.AI 提示词工程指南不仅仅是另一个 GitHub 仓库——它已经成为提示词工程教育的事实标准,乘着行业关注和技术革新的巨大浪潮。凭借61.2k 星标和300万学习者的社区规模,这个开源项目已经从简单的指南转变为一个完整的生态系统,正在塑造开发者与 AI 交互的方式。
1 概述
《提示词工程指南》是一份全面的教育资源,旨在帮助开发者、研究人员和实践者掌握与大语言模型(LLM)高效沟通的艺术与科学。这个开源项目是理解如何设计、优化和部署提示词的权威参考,通过这些提示词可以释放AI语言模型在广泛应用中的全部潜力。
提示词工程是一个相对较新的学科,专注于开发和优化提示词,以便在各种应用和研究主题中高效使用语言模型。可以将其理解为学习"AI的语言"——设计能够引导模型生成最准确、相关和有用响应的指令。通过提示词工程获得的技能,帮助实践者更好地理解LLM的能力和局限性,从而实现更有效和负责任的AI应用。
1.1 项目结构与架构
本指南采用现代化的文档技术栈构建,确保了可访问性和可维护性
技术基础利用Next.js进行服务器端渲染和静态站点生成,并结合Nextra——一个基于Next.js构建的专业文档框架。这种组合提供了出色的性能、搜索引擎优化以及跨设备的流畅阅读体验。
1.2 核心功能与内容
本指南通过几个关键组件提供丰富、多面的学习体验:
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全面的学习模块
内容组织成逻辑章节,各章节相互递进:
模块 重点领域 示例 介绍 提示词基础 基本概念、LLM设置、提示词要素 技巧 高级提示词策略 零样本、少样本、思维链、ReAct 应用 实际用例 函数调用、代码生成、数据合成 模型 特定模型指导 ChatGPT、GPT-4、LLaMA、Gemini、Mixtral 风险 安全与伦理 对抗性提示词、偏见缓解 每个模块都包含实际示例、最佳实践和详细解释,帮助用户不仅理解什么方法有效,还理解其背后的原理。
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交互式学习资源
项目包含Jupyter笔记本,提供真实代码示例的实践体验。这些笔记本演示了如何使用流行的API和库实现各种提示词技巧:
# 来自ChatGPT介绍笔记本的示例 response = openai.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role": "system", "content": "你是一个AI研究助手。"},{"role": "user", "content": "能告诉我关于黑洞的信息吗?"}],temperature=0, )
这些交互式示例让学习者能够尝试不同方法并立即看到结果,从而巩固文档中涵盖的概念。
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多语言支持
本指南提供13种语言版本,使提示词工程知识能够触达全球受众。国际化通过结构化方法处理,每种语言都有独立的内容文件,确保翻译保持原始英文内容的质量和准确性。
支持的语言包括英语、中文、日语、葡萄牙语、意大利语、土耳其语、西班牙语、法语、韩语、加泰罗尼亚语、芬兰语、俄语、德语和阿拉伯语。
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提示词中心
提示词中心是一个精心策划的有效提示词集合,涵盖各种任务和领域。这个资源帮助用户发现常见挑战的经过验证的解决方案,例如:
- 文本分类和情感分析
- 代码生成和调试
- 数学推理
- 创意写作和内容生成
- 信息提取和总结
中心中的每个提示词都经过特定模型的测试和验证,为用户自己的项目提供可靠的起点。
1.3 入门指南
要开始你的提示词工程之旅,你有几种选择:
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网页版
访问指南最简单的方式是通过网页版 https://www.promptingguide.ai/。这无需任何设置,即可立即访问所有内容。
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本地开发
对于贡献者或希望在本地运行指南的用户:
# 1. 安装Node >=18.0.0 # 2. 如果没有安装pnpm则先安装 # 3. 安装依赖 pnpm i next react react-dom nextra nextra-theme-docs# 4. 启动开发服务器 pnpm dev# 5. 访问 http://localhost:3000/
这种本地设置允许你预览更改、测试新内容并为项目开发做出贡献。
本指南会持续更新提示词工程的最新研究和技术。考虑加入Discord社区或在Twitter上关注该项目,以了解新内容和更新。
1.4 社区与影响
《提示词工程指南》已发展成为一个重要的教育资源,具有以下成就:
- 截至2024年1月,已触达超过300万学习者
- 获得《华尔街日报》和《福布斯》等主要出版物的认可
- 在Hacker News上排名第一
- 通过Discord、YouTube和新闻订阅实现活跃的社区参与
该项目的成功证明了提示词工程作为一门学科日益增长的重要性,以及该领域对高质量、易获取教育资源的需求。
1.5 谁应该使用本指南?
这份资源为广泛的用户群体设计:
- 开发者希望将LLM集成到他们的应用中
- 研究人员探索语言模型的能力和局限性
- 产品经理寻求了解AI能力以进行产品规划
- 学生想要学习最新的AI技术
- AI爱好者对保持提示词工程进展的更新感兴趣
无论你是在构建AI驱动的应用、进行研究,还是只是好奇如何更好地与语言模型交互,本指南都为你提供了所需的知识和工具。