星标数：80036★ Fork数：8782 《Prompt-Engineering-Guide：提示词工程学习指南与资源合集》

提示词工程（Prompt Engineering）是一门相对较新的学科，主要研究如何开发和优化提示词，从而在各类应用场景和研究课题中高效地使用语言模型（LMs）。掌握提示词工程技能，有助于更好地理解大语言模型（LLMs）的能力与局限。研究人员利用提示词工程来提升大语言模型在问答、算术推理等常见及复杂任务上的表现；开发者则利用它来设计稳健、高效的提示技术，以对接大语言模型及其他工具。

出于社区对大语言模型开发的浓厚兴趣，作者团队创建了这份全新的提示词工程指南，汇集了与大语言模型提示词工程相关的最新论文、学习指南、课程讲座、参考资料和工具。

指南同时提供网页版在线阅读，并开设了提示词工程、RAG 与 AI Agents 相关课程，作为对本指南的补充，提供更偏实操的学习方式。

主要特点

• 系统化的指南体系，涵盖入门基础、提示技巧、应用场景、提示词库（Prompt Hub）、模型介绍、风险与误用、论文、工具、Notebooks 与数据集等板块
• 详解多种提示技术，包括 Zero-Shot、Few-Shot、Chain-of-Thought、Self-Consistency、Tree of Thoughts、Retrieval Augmented Generation、ReAct、Prompt Chaining 等
• 收录 Function Calling、数据生成、代码生成、RAG 合成数据集生成等实用应用场景
• 收录 ChatGPT、GPT-4、Gemini、LLaMA、Mistral 7B 等模型的提示指南
• 关注提示词工程的风险与误用，包括对抗性提示、事实性与偏见问题
• 支持 13 种语言，并持续欢迎更多翻译贡献

课程与社区

• DAIR.AI Academy 提供自学进度的提示词工程课程，以及企业培训、咨询和演讲等服务
• 可加入 Discord 社区、关注 Twitter、订阅 YouTube 频道与 Newsletter

📊 本项目 GitHub 星标数：80036。最后更新：2026-03-11，发布：2022-12-16（创建）。项目地址：https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide