5 分钟看懂 Prompt-Engineering-Guide提示工程入门指南与避坑清单【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-GuidePrompt-Engineering-Guide 是 DAIR.AI 维护的提示工程资源库收录了论文、教程、笔记本和工具覆盖 Prompt Engineering、上下文工程、RAG 和 AI Agent 四个方向已支持 13 种语言。这篇指南写给刚开始用大语言模型、想系统补提示词知识的开发者和新手。先解决什么痛点你写过请总结这段文字这类提示但模型答非所问你试过加角色设定效果还是不稳。问题往往不在模型而在提示的写法没有章法该给的上下文没给、推理步骤没拆、外部知识没接。这个仓库把零散的提示技巧整理成了一条可对照学习的路径每一步都有论文出处和可跑的示例不用在十几个博客里拼凑。项目全景仓库用 Docusaurus 搭了一个多语言站点pages/ 目录外加一组 Jupyter 笔记本notebooks/和纯 Markdown 指南guides/。学习主线分四段Introduction 打基础Techniques 讲 17 种提示技术Applications 落到函数调用、代码生成等场景Agents 讲智能体与工作流另有 Models、Risks、Research 板块补充背景。 入门从 LLM 设置讲起Introduction 板块pages/introduction/basics.en.mdx先用几节短文讲清四件事temperature、top_p 等设置参数怎么影响输出提示由哪些元素组成通用设计原则以及一批可直接抄的提示样例。配套笔记本 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb 可以边读边跑看完你至少能解释为什么同一个提示两次回答不一样。 技巧篇CoT、RAG 和函数调用这是仓库最厚的部分每个技术单独一章。思维链CoTpages/techniques/cot.en.mdx 演示了逐步思考如何改变答案质量左侧直接作答右侧要求模型先推理再给结论检索增强生成RAGpages/techniques/rag.en.mdx 讲外部知识如何注入上下文解决模型知识过期和幻觉问题配套 notebooks/pe-rag.ipynb 能直接复现。函数调用pages/applications/function_calling.en.mdx 教模型把我要调 API这件事变成结构化输出是 Agent 类应用的入口。 Agent 篇工具、记忆与规划Agents 板块pages/agents/introduction.en.mdx把智能体拆成三个组件工具Tools、记忆Memory、规划Planning并逐张图讲透 ReAct、Prompt Chaining、路由、并行化等常见工作流。快速上手clone 仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide读 pages/introduction/basics.en.mdx 建立提示词基础配合 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb 动手按兴趣深入 pages/techniques/ 或跑一遍 notebooks/pe-rag.ipynb⚠️ 常见坑temperature 调高不等于更有创意分类、抽取类任务建议调低先在 settings 一节把参数含义搞清楚。CoT 会提高复杂推理的准确率但对今天星期几这类简单任务是浪费 token。RAG 答错多半错在检索环节而不是提示本身先查召回的文档对不对。资源索引基础教程guides/prompts-basic-usage.md进阶用法guides/prompts-advanced-usage.md代码生成pages/applications/coding.en.mdx对抗提示guides/prompts-adversarial.md提示词合集pages/prompts.en.mdx下一步建议把 notebooks/pe-rag.ipynb 原样跑通再打开 pages/techniques/cot.en.mdx 对照着自己的业务场景改一版提示效果差异一眼可见。【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 5 分钟看懂 Prompt-Engineering-Guide：提示工程入门指南与避坑清单
5 分钟看懂 Prompt-Engineering-Guide提示工程入门指南与避坑清单【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-GuidePrompt-Engineering-Guide 是 DAIR.AI 维护的提示工程资源库收录了论文、教程、笔记本和工具覆盖 Prompt Engineering、上下文工程、RAG 和 AI Agent 四个方向已支持 13 种语言。这篇指南写给刚开始用大语言模型、想系统补提示词知识的开发者和新手。先解决什么痛点你写过请总结这段文字这类提示但模型答非所问你试过加角色设定效果还是不稳。问题往往不在模型而在提示的写法没有章法该给的上下文没给、推理步骤没拆、外部知识没接。这个仓库把零散的提示技巧整理成了一条可对照学习的路径每一步都有论文出处和可跑的示例不用在十几个博客里拼凑。项目全景仓库用 Docusaurus 搭了一个多语言站点pages/ 目录外加一组 Jupyter 笔记本notebooks/和纯 Markdown 指南guides/。学习主线分四段Introduction 打基础Techniques 讲 17 种提示技术Applications 落到函数调用、代码生成等场景Agents 讲智能体与工作流另有 Models、Risks、Research 板块补充背景。 入门从 LLM 设置讲起Introduction 板块pages/introduction/basics.en.mdx先用几节短文讲清四件事temperature、top_p 等设置参数怎么影响输出提示由哪些元素组成通用设计原则以及一批可直接抄的提示样例。配套笔记本 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb 可以边读边跑看完你至少能解释为什么同一个提示两次回答不一样。 技巧篇CoT、RAG 和函数调用这是仓库最厚的部分每个技术单独一章。思维链CoTpages/techniques/cot.en.mdx 演示了逐步思考如何改变答案质量左侧直接作答右侧要求模型先推理再给结论检索增强生成RAGpages/techniques/rag.en.mdx 讲外部知识如何注入上下文解决模型知识过期和幻觉问题配套 notebooks/pe-rag.ipynb 能直接复现。函数调用pages/applications/function_calling.en.mdx 教模型把我要调 API这件事变成结构化输出是 Agent 类应用的入口。 Agent 篇工具、记忆与规划Agents 板块pages/agents/introduction.en.mdx把智能体拆成三个组件工具Tools、记忆Memory、规划Planning并逐张图讲透 ReAct、Prompt Chaining、路由、并行化等常见工作流。快速上手clone 仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide读 pages/introduction/basics.en.mdx 建立提示词基础配合 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb 动手按兴趣深入 pages/techniques/ 或跑一遍 notebooks/pe-rag.ipynb⚠️ 常见坑temperature 调高不等于更有创意分类、抽取类任务建议调低先在 settings 一节把参数含义搞清楚。CoT 会提高复杂推理的准确率但对今天星期几这类简单任务是浪费 token。RAG 答错多半错在检索环节而不是提示本身先查召回的文档对不对。资源索引基础教程guides/prompts-basic-usage.md进阶用法guides/prompts-advanced-usage.md代码生成pages/applications/coding.en.mdx对抗提示guides/prompts-adversarial.md提示词合集pages/prompts.en.mdx下一步建议把 notebooks/pe-rag.ipynb 原样跑通再打开 pages/techniques/cot.en.mdx 对照着自己的业务场景改一版提示效果差异一眼可见。【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考