Prompt Engineering 学习地图从入门到 AI 智能体【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同一个问题问两次大模型给出的回答可能天差地别想让 AI 调用外部工具它却只会口头承诺——这多半不是模型不够聪明而是提示词没写好。开源项目 Prompt-Engineering-Guide 把提示词工程Prompt Engineering、上下文工程、RAG 和 AI 智能体这套与模型对话的方法论整理成了一套系统课程让提示词从玄学变成可练习的技能。 项目定位一句话这是提示工程领域的教材 实验手册 论文索引三合一知识库。它把最新论文、教学指南、实践笔记本和工具资源收拢在一处帮你搞清楚大语言模型的能力边界在哪。指南支持中文、英文、日文等 13 种语言累计学习人数已超过 300 万是这个领域被引用最多的入门资料之一。 核心能力拆解17 种提示技巧一页讲透一个Techniques 板块收录了 17 种经典提示技巧从零样本Zero-Shot直接提问不给例子、少样本Few-Shot给几个例子、思维链到思维树ToT并行尝试多条推理路径都有覆盖每页都配原论文链接、原理讲解和效果对比。好处是遇到问题时能直接查该用哪招不用自己翻论文。新手可以当成技巧手册按顺序学老手可以当字典按需查。思维链让模型写出解题过程CoTChain-of-Thought是全库性价比最高的技巧在提示词里加一句请一步步解释模型就会把中间推理写出来数学和逻辑题的准确率明显提升。页面用前后对比图展示了效果差异并给出可直接抄的模板句。适合那些总被答案一步跳到结论坑过、又想用最小改动改善输出的人。AI 智能体给模型配上工具和记忆Agents 板块是全站的前沿部分讲解如何把大模型与工具调用、记忆、规划组合成能自主完成多步任务的智能体覆盖函数调用、任务拆解、并行执行等模式并区分了智能体与传统 AI 工作流的边界。它对产品、后端同学评估要不要上智能体很实用——动手前先把架构想明白少走弯路。 典型使用场景运营同学要给客服机器人写提示模板时可以先翻 Introduction 里的 Elements 和 Tips 页面把角色、任务、上下文、格式四要素填齐再摘一条少样本示例套进自己的业务得到的是一份输出结构稳定的模板而不是反复试错。开发者准备接入 RAG检索增强生成简单说就是让 AI 先翻资料再回答时可以先把 Techniques 里的 RAG 章节读完搞懂检索准确性和生成流畅度之间的取舍再动手选框架。⚙️ 关键机制速览这个项目的知识体系编排值得借鉴Introduction 打基础Techniques 是专业选修Applications 是毕业项目Research 和 Agents 是最新前沿——相当于大学的课程目录相当于先修课没过就不能选高年级课程。你按目录顺序读就不会卡壳跳着读就容易在前置知识上打转。 资源索引提示基础入门指南思维链技巧详解页AI 智能体核心组件讲解⚠️ 避坑与建议英文原版更新最快中文等翻译版会慢一拍概念拿不准时以英文页面为准Research 和 Agents 板块的结论变化很快建议当拓展阅读别直接当生产环境的标准答案从 Introduction 开始按顺序读先别直接冲 ToT 这类高级技巧它们的示例都依赖前面的基础下次模型给出的回答差那么一步时别急着怪模型——打开这份指南更好的答案往往只差一个技巧、一句提示词。【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 Prompt Engineering 学习地图：从入门到 AI 智能体
Prompt Engineering 学习地图从入门到 AI 智能体【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同一个问题问两次大模型给出的回答可能天差地别想让 AI 调用外部工具它却只会口头承诺——这多半不是模型不够聪明而是提示词没写好。开源项目 Prompt-Engineering-Guide 把提示词工程Prompt Engineering、上下文工程、RAG 和 AI 智能体这套与模型对话的方法论整理成了一套系统课程让提示词从玄学变成可练习的技能。 项目定位一句话这是提示工程领域的教材 实验手册 论文索引三合一知识库。它把最新论文、教学指南、实践笔记本和工具资源收拢在一处帮你搞清楚大语言模型的能力边界在哪。指南支持中文、英文、日文等 13 种语言累计学习人数已超过 300 万是这个领域被引用最多的入门资料之一。 核心能力拆解17 种提示技巧一页讲透一个Techniques 板块收录了 17 种经典提示技巧从零样本Zero-Shot直接提问不给例子、少样本Few-Shot给几个例子、思维链到思维树ToT并行尝试多条推理路径都有覆盖每页都配原论文链接、原理讲解和效果对比。好处是遇到问题时能直接查该用哪招不用自己翻论文。新手可以当成技巧手册按顺序学老手可以当字典按需查。思维链让模型写出解题过程CoTChain-of-Thought是全库性价比最高的技巧在提示词里加一句请一步步解释模型就会把中间推理写出来数学和逻辑题的准确率明显提升。页面用前后对比图展示了效果差异并给出可直接抄的模板句。适合那些总被答案一步跳到结论坑过、又想用最小改动改善输出的人。AI 智能体给模型配上工具和记忆Agents 板块是全站的前沿部分讲解如何把大模型与工具调用、记忆、规划组合成能自主完成多步任务的智能体覆盖函数调用、任务拆解、并行执行等模式并区分了智能体与传统 AI 工作流的边界。它对产品、后端同学评估要不要上智能体很实用——动手前先把架构想明白少走弯路。 典型使用场景运营同学要给客服机器人写提示模板时可以先翻 Introduction 里的 Elements 和 Tips 页面把角色、任务、上下文、格式四要素填齐再摘一条少样本示例套进自己的业务得到的是一份输出结构稳定的模板而不是反复试错。开发者准备接入 RAG检索增强生成简单说就是让 AI 先翻资料再回答时可以先把 Techniques 里的 RAG 章节读完搞懂检索准确性和生成流畅度之间的取舍再动手选框架。⚙️ 关键机制速览这个项目的知识体系编排值得借鉴Introduction 打基础Techniques 是专业选修Applications 是毕业项目Research 和 Agents 是最新前沿——相当于大学的课程目录相当于先修课没过就不能选高年级课程。你按目录顺序读就不会卡壳跳着读就容易在前置知识上打转。 资源索引提示基础入门指南思维链技巧详解页AI 智能体核心组件讲解⚠️ 避坑与建议英文原版更新最快中文等翻译版会慢一拍概念拿不准时以英文页面为准Research 和 Agents 板块的结论变化很快建议当拓展阅读别直接当生产环境的标准答案从 Introduction 开始按顺序读先别直接冲 ToT 这类高级技巧它们的示例都依赖前面的基础下次模型给出的回答差那么一步时别急着怪模型——打开这份指南更好的答案往往只差一个技巧、一句提示词。【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