提示词怎么写才对用 Prompt Engineering 这份免费指南把大模型用出高级效果【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同样是问大模型一道数学题直接要答案它经常算错在问题后面加一句「一步步推理」它就开始列步骤、给对结果。差别不在模型而在你怎么提问。开源项目 Prompt Engineering 指南Prompt-Engineering-Guide把提示词工程这件事拆成了可照抄的套路从基础提问、思维链、RAG 到 AI Agent全部配有论文出处、可运行的 Notebook 和 13 种语言文档免费且持续更新。一条命令把这份 Prompt Engineering 学习平台跑起来这一节解决在哪看、怎么看。别急着打开外部网站本地跑一份离线也能查git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide cd Prompt-Engineering-Guide pnpm install pnpm dev要求 Node 18 以上。看到pnpm dev输出 Ready 后浏览器访问http://localhost:3000/整套指南就是左边一棵章节树introduction 讲入门techniques 讲技巧applications 讲落地models 讲各家模型的特性差异。想直接翻原文也行纯 Markdown 版就在仓库的 guides/ 目录比如 提示入门 一篇就覆盖了提问的基本结构和常见坑。算错题、答不准时先加一句 CoT 思维链提示遇到多步推理类任务数学、逻辑判断、多条件筛选最立竿见影的手法是思维链Chain-of-Thought提示。用法有两档懒办法在问题末尾追加Lets think step by step这叫零样本 CoT不用准备任何示例模型会先展开推理再给结论完整演示 里那道苹果题就是靠这一句把答案从 11 修正到 10 的进阶办法在提示里放 1~3 个带推理过程的示例配合少样本提示使用效果更稳。任务太怪、知识太私有时Few-Shot 示例 RAG 检索有些任务光靠指令说不清比如按我团队的口吻和格式改写。Few-Shot 提示的思路是少说多做贴 2~3 个「输入 → 输出」示例模型会照着例子模仿比抽象描述有效得多写法可对照 few-shot 页面。而公司私有知识产品文档、内部规范根本塞不进提示词这时上 RAG检索增强生成先把知识库切片建索引提问时检索相关段落拼进提示让模型开卷考试既省钱又不泄露训练数据。RAG 页面 配了从朴素 RAG 到高级 RAG 的完整分类图想让它动手干活ReAct 提示 函数调用只让模型说不够还要让它做查天气、调数据库、下单。ReAct 提示让模型交替输出 Thought打算干什么→ Action调用哪个工具→ Observation工具返回什么的循环直到任务完成。配合 API 侧的函数调用提示词就是调度中枢。ReAct 页面 里的这个循环示意建议存下来最后打磨效果两个调参习惯和一个组合技细节决定下限这里给两个马上能用的习惯️ 调参只动一个变量事实问答把temperature压到 0~0.3创意写作再调高官方建议 temperature 和 top_p 二选一别同时改否则没法判断是哪项起作用具体参数说明见 设置文档⛓️ 复杂任务拆成提示链Prompt Chaining把写一份完整调研报告拆成检索 → 提纲 → 分节写作 → 交叉检查几环前一环输出直接喂给后一环比一条超长提示词可控得多链路图在 prompt chaining 页面。想少看文档多动手仓库 notebooks/ 里有 12 个 Jupyter Notebookpe-lecture.ipynb是一个小时课程配套代码从零样本提示一路跑到 RAG 实战每个 cell 都可以复制即跑。clone 下来把 dev 服务跑通从 guides 目录的第一篇读起——这条免费路径走完你写提示词的段位会不一样。【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 提示词怎么写才对？用 Prompt Engineering 这份免费指南，把大模型用出高级效果
提示词怎么写才对用 Prompt Engineering 这份免费指南把大模型用出高级效果【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同样是问大模型一道数学题直接要答案它经常算错在问题后面加一句「一步步推理」它就开始列步骤、给对结果。差别不在模型而在你怎么提问。开源项目 Prompt Engineering 指南Prompt-Engineering-Guide把提示词工程这件事拆成了可照抄的套路从基础提问、思维链、RAG 到 AI Agent全部配有论文出处、可运行的 Notebook 和 13 种语言文档免费且持续更新。一条命令把这份 Prompt Engineering 学习平台跑起来这一节解决在哪看、怎么看。别急着打开外部网站本地跑一份离线也能查git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide cd Prompt-Engineering-Guide pnpm install pnpm dev要求 Node 18 以上。看到pnpm dev输出 Ready 后浏览器访问http://localhost:3000/整套指南就是左边一棵章节树introduction 讲入门techniques 讲技巧applications 讲落地models 讲各家模型的特性差异。想直接翻原文也行纯 Markdown 版就在仓库的 guides/ 目录比如 提示入门 一篇就覆盖了提问的基本结构和常见坑。算错题、答不准时先加一句 CoT 思维链提示遇到多步推理类任务数学、逻辑判断、多条件筛选最立竿见影的手法是思维链Chain-of-Thought提示。用法有两档懒办法在问题末尾追加Lets think step by step这叫零样本 CoT不用准备任何示例模型会先展开推理再给结论完整演示 里那道苹果题就是靠这一句把答案从 11 修正到 10 的进阶办法在提示里放 1~3 个带推理过程的示例配合少样本提示使用效果更稳。任务太怪、知识太私有时Few-Shot 示例 RAG 检索有些任务光靠指令说不清比如按我团队的口吻和格式改写。Few-Shot 提示的思路是少说多做贴 2~3 个「输入 → 输出」示例模型会照着例子模仿比抽象描述有效得多写法可对照 few-shot 页面。而公司私有知识产品文档、内部规范根本塞不进提示词这时上 RAG检索增强生成先把知识库切片建索引提问时检索相关段落拼进提示让模型开卷考试既省钱又不泄露训练数据。RAG 页面 配了从朴素 RAG 到高级 RAG 的完整分类图想让它动手干活ReAct 提示 函数调用只让模型说不够还要让它做查天气、调数据库、下单。ReAct 提示让模型交替输出 Thought打算干什么→ Action调用哪个工具→ Observation工具返回什么的循环直到任务完成。配合 API 侧的函数调用提示词就是调度中枢。ReAct 页面 里的这个循环示意建议存下来最后打磨效果两个调参习惯和一个组合技细节决定下限这里给两个马上能用的习惯️ 调参只动一个变量事实问答把temperature压到 0~0.3创意写作再调高官方建议 temperature 和 top_p 二选一别同时改否则没法判断是哪项起作用具体参数说明见 设置文档⛓️ 复杂任务拆成提示链Prompt Chaining把写一份完整调研报告拆成检索 → 提纲 → 分节写作 → 交叉检查几环前一环输出直接喂给后一环比一条超长提示词可控得多链路图在 prompt chaining 页面。想少看文档多动手仓库 notebooks/ 里有 12 个 Jupyter Notebookpe-lecture.ipynb是一个小时课程配套代码从零样本提示一路跑到 RAG 实战每个 cell 都可以复制即跑。clone 下来把 dev 服务跑通从 guides 目录的第一篇读起——这条免费路径走完你写提示词的段位会不一样。【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