提示工程指南 – AI Prompt教程与学习资源

提示工程指南是什么

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是由DAIR.AI团队维护的一个专注于提示工程（Prompt Engineering）的开源学习平台，致力于帮助用户全面掌握与大语言模型（LLM）交互的核心技能。这个平台提供了系统化的提示工程教程、丰富的提示技术文档、实战示例以及最新的AI研究成果，被广泛应用于AI学习者和开发者的日常工作中。

提示工程是一门较新的学科，关注提示词开发和优化，帮助用户将大语言模型用于各种场景和研究领域。掌握了提示工程相关技能，将有助于用户更好地了解大型语言模型的能力和局限性。提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词，它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性，也可以借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。

该平台支持多达14种语言版本，包括中文、英文、日文、韩文、西班牙文等，方便全球用户学习使用。对于中文用户而言，完整的中文翻译版本极大降低了学习门槛，让更多人能够系统地掌握提示工程的核心知识。

提示工程指南的核心功能模块

提示工程指南的内容体系非常完善，覆盖了从基础概念到高级应用的完整知识链条。主要包括以下几个核心模块：

提示工程简介模块是新手入门的起点，涵盖了与大语言模型交互的基础知识。这里详细讲解了大语言模型的基本设置（如temperature、top_p等参数）、提示词的基本概念、提示词的核心要素（指令、上下文、输入、输出格式等）、设计提示的通用技巧，以及丰富的提示词示例。通过这个模块，用户可以快速建立对提示工程的基本认知框架。

提示技术模块是整个平台的核心内容，汇集了当前最主流和前沿的提示工程技术。平台详细介绍了18种以上的提示技术，包括：零样本提示（Zero-shot Prompting）、少样本提示（Few-shot Prompting）、链式思考提示（Chain-of-Thought Prompting）、自我一致性（Self-Consistency）、生成知识提示（Generated Knowledge）、Prompt Chaining、思维树（Tree of Thoughts）、检索增强生成（RAG）、自动推理并使用工具（ART）、自动提示工程师（APE）、Active-Prompt、方向性刺激提示（DSP）、程序辅助语言模型（PAL）、ReAct框架、Reflexion、多模态思维链提示、基于图的提示，以及Meta-Prompting等。

这些技术涵盖了从简单的指令调用到复杂的推理增强，从单一提示到多步骤工作流的各个层次，能够满足不同场景下的使用需求。

提示应用模块展示了提示工程在各领域的实际应用案例，包括：生成数据、代码生成、毕业生工作分类案例研究、提示函数、函数调用（Function Calling）、上下文缓存、GPT-4微调、生成教科书、合成RAG等。这些应用案例帮助用户理解如何将提示技术落地到真实业务场景中。

Prompt Hub模块提供了大量现成的提示词模板，涵盖分类、编程、创意写作、评估、信息提取、图像生成、数学、问答、推理、文本摘要、真实性检测、对抗性提示等多个类别。用户可以直接参考这些模板，快速构建自己的提示词。

模型与研究模块则提供了当前主流大语言模型的详细介绍，包括ChatGPT、GPT-4、LLaMA、Gemini、Claude、 Mistral、Phi-2、Code Llama、OLMo等数十种模型，以及LLM Agents、RAG、LLM推理、合成数据等前沿研究领域的深度解读。

AI Agents模块深入介绍了AI智能体的构建方法，包括智能体简介、智能体组件、AI工作流与AI智能体的区别、上下文工程、函数调用、以及深度智能体等核心内容。这一模块帮助用户理解如何构建能够自主执行多步骤任务的AI Agent系统。

如何开始学习提示工程

对于初学者而言，掌握提示工程需要遵循一定的学习路径。下面提供一个系统化的上手指南：

第一步：理解基础概念。在开始撰写复杂的提示词之前，建议先阅读”提示工程简介”部分，了解什么是提示工程、为什么它很重要、以及大语言模型的基本工作原理。同时，仔细学习”设计提示的通用技巧”，掌握从简单开始、使用明确指令、保持具体性、避免模糊表达等基本原则。

第二步：掌握核心提示技术。从零样本提示开始，这是最基础的提示方式，用户可以直接向模型下达指令而无需提供示例。然后学习少样本提示，通过在提示中加入少量示例来引导模型理解任务要求。接着深入学习链式思考（CoT）提示，这是提升复杂推理任务效果的关键技术。

第三步：按需学习进阶技术。根据具体应用场景，选择性地学习相关的高级技术。例如，如果需要处理需要推理的任务，可以深入研究ReAct框架和Reflexion；如果需要构建自动化工作流，可以学习Prompt Chaining；如果需要处理多模态任务，可以研究多模态思维链提示。

第四步：参考Prompt Hub模板。在构建自己的提示词时，可以先在Prompt Hub中查找类似场景的模板，参考其结构和表达方式，然后根据具体需求进行调整和优化。

第五步：持续关注最新研究。AI领域发展迅速，新的提示技术不断涌现。建议定期查看平台的研究发现部分，了解LLM Agents、RAG、LLM推理等领域的最新进展。

需要注意的是，平台在文档中默认使用OpenAI的GPT-3.5-turbo进行示例演示，采用默认配置（temperature=1, top_p=1），但这些提示技术通常也适用于其他具有类似能力的大语言模型，如GPT-4、Claude等，具体响应可能会有所差异。

提示工程的核心技巧与原则

在实际使用中，掌握一些核心技巧能够显著提升与大语言模型的交互效果。以下是经过实践验证的关键原则：

从简单开始，逐步迭代。设计提示时应该从简单的版本开始，然后逐渐添加更多元素和上下文进行优化。这是一个迭代过程，需要通过大量实验才能获得最佳结果。在每次迭代中，只改变一个变量，这样可以清楚地了解每个改动对结果的影响。

使用明确具体的指令。使用”写入”、”分类”、”总结”、”翻译”、”排序”等明确的动词来指示模型执行任务。指令应该放在提示的开头，或者使用”###”等分隔符与上下文清晰区隔。例如，使用”###指令###将以下文本翻译成西班牙语”这样的格式，比简单的”翻译这个”效果更好。

提供具体而相关的上下文。上下文越具体和与任务相关，效果越好。但要注意，添加的细节应该是有意义的，而不是无意义的填充物。例如，在提取地点信息的任务中，明确指定输出格式（”地点：<逗号分隔的公司名称列表>”）往往能获得更规范的结果。

使用正向表述而非负向表述。告诉模型”要做什么”比”不要做什么”更加具体和聚焦。例如，”避免询问用户偏好”这样的表述可能导致模型仍然询问，而”请从全球热门电影中推荐，如果无法推荐则回复’抱歉，今天找不到电影推荐'”这样的正向表述更加明确。

提供示例以获得特定格式。在提示中加入期望输出格式的示例，是获得规范化结果的有效方法。特别是对于需要结构化输出的任务（如JSON、Markdown表格等），提供示例往往能显著提升准确率。

使用链式思考引导复杂推理。对于需要多步骤推理的任务，在提示中加入”让我们逐步思考”这样的引导语，或者提供推理步骤的示例，可以帮助模型更准确地得出结论。

谁适合使用提示工程指南

提示工程指南的受众非常广泛，不同背景的用户都能从中获得价值：

AI应用开发者是核心用户群体之一。这类用户需要将大语言模型集成到自己的应用或服务中，需要深入理解如何通过提示词控制模型输出、实现特定功能、处理边界情况。通过系统学习提示工程技术，开发者能够构建更加稳定、可靠的AI应用。

AI研究人员利用提示工程来提升大语言模型处理复杂任务的能力，如高级问答、算术推理、多步骤规划等。平台提供的最新研究论文解读和技术分析，帮助研究人员快速了解领域前沿动态。

AI初学者和爱好者可以在这里建立对AI和提示工程的基础认知。从基础概念到实战技巧，系统化的内容安排使得零基础用户也能循序渐进地掌握相关知识。完整的中文翻译进一步降低了学习门槛。

产品经理和需求分析师通过学习提示工程，能够更好地理解AI的能力边界和局限性，从而设计出更合理的AI产品功能需求，制定更可行的产品路线图。

企业决策者和培训师可以利用平台内容组织内部培训，帮助团队成员快速掌握AI应用能力，提升整体工作效率。

提示工程与其他学习资源的区别

目前市面上的AI学习资源众多，提示工程指南有其独特的定位和优势：

作为专注于提示工程的系统化学习平台，它不像通用AI课程那样覆盖面广但深度不足，而是专注于一个核心领域做深做透。平台内容由DAIR.AI团队维护，并持续更新以跟进最新研究成果和技术进展。

与单纯的工具文档不同，提示工程指南更注重原理讲解和技巧分享，帮助用户理解”为什么”而不仅仅是”怎么做”。丰富的示例和Prompt Hub模板库，使得理论学习与实践应用紧密结合。

作为一个开源项目，平台内容可以在GitHub上查看和贡献，这保证了内容的透明性和社区参与度。用户不仅可以学习现有内容，还可以通过反馈和贡献帮助完善平台。

如果你还想对比更多同类工具，可以去云卷导航首页看看，那里按分类收录了不少AI学习资源和工具网站，可以作为补充参考。

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提示工程常见问题解答

Q：提示工程和模型微调有什么区别？

提示工程（Prompt Engineering）是通过优化输入提示词来引导大语言模型产生期望输出的技术，不需要修改模型本身。而模型微调（Fine-tuning）是通过在特定数据集上继续训练来调整模型参数。两者的成本和适用场景不同：提示工程成本低、见效快，适合快速迭代和通用场景；微调成本高、周期长，适合需要固定行为模式的垂直场景。

Q：为什么有时候相同的提示词效果不稳定？

大语言模型具有概率特性，即使相同的提示也可能产生不同结果。这是正常现象。可以通过以下方式提高稳定性：降低temperature参数值、多次生成取最佳结果、使用更具体的上下文减少歧义、以及采用Chain-of-Thought等技术引导推理过程。

Q：CoT提示适用于所有任务吗？

Chain-of-Thought提示主要适用于需要多步骤推理的任务，如数学计算、逻辑推理、代码调试等。对于简单的信息检索、直接问答等任务，CoT可能不会带来显著提升，甚至可能增加不必要的复杂性。选择是否使用CoT应该基于任务性质来决定。

Q：如何判断提示词是否已经优化到位？

可以通过以下指标判断：输出结果的一致性（多次运行结果是否稳定）、准确性（结果是否正确满足任务需求）、完整性（是否包含所有必要信息）、格式规范性（是否符合要求的输出格式）。建议建立测试用例集，系统性地评估不同提示词版本的效果。

Q：有没有推荐的提示工程学习顺序？

建议从”提示工程简介”开始，了解基础概念；然后学习”设计提示的通用技巧”，掌握核心原则；接着学习”零样本提示”和”少样本提示”两种基本技术；再深入学习”链式思考提示”，这是目前应用最广泛的进阶技术；最后根据需要学习其他高级技术。

Q：除了提示工程指南，还有哪些地方可以找到更多AI学习资源？

想横向了解这个分类下的其他学习资源，可以去云卷导航首页的”AI学习网站”分类下浏览，那里收录了各类AI教程和学习平台，可以按需选择适合自己的学习路径。

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