提示詞怎么寫才對用 Prompt Engineering 這份免費指南把大模型用出高級效果【免費下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide同樣是問大模型一道數(shù)學(xué)題直接要答案它經(jīng)常算錯在問題后面加一句「一步步推理」它就開始列步驟、給對結(jié)果。差別不在模型而在你怎么提問。開源項目 Prompt Engineering 指南Prompt-Engineering-Guide把提示詞工程這件事拆成了可照抄的套路從基礎(chǔ)提問、思維鏈、RAG 到 AI Agent全部配有論文出處、可運行的 Notebook 和 13 種語言文檔免費且持續(xù)更新。一條命令把這份 Prompt Engineering 學(xué)習(xí)平臺跑起來這一節(jié)解決在哪看、怎么看。別急著打開外部網(wǎng)站本地跑一份離線也能查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輸出 Ready 后瀏覽器訪問http://localhost:3000/整套指南就是左邊一棵章節(jié)樹introduction 講入門techniques 講技巧applications 講落地models 講各家模型的特性差異。想直接翻原文也行純 Markdown 版就在倉庫的 guides/ 目錄比如 提示入門 一篇就覆蓋了提問的基本結(jié)構(gòu)和常見坑。算錯題、答不準(zhǔn)時先加一句 CoT 思維鏈提示遇到多步推理類任務(wù)數(shù)學(xué)、邏輯判斷、多條件篩選最立竿見影的手法是思維鏈Chain-of-Thought提示。用法有兩檔懶辦法在問題末尾追加Lets think step by step這叫零樣本 CoT不用準(zhǔn)備任何示例模型會先展開推理再給結(jié)論完整演示 里那道蘋果題就是靠這一句把答案從 11 修正到 10 的進階辦法在提示里放 1~3 個帶推理過程的示例配合少樣本提示使用效果更穩(wěn)。任務(wù)太怪、知識太私有時Few-Shot 示例 RAG 檢索有些任務(wù)光靠指令說不清比如按我團隊的口吻和格式改寫。Few-Shot 提示的思路是少說多做貼 2~3 個「輸入 → 輸出」示例模型會照著例子模仿比抽象描述有效得多寫法可對照 few-shot 頁面。而公司私有知識產(chǎn)品文檔、內(nèi)部規(guī)范根本塞不進提示詞這時上 RAG檢索增強生成先把知識庫切片建索引提問時檢索相關(guān)段落拼進提示讓模型開卷考試既省錢又不泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)。RAG 頁面 配了從樸素 RAG 到高級 RAG 的完整分類圖想讓它動手干活ReAct 提示 函數(shù)調(diào)用只讓模型說不夠還要讓它做查天氣、調(diào)數(shù)據(jù)庫、下單。ReAct 提示讓模型交替輸出 Thought打算干什么→ Action調(diào)用哪個工具→ Observation工具返回什么的循環(huán)直到任務(wù)完成。配合 API 側(cè)的函數(shù)調(diào)用提示詞就是調(diào)度中樞。ReAct 頁面 里的這個循環(huán)示意建議存下來最后打磨效果兩個調(diào)參習(xí)慣和一個組合技細節(jié)決定下限這里給兩個馬上能用的習(xí)慣? 調(diào)參只動一個變量事實問答把temperature壓到 0~0.3創(chuàng)意寫作再調(diào)高官方建議 temperature 和 top_p 二選一別同時改否則沒法判斷是哪項起作用具體參數(shù)說明見 設(shè)置文檔?? 復(fù)雜任務(wù)拆成提示鏈Prompt Chaining把寫一份完整調(diào)研報告拆成檢索 → 提綱 → 分節(jié)寫作 → 交叉檢查幾環(huán)前一環(huán)輸出直接喂給后一環(huán)比一條超長提示詞可控得多鏈路圖在 prompt chaining 頁面。想少看文檔多動手倉庫 notebooks/ 里有 12 個 Jupyter Notebookpe-lecture.ipynb是一個小時課程配套代碼從零樣本提示一路跑到 RAG 實戰(zhàn)每個 cell 都可以復(fù)制即跑。clone 下來把 dev 服務(wù)跑通從 guides 目錄的第一篇讀起——這條免費路徑走完你寫提示詞的段位會不一樣。【免費下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 提示詞怎么寫才對？用 Prompt Engineering 這份免費指南，把大模型用出高級效果
提示詞怎么寫才對用 Prompt Engineering 這份免費指南把大模型用出高級效果【免費下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide同樣是問大模型一道數(shù)學(xué)題直接要答案它經(jīng)常算錯在問題后面加一句「一步步推理」它就開始列步驟、給對結(jié)果。差別不在模型而在你怎么提問。開源項目 Prompt Engineering 指南Prompt-Engineering-Guide把提示詞工程這件事拆成了可照抄的套路從基礎(chǔ)提問、思維鏈、RAG 到 AI Agent全部配有論文出處、可運行的 Notebook 和 13 種語言文檔免費且持續(xù)更新。一條命令把這份 Prompt Engineering 學(xué)習(xí)平臺跑起來這一節(jié)解決在哪看、怎么看。別急著打開外部網(wǎng)站本地跑一份離線也能查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輸出 Ready 后瀏覽器訪問http://localhost:3000/整套指南就是左邊一棵章節(jié)樹introduction 講入門techniques 講技巧applications 講落地models 講各家模型的特性差異。想直接翻原文也行純 Markdown 版就在倉庫的 guides/ 目錄比如 提示入門 一篇就覆蓋了提問的基本結(jié)構(gòu)和常見坑。算錯題、答不準(zhǔn)時先加一句 CoT 思維鏈提示遇到多步推理類任務(wù)數(shù)學(xué)、邏輯判斷、多條件篩選最立竿見影的手法是思維鏈Chain-of-Thought提示。用法有兩檔懶辦法在問題末尾追加Lets think step by step這叫零樣本 CoT不用準(zhǔn)備任何示例模型會先展開推理再給結(jié)論完整演示 里那道蘋果題就是靠這一句把答案從 11 修正到 10 的進階辦法在提示里放 1~3 個帶推理過程的示例配合少樣本提示使用效果更穩(wěn)。任務(wù)太怪、知識太私有時Few-Shot 示例 RAG 檢索有些任務(wù)光靠指令說不清比如按我團隊的口吻和格式改寫。Few-Shot 提示的思路是少說多做貼 2~3 個「輸入 → 輸出」示例模型會照著例子模仿比抽象描述有效得多寫法可對照 few-shot 頁面。而公司私有知識產(chǎn)品文檔、內(nèi)部規(guī)范根本塞不進提示詞這時上 RAG檢索增強生成先把知識庫切片建索引提問時檢索相關(guān)段落拼進提示讓模型開卷考試既省錢又不泄露訓(xùn)練數(shù)據(jù)。RAG 頁面 配了從樸素 RAG 到高級 RAG 的完整分類圖想讓它動手干活ReAct 提示 函數(shù)調(diào)用只讓模型說不夠還要讓它做查天氣、調(diào)數(shù)據(jù)庫、下單。ReAct 提示讓模型交替輸出 Thought打算干什么→ Action調(diào)用哪個工具→ Observation工具返回什么的循環(huán)直到任務(wù)完成。配合 API 側(cè)的函數(shù)調(diào)用提示詞就是調(diào)度中樞。ReAct 頁面 里的這個循環(huán)示意建議存下來最后打磨效果兩個調(diào)參習(xí)慣和一個組合技細節(jié)決定下限這里給兩個馬上能用的習(xí)慣? 調(diào)參只動一個變量事實問答把temperature壓到 0~0.3創(chuàng)意寫作再調(diào)高官方建議 temperature 和 top_p 二選一別同時改否則沒法判斷是哪項起作用具體參數(shù)說明見 設(shè)置文檔?? 復(fù)雜任務(wù)拆成提示鏈Prompt Chaining把寫一份完整調(diào)研報告拆成檢索 → 提綱 → 分節(jié)寫作 → 交叉檢查幾環(huán)前一環(huán)輸出直接喂給后一環(huán)比一條超長提示詞可控得多鏈路圖在 prompt chaining 頁面。想少看文檔多動手倉庫 notebooks/ 里有 12 個 Jupyter Notebookpe-lecture.ipynb是一個小時課程配套代碼從零樣本提示一路跑到 RAG 實戰(zhàn)每個 cell 都可以復(fù)制即跑。clone 下來把 dev 服務(wù)跑通從 guides 目錄的第一篇讀起——這條免費路徑走完你寫提示詞的段位會不一樣。【免費下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考