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Prompt-Engineering-Guide （提示工程指南）

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AI 模型与开发框架AI 应用与 AI Agent教育与学习 agentagentsai-agentschatgptdeep-learninggenerative-ai
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8,783
Forks
752
Watchers
298
Open Issues
MIT
许可证
MDX
语言
2022-12-16
创建时间
2026-03-11
最近更新

项目能做什么

涵盖 Prompt 工程、上下文工程、RAG 与 AI Agent 的全套指南、论文及学习资源。
来源：AI 基于仓库事实生成 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档 

# Prompt Engineering Guide 中文使用说明

## 项目简介
Prompt Engineering Guide（提示工程指南）是由 DAIR.AI 发起的高星开源知识库与学习资源项目。提示工程（Prompt Engineering）是一门用于开发和优化 Prompt、以便高效利用语言模型（LM / LLM）处理各类应用与研究任务的新兴学科。

该项目汇集了与大语言模型（LLM）提示工程相关的最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具，涵盖 Prompt 基础与高级技巧、Context Engineering、RAG（检索增强生成）以及 AI Agents 等内容。

官方网页版：[https://www.promptingguide.ai/](https://www.promptingguide.ai/)

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## 核心功能
项目主要以系统化的指南和文档形式组织，涵盖以下核心板块：

1. **基础入门（Introduction）**
   - LLM Settings（大模型参数设置）
   - Basics of Prompting（Prompt 基础）
   - Prompt Elements（Prompt 构成要素）
   - General Tips for Designing Prompts（设计提示词的通用技巧）
   - Examples of Prompts（提示词示例）

2. **前沿技术与方法（Techniques）**
   - Zero-Shot Prompting（零样本提示）与 Few-Shot Prompting（少样本提示）
   - Chain-of-Thought Prompting（CoT，思维链提示）
   - Self-Consistency（自洽性）
   - Generate Knowledge Prompting（生成知识提示）
   - Prompt Chaining（提示链）
   - Tree of Thoughts (ToT，思维树)
   - Retrieval Augmented Generation（RAG，检索增强生成）
   - Automatic Reasoning and Tool-use (ART)
   - ReAct Prompting（结合推理与行动的提示框架）
   - Multimodal CoT Prompting（多模态思维链）
   - 其他方法：Automatic Prompt Engineer (APE)、Active-Prompt、Directional Stimulus Prompting、Program-Aided Language Models (PAL)、Graph Prompting 等。

3. **实际应用（Applications）**
   - Function Calling（函数调用）
   - Generating Data / Synthetic Dataset for RAG（生成数据与 RAG 合成数据集）
   - Generating Code（代码生成）等实际落地场景。

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## 适合谁用
- **LLM 应用开发者**：学习如何设计更鲁棒、高效的提示词，让大模型更好地与代码、外部工具进行交互（如 Function Calling、ReAct）。
- **AI / NLP 研究人员**：深入探索 LLM 的能力边界，改进复杂推理（如算术推理、问答等）任务的表现。
- **初学者与自学者**：通过结构化的教程、配套视频讲座以及官方在线课程，系统建立对 Prompt、RAG、AI Agents 的认知体系。

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## 安装步骤
> 此部分原文未说明，请查看原仓库。  
*注：该仓库主要为学习文档与知识索引库，并非独立的软件安装包。用户可直接在 GitHub 阅读 Markdown，或访问官方网站 [https://www.promptingguide.ai/](https://www.promptingguide.ai/) 在线学习。*

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## 配置说明
> 此部分原文未说明，请查看原仓库。  
*注：项目中包含针对大语言模型运行参数（如 Temperature、Top P 等）的说明文档（见 LLM Settings 章节），但仓库本身不涉及特定软件运行配置。*

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## 常见问题
- **是否有中文版？**  
  官方宣布已支持包括中文在内的 13 种语言，具体可在其官方网页版切换查阅。
- **是否有配套课程或视频？**  
  DAIR.AI 提供了 DAIR.AI Academy 在线课程，以及 YouTube 免费公开讲座。
- **如何参与社区互动？**  
  可通过官方提供的 Discord 社区、Twitter (@dair_ai) 或 Newsletter 获取最新更新与讨论。
原始 README 摘录（英文原文，节选前 3000 字符） 
# Prompt Engineering Guide

<h5 align="center">
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Prompt engineering is a relatively new discipline for developing and optimizing prompts to efficiently use language models (LMs) for a wide variety of applications and research topics. Prompt engineering skills help to better understand the capabilities and limitations of large language models (LLMs). Researchers use prompt engineering to improve the capacity of LLMs on a wide range of common and complex tasks such as question answering and arithmetic reasoning. Developers use prompt engineering to design robust and effective prompting techniques that interface with LLMs and other tools.

Motivated by the high interest in developing with LLMs, we have created this new prompt engineering guide that contains all the latest papers, learning guides, lectures, references, and tools related to prompt engineering for LLMs.

🌐 [Prompt Engineering Guide (Web Version)](https://www.promptingguide.ai/)

🎉 We are excited to launch our new prompt engineering, RAG, and AI Agents courses under the DAIR.AI Academy. [Join Now](https://academy.dair.ai/pricing)!

The courses are meant to compliment this guide and provide a more hands-on approach to learning about prompt engineering, context engineering, and AI Agents. 

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Happy Prompting!

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## Announcements / Updates

- 🎓 We now offer self-paced prompt engineering courses under our DAIR.AI Academy. [Join Now](https://academy.dair.ai/pricing)! 
- 🎓 New course on Prompt Engineering for LLMs announced! [Enroll here](https://academy.dair.ai/courses/introduction-prompt-engineering)!
- 💼 We now offer several [services](https://www.promptingguide.ai/services) like corporate training, consulting, and talks.
- 🌐 We now support 13 languages! Welcoming more translations.
- 👩‍🎓 We crossed 3 million learners in January 2024!
- 🎉 We have launched a new web version of the guide [here](https://www.promptingguide.ai/)
- 🔥 We reached #1 on Hacker News on 21 Feb 2023
- 🎉 The First Prompt Engineering Lecture went live [here](https://youtu.be/dOxUroR57xs)

[Join our Discord](https://discord.gg/YbMT8k6GfX)

[Follow us on Twitter](https://twitter.com/dair_ai)

[Subscribe to our YouTube](https://www.youtube.com/channel/UCyna_OxOWL7IEuOwb7WhmxQ)

[Subscribe to our Newsletter](https://nlpnews.substack.com/)

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## Guides
You can also find the most up-to-date guides on our new website [https://www.promptingguide.ai/](https://www.promptingguide.ai/).

- [Prompt Engineering - Introduction](https://www.promptingguide.ai/introduction)
  - [Prompt Engineering - LLM Settings](https://www.promptingguide.ai/introduction/settings)
  - [Prompt Engineering - Basics of Prompting](https://www.promptingguide.ai/introduction/basics)
  - [Prompt Engineering - Prompt Elements](
阅读完整原文

项目深度分析 AI 生成

LLM/Agent工程专项实战课程与认证学院

产品构想基于庞大流量池，提供深度实战、代码驱动的高阶视频课程，并配套项目作业与结业认证。
核心功能交互式Notebook实战教学、RAG进阶与Agent架构演进专栏、专属答疑社区、可验证的技能证书。
目标用户希望向AI工程转型的传统程序员、AI产品经理、高校学生。
难度/周期中等 · 1-2个月 · 成本：课程录制设备成本、LMS平台托管费用、API调试测试成本（月度约100-300美元）。
收费模式单门课程买断制（99-299美元）或年度全站会员订阅（如README中已有的academy.dair.ai）。
竞争风险AI技术迭代极快导致课程内容迅速过时，需要持续维护；在线教育同质化竞争严重。
依据 已验证事实

企业级提示工程内训与落地咨询服务

产品构想面向正在推进生成式AI落地的企业，提供定制化培训工作坊、Prompt漏洞/安全性排查及业务场景落地咨询。
核心功能定制业务Prompt架构设计、内训Workshop（Prompt/RAG最佳实践）、红队对抗与Prompt注入防护指导。
目标用户传统企业IT部门、数字化转型团队、初创公司技术团队。
难度/周期低至中等 · 2-4周（按交付项目计） · 成本：极低（主要为人力沟通与材料准备时间成本）。
收费模式按场次收取培训费（如单场3000-10000美元）或按项目收取技术咨询费。
竞争风险对顾问个人行业经验依赖高，企业采购决策周期长，难以标准化规模化。
依据 已验证事实

基于指南规则的开源/SaaS化Prompt评估与自动化优化工具

产品构想将指南中的理论（CoT、Self-Consistency、对抗防御等）产品化为CLI工具或轻量SaaS，帮助开发者对Prompt进行自动化打分与单元测试。
核心功能Prompt静态质量检查（遵循度/歧义度）、对抗注入防御检测、自动Few-Shot样本生成、Prompt版本回归评测。
目标用户LLM应用开发者、独立开发者、AI初创团队。
难度/周期中等至高 · 2-3个月 · 成本：LLM API调用成本、服务器托管费用（月度约200-500美元）。
收费模式Freemium模式：开源轻量CLI，云端托管评测控制台按月订阅（SaaS 19-99美元/月）。
竞争风险现有评测工具（如Promptfoo、LangSmith等）生态壁垒深厚，转化难度较大。
依据 尚需验证的假设
AI 基于仓库公开数据分析生成，含推测成分，不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

相似项目数据正在完善中，暂不展示（避免误导）

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2022-12-16，最近推送 2026-03-11
社区活跃Star 80,017 / Fork 8,783 / Issue 298（数据支持，可自行核实）
许可证MIT
主要风险上游项目方向可能变化；同赛道竞争者较多（见竞品表）；热度与需求不完全等价

安装与使用

此项目未提供 Docker 镜像，安装步骤以原仓库 README 为准（涉及依赖安装与环境配置，对新手门槛较高）。