6 万 Star 的提示工程指南：DAIR.AI 项目目录里有哪些内容

提示工程（Prompt Engineering）是一门相对较新的学科，围绕提示词的开发与优化展开，目标是帮助用户把大语言模型（Large Language Model, LLM）用到具体场景和研究问题中。掌握提示词相关技能，也有助于理解 LLM 的能力和局限。

Prompt Engineering Guide 是由 DAIR.AI 发起的项目，面向研发人员和行业从业者。项目整理了与 LLM 相关的论文研究、学习指南、模型介绍、讲座、参考资料、模型能力和提示工程工具，GitHub 上显示约 6 万 Star。官网的目录仍在持续扩展，以下按页面顺序整理当前收录的主要内容。

入门与基础

• 提示工程简介
• 大语言模型设置
• 基本概念
• 提示词要素
• 设计提示的通用技巧
• 提示词示例

提示技术

“提示技术”部分集中收录了主要的方法论条目：

• 零样本提示
• 少样本提示
• 链式思考（CoT）提示
• 自我一致性
• 生成知识提示
• 链式提示
• 思维树（ToT）
• 检索增强生成（RAG）
• 自动推理并使用工具（ART）
• 自动提示工程师
• 主动提示
• 方向性刺激提示
• 程序辅助语言模型
• ReAct 框架
• 自我反思
• 多模态思维链提示方法
• 基于图的提示
• 元提示

提示应用

• 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
• 上下文缓存
• gpt4o 微调
• generating_textbooks
• synthetic_rag

提示词库

按任务类型整理的提示示例，包括：

• 分类
• 编码
• 创造力
• 评估
• 信息提取
• 图像生成
• 数学
• 问答
• 推理
• 文本摘要
• 真实性

模型

指南整理了主流模型的入口与说明，包括 Flan、ChatGPT、LLaMA、GPT-4、Mistral 7B、Gemini、Gemini Advanced、Gemini 1.5 Pro、Phi-2、Mixtral、Code Llama、OLMo、Sora、Model Collection，以及后续补充的 claude-3、gemma、grok-1、llama-3、mistral-large、mixtral-8x22b。

风险与误用

• 对抗性提示
• 真实性
• 偏见

LLM 研究结果

这部分收录了与模型能力和提示行为相关的近期研究笔记：LLM 代理、检索增强生成（RAG）、LLM 推理能力、RAG 忠实度、上下文记忆受提示影响、RAG 降低输出中的虚假信息、合成数据、ThoughtSculpt、Infini-Attention、语言模型引导的思维链、可信度探索、LLM 标记化处理，以及 Groq 是什么。

论文、工具与资料

• 论文
• 工具和库
• 提示词工程 Notebook
• 数据集
• 阅读推荐
• 在线课程

Agent 与其他指南

• 代理
• 代理简介
• 代理组件
• 其他课程
• 指南
• 优化提示词
• OpenAI Deep Research
• 推理大模型
• GPT-4o 图像生成
• 上下文工程指南

完整目录和正文入口见官方网站：