项目概述

在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，如何高效地利用语言模型（LMs）一直是一个挑战。随着大型语言模型（LLMs）的兴起，Prompt Engineering 作为一种新兴的学科，应运而生。它专注于开发和优化提示（prompts），以提高LLMs在各种应用和研究主题中的效率。DAIR.AI团队开发的Prompt Engineering Guide项目，以其57,256的星标数和5,693的分支数，成为该领域的佼佼者。该项目不仅提供了关于如何高效使用语言模型的指南，还包括了论文、讲座、笔记和资源，是AI开发平台和机器学习框架中的重要资源。

核心功能模块

🧱 指南与资源

Prompt Engineering Guide的核心功能之一是提供全面的指南和资源。这些指南覆盖了从基础的Prompt Engineering概念到高级技术的应用，帮助用户更好地理解和使用LLMs。

Prompt Engineering - Introduction：介绍了Prompt Engineering的基础知识，包括LLM设置、基本提示技巧、提示元素和设计提示的一般提示。
Prompt Engineering - Techniques：涵盖了多种Prompt Engineering技术，如Zero-Shot Prompting、Few-Shot Prompting、Chain-of-Thought Prompting等。

⚙️ 课程与教育

DAIR.AI Academy提供了自定进度的Prompt Engineering课程，帮助用户深入学习如何与LLMs交互。

DAIR.AI Academy：提供专业的Prompt Engineering课程，使用代码PROMPTING20可以获得额外20%的折扣。

🔧 多语言支持

该项目支持13种语言，欢迎更多的翻译贡献，使得全球用户都能受益于这些资源。

技术架构与实现

🏗️ 技术栈

Prompt Engineering Guide使用MDX作为编程语言，这是一种允许在Markdown文件中嵌入 JSX 的扩展。这种技术选择使得文档和代码可以无缝集成，提高了开发效率和用户体验。

💻 设计思路

项目的设计思路是创建一个中心化的资源库，用户可以在这里找到所有与Prompt Engineering相关的最新信息。这种设计不仅方便了用户，也促进了知识的共享和传播。

⚡ 技术创新点

项目的一个显著创新点是其对多语言的支持，这使得全球的研究人员和开发者都能访问和贡献内容，极大地扩展了项目的影响力和实用性。

使用体验与演示

🎬 视频教程

DAIR.AI团队提供了丰富的视频教程，帮助用户更好地理解Prompt Engineering的概念和实践。以下是其中一个视频教程的链接：

🖼️ 截图与图片

用户可以通过以下链接查看Prompt Engineering的示例提示：

Prompt Engineering - Examples of Prompts

性能表现与评测

Prompt Engineering Guide以其广泛的社区支持和高星标数，证明了其在性能和实用性方面的优势。项目通过持续更新和社区贡献，保持了其在Prompt Engineering领域的领先地位。

开发与部署

🛠️ 安装与使用

用户可以通过访问项目的GitHub页面来获取安装和使用指南：

GitHub地址

📚 文档链接

项目的文档和指南可以在以下链接中找到：

Prompt Engineering Guide (Web Version)

社区与生态

🌐 开源社区

Prompt Engineering Guide拥有一个活跃的开源社区，用户可以在这里讨论问题、分享经验和贡献代码。社区的活跃度体现在其高星标数和分支数上。

🌳 生态项目

项目还提供了企业培训、咨询和讲座等服务，进一步扩展了其生态。

总结与展望

Prompt Engineering Guide作为一个综合性的资源库，为Prompt Engineering领域的发展做出了重要贡献。随着AI技术的不断进步，该项目有望继续引领该领域的创新和教育。对于目标用户来说，积极参与社区、利用提供的资源和工具，将有助于他们在Prompt Engineering领域取得成功。

📊 项目信息

项目名称: Prompt-Engineering-Guide
GitHub地址: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
编程语言: MDX
⭐ 星标数: 57,256
🍴 分支数: 5,693
📅 创建时间: 2022-12-16
🔄 最后更新: 2025-06-10

🏷️ 分类标签

AI技术分类: 文本处理, AI开发平台, 机器学习框架

技术特征: 学习教程, 开源社区, 研究前沿, 算法模型, 解决方案

项目标签: chatgpt, deep-learning, generative-ai, language-model, openai, prompt-engineering

Prompt-Engineering-Guide