用指南：5分鐘快速上手)
提示詞工程實(shí)用指南5分鐘快速上手【免費(fèi)下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide先說清楚提示詞工程幫誰省時(shí)間如果你每天讓AI寫郵件、改代碼、總結(jié)文檔卻總嫌回答差點(diǎn)意思提示詞工程Prompt Engineering就是治這個(gè)的。它研究如何把一句話拆成結(jié)構(gòu)化指令讓大語言模型能對(duì)話的AI按你的要求輸出。把提示詞當(dāng)成給新員工的工作簡報(bào)大語言模型像一個(gè)什么都懂、卻對(duì)你業(yè)務(wù)一無所知的實(shí)習(xí)生。簡報(bào)寫得越準(zhǔn)活干得越好寫得含糊它就自由發(fā)揮。一條提示詞通常由這幾塊拼成指令做什么比如總結(jié)分類改錯(cuò)上下文它需要的背景比如公司風(fēng)格、目標(biāo)讀者示例貼1到2個(gè)理想輸出示范什么叫好格式要求用表格、JSON還是限100字以內(nèi)邊界不許做什么先給哪部分結(jié)果提示詞工程四層進(jìn)階從一句話到能調(diào)工具第一層一句話提問按角色任務(wù)對(duì)象寫清楚連跑3次看結(jié)果是否穩(wěn)定。比如你是簡歷審核員指出這份簡歷的3個(gè)最大問題。第二層加示例輸出風(fēng)格不對(duì)時(shí)貼2個(gè)理想答案進(jìn)去。模型模仿格式比聽規(guī)則聽話快得多。第三層讓它分步想數(shù)學(xué)、邏輯題加上請(qǐng)逐步推理。這就是思維鏈Chain-of-ThoughtCoT準(zhǔn)確率明顯提升。第四層接知識(shí)和工具讓模型先查你的文檔再回答即RAG檢索增強(qiáng)生成Retrieval Augmented Generation或讓它調(diào)用計(jì)算器、天氣接口。跟著示例筆記本跑通一個(gè)最小例子即可。兩個(gè)高頻場景AI寫代碼亂、AI編造事實(shí)場景一AI生成的代碼風(fēng)格跟你項(xiàng)目對(duì)不上。別只說寫個(gè)好函數(shù)。貼5行現(xiàn)有代碼說明按這個(gè)風(fēng)格補(bǔ)齊再指定命名習(xí)慣和錯(cuò)誤處理方式。讓它猜不如讓它抄你的規(guī)范。場景二AI一本正經(jīng)地給出過時(shí)信息。別跟它爭直接把最新文檔貼進(jìn)提示詞并加一句只依據(jù)給定材料回答材料里沒有就說不確定。這是RAG的起點(diǎn)從單個(gè)文件試起就行。新手提示詞五大坑每條都有解法一個(gè)提示詞塞十件事→ 拆開。一條提示詞只干一個(gè)子任務(wù)結(jié)果分步傳遞。只說再專業(yè)一點(diǎn)卻不給樣例→ 把目標(biāo)格式寫出來再貼2個(gè)例子。模型看得見才學(xué)得會(huì)。信了它編的數(shù)字和出處→ 要求引用原文標(biāo)注不出來源的內(nèi)容直接拒用。同一問題每次答案都不一樣→ 把temperature參數(shù)降到0到0.3。要事實(shí)的任務(wù)參數(shù)永遠(yuǎn)調(diào)低。抄別人的提示詞直接套用→ 保留指令框架把示例輸入換成你自己的數(shù)據(jù)刪掉不相關(guān)部分。提示詞工程文檔與示例索引提示詞基礎(chǔ)pages/introduction/basics.en.mdx設(shè)計(jì)技巧pages/introduction/tips.en.mdxCoT思維鏈pages/techniques/cot.en.mdxRAG檢索增強(qiáng)pages/techniques/rag.en.mdx函數(shù)調(diào)用pages/applications/function_calling.en.mdx入門筆記本notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynbRAG實(shí)戰(zhàn)notebooks/pe-rag.ipynb函數(shù)調(diào)用實(shí)戰(zhàn)notebooks/pe-function-calling.ipynb現(xiàn)在就可以做的第一件事挑一個(gè)你天天重復(fù)的任務(wù)比如寫周報(bào)或回復(fù)客戶按指令上下文示例寫一版提示詞連跑3次。結(jié)果不穩(wěn)就再加一個(gè)示例你會(huì)立刻感到差別。【免費(fèi)下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項(xiàng)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 提示詞工程實(shí)用指南：5分鐘快速上手
提示詞工程實(shí)用指南5分鐘快速上手【免費(fèi)下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項(xiàng)目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide先說清楚提示詞工程幫誰省時(shí)間如果你每天讓AI寫郵件、改代碼、總結(jié)文檔卻總嫌回答差點(diǎn)意思提示詞工程Prompt Engineering就是治這個(gè)的。它研究如何把一句話拆成結(jié)構(gòu)化指令讓大語言模型能對(duì)話的AI按你的要求輸出。把提示詞當(dāng)成給新員工的工作簡報(bào)大語言模型像一個(gè)什么都懂、卻對(duì)你業(yè)務(wù)一無所知的實(shí)習(xí)生。簡報(bào)寫得越準(zhǔn)活干得越好寫得含糊它就自由發(fā)揮。一條提示詞通常由這幾塊拼成指令做什么比如總結(jié)分類改錯(cuò)上下文它需要的背景比如公司風(fēng)格、目標(biāo)讀者示例貼1到2個(gè)理想輸出示范什么叫好格式要求用表格、JSON還是限100字以內(nèi)邊界不許做什么先給哪部分結(jié)果提示詞工程四層進(jìn)階從一句話到能調(diào)工具第一層一句話提問按角色任務(wù)對(duì)象寫清楚連跑3次看結(jié)果是否穩(wěn)定。比如你是簡歷審核員指出這份簡歷的3個(gè)最大問題。第二層加示例輸出風(fēng)格不對(duì)時(shí)貼2個(gè)理想答案進(jìn)去。模型模仿格式比聽規(guī)則聽話快得多。第三層讓它分步想數(shù)學(xué)、邏輯題加上請(qǐng)逐步推理。這就是思維鏈Chain-of-ThoughtCoT準(zhǔn)確率明顯提升。第四層接知識(shí)和工具讓模型先查你的文檔再回答即RAG檢索增強(qiáng)生成Retrieval Augmented Generation或讓它調(diào)用計(jì)算器、天氣接口。跟著示例筆記本跑通一個(gè)最小例子即可。兩個(gè)高頻場景AI寫代碼亂、AI編造事實(shí)場景一AI生成的代碼風(fēng)格跟你項(xiàng)目對(duì)不上。別只說寫個(gè)好函數(shù)。貼5行現(xiàn)有代碼說明按這個(gè)風(fēng)格補(bǔ)齊再指定命名習(xí)慣和錯(cuò)誤處理方式。讓它猜不如讓它抄你的規(guī)范。場景二AI一本正經(jīng)地給出過時(shí)信息。別跟它爭直接把最新文檔貼進(jìn)提示詞并加一句只依據(jù)給定材料回答材料里沒有就說不確定。這是RAG的起點(diǎn)從單個(gè)文件試起就行。新手提示詞五大坑每條都有解法一個(gè)提示詞塞十件事→ 拆開。一條提示詞只干一個(gè)子任務(wù)結(jié)果分步傳遞。只說再專業(yè)一點(diǎn)卻不給樣例→ 把目標(biāo)格式寫出來再貼2個(gè)例子。模型看得見才學(xué)得會(huì)。信了它編的數(shù)字和出處→ 要求引用原文標(biāo)注不出來源的內(nèi)容直接拒用。同一問題每次答案都不一樣→ 把temperature參數(shù)降到0到0.3。要事實(shí)的任務(wù)參數(shù)永遠(yuǎn)調(diào)低。抄別人的提示詞直接套用→ 保留指令框架把示例輸入換成你自己的數(shù)據(jù)刪掉不相關(guān)部分。提示詞工程文檔與示例索引提示詞基礎(chǔ)pages/introduction/basics.en.mdx設(shè)計(jì)技巧pages/introduction/tips.en.mdxCoT思維鏈pages/techniques/cot.en.mdxRAG檢索增強(qiáng)pages/techniques/rag.en.mdx函數(shù)調(diào)用pages/applications/function_calling.en.mdx入門筆記本notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynbRAG實(shí)戰(zhàn)notebooks/pe-rag.ipynb函數(shù)調(diào)用實(shí)戰(zhàn)notebooks/pe-function-calling.ipynb現(xiàn)在就可以做的第一件事挑一個(gè)你天天重復(fù)的任務(wù)比如寫周報(bào)或回復(fù)客戶按指令上下文示例寫一版提示詞連跑3次。結(jié)果不穩(wěn)就再加一個(gè)示例你會(huì)立刻感到差別。【免費(fèi)下載鏈接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.項(xiàng)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