Der Prompt Engineering Guide ist eine umfassende Open-Source-Bildungsressource, die sich der Wissenschaft und Praxis widmet, effektive Prompts für große Sprachmodelle (LLMs) zu entwerfen. Er wird von DAIR.AI gepflegt und hat sich zu einer der am häufigsten zitierten Referenzen in diesem Bereich entwickelt, mit über 3 Millionen Lernenden weltweit. Der Leitfaden verbindet strukturierte Lektionen, Forschungszusammenfassungen und praktische Notebooks, um Lesern zu helfen, besser zu verstehen, wie sie effektiver mit Modellen wie GPT-4, Llama und Gemini kommunizieren können.
Was er abdeckt
Die Inhalte reichen von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittenen Techniken, darunter Zero-Shot- und Few-Shot-Prompting, Chain-of-Thought-Reasoning, Retrieval-Augmented Generation (RAG), ReAct und andere agentenbasierte Muster. Er behandelt auch praktische Anwendungen wie Function Calling, Codegenerierung und die Erstellung synthetischer Daten sowie wichtige Themen wie adversariales Prompting und die Risiken und Grenzen promptbasierter Ansätze. Modellspezifische Leitfäden helfen Lesern, diese Techniken bei verschiedenen LLM-Anbietern anzuwenden.
Für wen er gedacht ist
Diese Ressource richtet sich an ein breites globales Publikum: an Studierende und Hobbyisten, die gerade erst beginnen, LLMs zu erkunden, an Entwickler, die Produktionsanwendungen auf Basis von Sprachmodellen erstellen, und an Forscher, die einen strukturierten Überblick über Prompting-Techniken und die dahinterstehenden Publikationen suchen. Das Material ist fortschreitend aufgebaut, sodass Anfänger mit den Grundlagen beginnen können, während erfahrenere Leser direkt zu den fortgeschrittenen Abschnitten springen können.
Das Projekt wird unter einer offenen Lizenz veröffentlicht und ist sowohl als GitHub-Repository als auch als begleitende Website verfügbar, mit Übersetzungen in über ein Dutzend Sprachen zur Unterstützung von Lernenden weltweit. Eine begleitende Vorlesung (mit Video, Folien und ausführbaren Notebooks) sowie Kurse zum Selbststudium stehen ebenfalls für diejenigen zur Verfügung, die einen stärker geführten Lernpfad bevorzugen.