《提示工程指南》是一份全面且開源的教育資源，致力於探討為大型語言模型（LLM）設計有效提示的科學與實踐。該指南由 DAIR.AI 維護，現已成為該領域內最廣泛引用的參考資料之一，全球累計學習者已超過 300 萬人。本指南結合了結構化的課程、研究摘要與實作筆記，協助讀者了解如何更有效地與 GPT-4、Llama 和 Gemini 等模型進行溝通。
涵蓋內容
內容涵蓋從基礎概念到進階技術，包括 Zero-Shot 與 Few-Shot 提示、Chain-of-Thought 推理、檢索增強生成（RAG）、ReAct 以及其他代理模式。同時也探討了實際應用，例如函式呼叫、程式碼生成與合成資料建立，以及對抗式提示和基於提示的方法的風險與限制等重要主題。針對特定模型的指南則能協助讀者跨不同 LLM 供應商應用這些技術。
適用對象
本資源適合廣泛的全球受眾：剛開始探索 LLM 的學生與愛好者、基於語言模型建構生產應用程式的開發者，以及希望對提示技術及其相關論文有結構化概覽的研究人員。教材採循序漸進的方式編排，初學者可以從基礎開始，而較有經驗的讀者則可以直接跳至進階章節。
本專案以開放授權條款發布，同時提供 GitHub 儲存庫與配套網站，並已翻譯成十多種語言以支援全球學習者。對於希望獲得更具引導性學習路徑的人，亦提供配套講座（包含影片、投影片與可執行筆記）以及自學課程。