《提示工程指南》是一份全面的开源教育资源，致力于为大语言模型（LLM）设计有效提示的科学与实践。该项目由 DAIR.AI 维护，已发展成为该领域引用最广泛的参考资料之一，全球学习者数量已超过 300 万。该指南结合了结构化课程、研究摘要和实操笔记，帮助读者了解如何与 GPT-4、Llama 和 Gemini 等模型进行更高效的沟通。
涵盖内容
内容涵盖从基础概念到高级技术，包括零样本和少样本提示、思维链推理、检索增强生成（RAG）、ReAct 及其他智能体模式。它还涉及函数调用、代码生成和合成数据创建等实际应用，以及对抗性提示和基于提示的方法的风险与局限性等重要主题。针对特定模型的指南可帮助读者在不同的 LLM 提供商中应用这些技术。
适用人群
该资源适合广泛的全球受众：刚刚开始探索 LLM 的学生和爱好者、在语言模型之上构建生产级应用的开发者，以及希望系统了解提示技术及其相关论文的研究人员。学习材料按循序渐进的方式组织，因此初学者可以从基础内容开始，而更有经验的读者可以直接跳转到高级章节。
该项目以开放许可证发布，同时提供 GitHub 仓库和配套网站，并被翻译成十多种语言以支持全球学习者。对于希望获得更有指导性学习路径的人，还提供了配套讲座（包含视频、幻灯片和可执行笔记）和自学课程。