提示工程指南

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提示工程指南是DAIR.AI打造的中文AI提示词学习平台，系统讲解零样本、少样本、思维链等提示技术，助你高效驾驭大语言模型。

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详细介绍

工具简介

提示工程指南（Prompt Engineering Guide）是由人工智能研究机构DAIR.AI推出并维护的一套开源、免费的中文学习资源，官网地址为 https://www.promptingguide.ai/zh。它并非传统意义上的“AI 工具软件”，而是一部系统化、持续更新的提示工程知识库与实战教程，专门帮助用户理解并掌握如何与大语言模型（LLM）高效对话，从而充分释放 GPT、Claude、Gemini 等模型的潜力。

随着生成式 AI 的爆发式普及，“会提问”已经成为一项核心技能。同一个模型，不同的提示词（Prompt）写法，输出质量可能天差地别。提示工程指南正是为解决这一痛点而生：它把学术界与工业界关于提示词设计的研究成果、最佳实践、技术论文和真实案例，翻译整理成通俗易懂的中文内容，让开发者、产品经理、学生乃至普通用户都能快速上手。

该指南由 DAIR.AI 团队发起，内容托管在 GitHub 上（dair-ai/Prompt-Engineering-Guide），采用开源协作模式，社区成员可以提交翻译、勘误和新增内容。官网同时提供中文、英文等多语言版本，并配有 Discord 社区供学习者交流讨论。其内容结构清晰，从基础概念到高级技术层层递进，是目前中文互联网上最系统、最权威的提示工程学习资料之一。

 

内容体系与主要功能

一、提示工程入门基础

指南的第一部分聚焦于“打地基”，帮助零基础用户建立对提示工程的正确认知。该部分包含以下核心章节：

  • 提示工程简介：解释什么是提示工程、为什么它重要，以及大语言模型的基本工作原理，让读者理解模型“如何思考”。
  • 大语言模型设置：详细讲解 temperature、top_p、max tokens、frequency penalty、presence penalty 等关键参数的含义与调节技巧，帮助用户控制输出的随机性、长度和风格。
  • 基本概念：介绍提示词、上下文窗口、token、指令微调等基础术语，扫清学习障碍。
  • 提示词要素：拆解一个高质量提示词通常包含的组成部分，如指令、上下文、输入数据、输出格式等。
  • 设计提示的通用技巧：总结出“从简单开始”“指令要具体”“避免模糊”“使用分隔符”等实用原则。
  • 提示词示例：通过大量真实示例展示好提示与坏提示的差异，直观易懂。

二、核心提示技术大全

这是提示工程指南最核心、最具价值的部分，系统梳理了当前主流的提示技术，每一种都配有原理说明、示例和论文出处：

  • 零样本提示（Zero-shot）：不提供任何示例，直接让模型完成任务，考验模型的泛化能力。
  • 少样本提示（Few-shot）：通过给出若干输入输出示例，引导模型模仿完成任务，显著提升准确率。
  • 链式思考（CoT）提示：让模型“一步步思考”，在推理类任务（数学、逻辑）中效果突出。
  • 自我一致性（Self-Consistency）：多次采样取多数答案，提升复杂推理的稳定性。
  • 生成知识提示：先让模型生成相关知识，再基于知识作答，减少幻觉。
  • Prompt Chaining（提示链）：将复杂任务拆解为多个子提示，分步执行。
  • 思维树（ToT）：让模型探索多条推理路径并评估择优，适合需要规划的任务。
  • 检索增强生成（RAG）：结合外部知识库检索，让模型回答更准确、更新。
  • 自动推理并使用工具（ART）：让模型自主调用外部工具完成任务。
  • 自动提示工程师（APE）：用模型自动生成和优化提示词。
  • Active-Prompt、方向性刺激提示、PAL、ReAct、Reflexion、多模态思维链、基于图的提示、meta-prompting 等前沿技术也均有专章讲解。

三、提示应用实战

指南不仅讲理论，还展示如何把提示工程落地到真实场景，包括：

  • 生成数据：用提示词合成训练数据、评测数据。
  • 生成代码：辅助编程、代码解释、调试。
  • 毕业生工作分类案例研究：完整展示一个分类任务的提示设计过程。
  • 提示函数（Prompt Functions）：把提示封装成可复用函数。
  • Function Calling：让模型调用外部 API。
  • Context Caching（上下文缓存）：降低长上下文成本。
  • GPT-4o 微调：结合微调与提示工程提升效果。
  • 生成教科书等创意应用。

四、模型与论文资源

指南还整理了主流大语言模型（GPT、Claude、Llama、Gemini 等）的对比、提示工程相关论文、数据集、以及各类工具和库，方便进阶用户深入研究。

 

使用方法

使用提示工程指南非常简单，无需注册，完全免费：

  1. 打开浏览器访问 https://www.promptingguide.ai/zh。
  2. 通过左侧导航栏按“简介—技术—应用—模型—论文”的顺序系统学习。
  3. 使用页面顶部的搜索（CTRL+K）快速定位感兴趣的技术。
  4. 结合自己的实际任务，复制示例提示词进行修改和实验。
  5. 加入 Discord 社区，与其他学习者交流心得。

 

产品优势

优势 说明
完全免费开源 所有内容免费阅读，GitHub 开源，可自由引用和学习
中文友好 提供高质量中文翻译，降低语言门槛
体系完整 从入门到前沿技术，覆盖全面
持续更新 紧跟学术与产业最新进展，定期新增内容
案例丰富 每种技术都配有可操作的示例和论文出处

 

应用场景

  • 开发者：优化调用大模型 API 的提示词，提升产品效果。
  • 产品经理：理解 LLM 能力边界，设计更合理的 AI 功能。
  • 学生与研究者：系统学习提示工程理论，查找论文资料。
  • 内容创作者：用更好的提示词生成文案、脚本、创意。
  • 普通用户：提升与 ChatGPT 等聊天机器人的对话质量。

核心功能

1
系统化提示工程教程
从提示工程简介、大语言模型设置、基本概念到提示词要素和设计技巧，提供完整的中文入门到进阶学习路径，帮助零基础用户快速建立对提示工程的系统认知。
2
主流提示技术详解
深入讲解零样本、少样本、链式思考（CoT）、自我一致性、思维树（ToT）、RAG、ReAct、Reflexion 等十余种前沿提示技术，每种技术均配有原理说明、示例和论文出处。
3
提示应用实战案例
展示如何将提示工程应用于生成数据、生成代码、工作分类、Function Calling、上下文缓存、GPT-4o 微调等真实场景，提供可复用的提示函数和案例研究。
4
大语言模型参数调节指南
详细解释 temperature、top_p、max tokens、频率惩罚、存在惩罚等关键参数的含义与调节方法，帮助用户精准控制模型输出的随机性、长度和风格。
5
开源协作与多语言支持
内容托管于 GitHub，采用开源协作模式，社区可提交翻译和勘误；官网提供中文、英文等多语言版本，并配有 Discord 社区供学习者交流讨论。
6
论文与资源索引
整理提示工程相关学术论文、数据集、工具和库，方便进阶用户深入研究，紧跟学术与产业最新进展。
7
快捷搜索与导航
官网支持 CTRL+K 快捷搜索，左侧导航栏按“简介—技术—应用—模型—论文”分类，帮助用户快速定位感兴趣的内容，提升学习效率。

优缺点分析

优点
+完全免费且开源，所有内容可自由阅读和引用，GitHub 社区持续维护更新
+提供高质量中文翻译，语言友好，大幅降低中文用户的学习门槛
+内容体系完整，从入门基础到 CoT、ToT、RAG 等前沿技术全覆盖，配有丰富示例和论文出处
+紧跟学术与产业最新进展，定期新增模型对比、微调、上下文缓存等新内容
缺点
-本质是学习教程而非可直接使用的 AI 工具，需要用户自行结合 ChatGPT 等模型实践
-部分高级技术章节涉及学术论文，对完全零基础的用户可能有一定理解门槛

适用人群

AI 开发者与工程师，需要优化大模型 API 提示词以提升产品效果产品经理与创业者，希望理解 LLM 能力边界并设计合理的 AI 功能学生与学术研究者，需要系统学习提示工程理论并查找相关论文资料内容创作者与营销人员，希望用更好的提示词生成文案、脚本和创意普通 AI 爱好者，想提升与 ChatGPT、Claude 等聊天机器人的对话质量

常见问题

Q: 提示工程指南是免费的吗？
是的，提示工程指南完全免费。它由 DAIR.AI 团队发起并维护，所有内容均可在线免费阅读，无需注册或付费。同时，该项目在 GitHub 上开源（dair-ai/Prompt-Engineering-Guide），采用开源协作模式，任何人都可以查看源码、提交翻译、勘误或新增内容。官网还提供 Discord 社区供学习者免费交流讨论。因此，无论是个人学习还是商业参考，都可以零成本使用这一资源。
Q: 提示工程指南和 ChatGPT 有什么区别？
两者定位完全不同。ChatGPT 是 OpenAI 推出的大语言模型聊天产品，是一个可以直接对话的 AI 工具；而提示工程指南是一套学习教程和知识库，教你如何写出更好的提示词来驾驭 ChatGPT、Claude、Gemini 等各种大语言模型。简单来说，ChatGPT 是“车”，提示工程指南是“驾驶教程”。你可以先通过提示工程指南学习零样本、少样本、思维链等技巧，再把这些技巧应用到 ChatGPT 等工具中，从而获得更高质量的回复。
Q: 零基础可以学习提示工程指南吗？
完全可以。提示工程指南的内容设计是层层递进的，第一部分“提示工程简介”专门面向零基础用户，从什么是提示工程、大语言模型如何工作讲起，再介绍基本概念、提示词要素和设计技巧，配有大量通俗示例。只要你能上网、会打字，就可以跟着章节顺序逐步学习。当然，部分高级技术（如思维树、RAG、Reflexion）涉及学术论文，理解起来需要一些耐心，但指南都提供了中文解释和示例，建议边学边在 ChatGPT 等工具上动手实践，效果更佳。
Q: 提示工程指南支持哪些语言？
提示工程指南官网提供多语言版本，包括中文、英文等。其中中文版（https://www.promptingguide.ai/zh）由社区贡献者翻译维护，质量较高，覆盖了绝大部分核心章节。英文原版内容更新最快、最全，适合英语较好的用户直接阅读。此外，GitHub 仓库也欢迎社区提交其他语言的翻译。无论使用哪种语言，内容结构和技术体系都是一致的，用户可以根据自己的语言习惯选择合适的版本学习。
Q: 学习提示工程指南后能做什么？
学习后你可以掌握一套系统的方法论，用于提升与各类大语言模型的交互效果。具体包括：为 ChatGPT、Claude 等设计更精准的提示词，提高回答质量；在开发 AI 应用时，运用少样本、思维链、RAG 等技术优化模型输出；用提示词自动生成数据、代码、文案；通过 Function Calling 让模型调用外部工具；以及理解 temperature 等参数如何影响输出。这些技能可应用于 AI 产品开发、内容创作、学术研究、办公自动化等多个领域，是当前 AI 时代极具价值的核心竞争力。