【免费下载】 Prompt工程师指南中文版

项目介绍

Prompt工程师指南 是一个专为中文社区打造的资源集合，源自GitHub上热门的英文版指南，并特别加入了AIGC（人工智能生成内容）领域的prompt相关内容。本项目旨在降低广大开发者和研究者的学习门槛，帮助大家实时把握最新的Prompt工程技术。Prompt工程作为一门新兴领域，专注于开发与优化提示策略，以高效利用语言模型（LMs）处理多样化的应用场景和研究课题。无论是研究人员通过Prompt工程提升大模型在问答、逻辑推理等任务中的效能，还是开发者设计出的强大且高效的提示技术，都使得这一领域显得尤为重要。

项目快速启动

要快速开始使用Prompt工程师指南，首先你需要克隆项目到本地：

git clone https://github.com/wangxuqi/Prompt-Engineering-Guide-Chinese.git
cd Prompt-Engineering-Guide-Chinese

接下来，你可以根据需求查阅位于 guides 目录下的各个指南文件，比如从基础入门的 prompts-intro.md 开始，它将引导你了解Prompt工程的核心概念和基础知识。

对于开发者，可以直接应用指南中的示例代码和提示策略到自己的项目中。例如，基础提示的使用可能涉及构造特定的文本输入以向语言模型查询信息：

### 示例提示

问题: 今天北京的天气如何？

通过OpenAI的API发送此问题，获得预测响应。

请注意，实际调用API时需遵循相关服务的API文档和配置要求。

应用案例和最佳实践

本项目提供了多个应用案例，分布在不同的指南中，涵盖了从基础提示设计到针对特定场景如ChatGPT、Midjourney等的应用。最佳实践建议包括细化你的提示以获得更精确的回应、利用上下文增强模型理解以及测试不同参数以找到最优配置。比如，在设计对话系统时，保持提示简洁明了且具有指向性是关键。

典型生态项目

虽然项目本身即是围绕Prompt工程构建的生态资源之一，但其引用和讨论的外部工具、模型和框架也构成了这一生态的重要组成部分。例如，项目中提到的利用OpenAI的text-davinci-003模型，以及对其他语言模型的适配方法，都指示着与之相辅相成的生态系统。开发者可以根据需要探索诸如Hugging Face上的模型库，或是集成到现有的AI平台中，进一步扩展Prompt工程技术的应用范围。

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本指南旨在为使用者提供一个起点，深入了解和运用Prompt工程的各个方面。随着社区的贡献和技术的发展，更多实例和最佳实践将持续被整合进来，促进该领域的快速发展。