教程文档人工智能【免费下载链接】Ai-Engineering-RoadmapPath to becoming a self-taught AI Engineer - a curated, open-source curriculum modeled after OSSU.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/Ai-Engineering-Roadmap点击查看免费下载Prompt Engineering提示词工程是指导大语言模型LLM输出准确、实用内容的核心技能。开源项目 Ai-Engineering-Roadmap 提供了一套免费、系统化的 AI 工程师自学课程其中 Prompt Engineering 模块完整覆盖了 Zero-shot、Few-shot、思维链Chain-of-Thought等主流提示词技巧帮你用最少成本解锁大模型的全部潜力。 什么是 Prompt Engineering为什么它这么重要Prompt Engineering 是指设计有效输入prompts以引导大语言模型生成准确、有用或富有创造性输出的实践。一个被业界广泛认同的观点是好的提示词往往比模型微调fine-tuning更有效—— 你无需修改模型本身就能直接利用预训练模型的能力。这使得它特别适合⚡ 快速原型开发 RAG检索增强生成系统 Agent 智能体系统 依据04_prompt-engineering.md 三大核心提示词技巧清单以下是课程文档中列出的最常用技巧技巧列表也是本清单的核心部分。1️⃣ Zero-shot prompting不给示例直接下指令Zero-shot指不提供任何示例直接用一句话描述任务。适用场景简单明确的任务如摘要、翻译、分类、头脑风暴。示例提示词请将以下产品介绍翻译成简体中文并保持广告语气……要点指令要具体明确任务类型、输出语言、语气和长度简单任务上精心写的 Zero-shot 提示词往往就够了不必画蛇添足2️⃣ Few-shot prompting给模型看几个示例Few-shot指在提示词中提供 2–4 个输入 → 输出示例让模型模仿示例的格式与风格。适用场景需要严格控制输出格式、风格或判断标准的任务例如统一口径的情感分类、固定结构的标签生成。示例提示词请判断以下评论的情感正面/负面 评论包装很用心物流也快 → 正面 评论等了三天还没发货 → 负面 评论味道一般价格偏贵 → 要点示例数量不求多2–4 个通常足够示例风格必须与真实任务保持一致把待处理的任务放在最后引导模型延续既定模式3️⃣ Chain-of-Thought 思维链先推理再回答思维链CoT提示模型一步步思考think step by step先输出中间推理过程再给出最终答案。适用场景数学计算、逻辑推理、多步骤规划等需要连续推理的任务。效果在多步推理任务上显著降低跳步导致的错误率。进阶变体Self-consistency自洽性让模型生成多条推理路径投票选出最一致的答案稳定性更高ReActReason Act推理与执行动作交替进行是 Agentic AI 智能体中的常用模式 结构化提示词模板、变量与 Prompt Chaining掌握了基础技巧后下一步是让提示词可复用、可维护概念作用Prompt Templating模板化将提示词写成模板通过变量注入动态内容实现复用Prompt Chaining提示词链将上一个提示词的输出作为下一个的输入串成多步骤工作流规模化评估对提示词输出做批量测试持续迭代优化常用框架如LangChain Prompt Templates和PromptLayer用于提示词的日志记录与调试课程文档在工具与框架章节中有详细说明。️ 提示词评估与安全被新手忽略的必修课生产环境中能跑通只是起点。课程专门设置了评估与安全模块重点关注Prompt 调试与输出一致性检查⚠️ **敏感性、偏见与幻觉hallucination**识别输出打分与 A/B 测试用数据比较两版提示词优劣 借助内容审核 API 为输出加一道安全闸门 新手实践清单4 个上手练习理论之后要动手。课程给出的练习建议非常实用可以直接照着做✍️ 写一个提示词把同一概念分别向新手和专家两个层次进行解释 设计一个能从文档中自动生成测试题的提示词⚖️ 用同一任务对比Zero-shot 与思维链的输出差异 用 LangChain 搭建一个多步骤提示词工作流 获取完整课程如果想系统学习完整课程本模块建议学习时长 1–2 周可以克隆仓库本地阅读git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/Ai-Engineering-Roadmap 完整学习路径与文档导航Prompt Engineering 位于 Ai-Engineering-Roadmap 课程第 6 步 Modern AI 阶段建议按顺序学习以下模块学习顺序模块文档路径前置Large Language ModelsLLM 基础01_llms.md并行RAG 检索增强生成03_rag.md本文⭐ Prompt Engineering04_prompt-engineering.md进阶Agentic AI 智能体02_agentic-ai.md完整课程路径见 README.md 中的 Guided Curriculum Path 表格。✅ 学习检查点学完你应该能做到✅ 针对不同任务编写有效的提示词✅ 运用高级提示策略Few-shot、思维链、自洽性提升输出质量✅ 将提示词集成到提示词链与 RAG 系统中✅ 系统化地评估与调试提示词总结掌握 Prompt Engineering 不需要大量代码而是理解**什么场景用什么技巧**简单任务用 Zero-shot格式敏感用 Few-shot推理复杂用思维链工程化落地靠模板与提示词链质量保障靠评估与安全测试。跟随 Ai-Engineering-Roadmap 的免费课程体系1–2 周即可将这套提示词技巧应用到你的第一个 LLM 项目中。赞分享教程文档人工智能【免费下载链接】Ai-Engineering-RoadmapPath to becoming a self-taught AI Engineer - a curated, open-source curriculum modeled after OSSU.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/Ai-Engineering-Roadmap点击查看免费下载相关推荐DLSS Swapper1 分钟换掉游戏里的 DLSS 版本DLSS Swapper1 分钟换掉游戏里的 DLSS 版本 游戏更新后画面发虚、帧数下滑多半是它自带的 DLSS 插件太旧。DLSS Swapper 能直桌面应用OpenCompass 思维链CoT评测指南从 Zero/Few-Shot CoT 到 Self-Consistency 与 Tree-of-ThoughtsOpenCompass 思维链CoT评测指南从 Zero/Few Shot CoT 到 Self Consistency 与 Tree of Though模型评测人工智能大模型AI 评测Datawhale vibe-vibe 进阶提示技巧选择指南Zero-shot、Few-shot、CoT、ToT 与 Self-Critique 的决策流程Datawhale vibe vibe 进阶提示技巧选择指南Zero shot、Few shot、CoT、ToT 与 Self Critique 的决策流程文档教程Vibe Coding示例工程创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考