DeepSeek Prompt Library
The DeepSeek API uses an API format compatible with OpenAI. By modifying the configuration, you can use the OpenAI SDK or softwares compatible with the OpenAI API to access the DeepSeek API.
Prompting Guide 主要提供关于提示工程的学习资源，介绍了各种提示技术及其应用，涵盖从基本概念到高级技术，适用于大语言模型的优化与应用。
重点功能或内容：
-
提示工程指南
-
提示词要素与设计技巧
-
提示应用（生成数据、代码生成、情感分类等）
-
大语言模型设置
-
提示技术（如零样本提示、少样本提示、链式思考提示）
-
风险与误用（对抗性提示、真实性、偏见等）
主要内容：
| 主要内容 |
|---|
| 基本概念 |
| Sora |
| 提示技术 |
| context-caching |
| Generate Code Snippet |
| Generating Code |
| Reasoning |
| 工具和库 |
| OLMo |
| Agent Components |
| LLaMA |
| 提示词要素 |
| Infini-Attention |
| Optimizing Prompts |
| Program-Aided Language Models |
| Trustworthiness in LLMs |
| 方向性刺激提示 |
| 阅读推荐 |
| Gemini Advanced |
| 生成知识提示 |
| RAG Reduces Hallucination |
| 提示工程指南 |
| Adversarial Prompting |
| 论文 |
| 对抗性提示 |
| Draw a Person Using Alphabet |
| 毕业生工作分类案例研究 |
| LLM In-Context Recall |
| Prompt Chaining |
| 零样本提示 |
| 链式思考（CoT）提示 |
| 少样本提示 |
| Question Answering |
| Edit this page |
| Rhymes |
| Evaluate Plato’s Dialogue |
| LLM Tokenization |
| Prompt Engineering Guide |
| 大语言模型设置 |
| 自动提示工程师 |
| Gemini |
| 生成数据 |
| Image Generation |
| RAG for LLMs |
| Prompt Engineering 笔记本 |
| 提示应用 |
| Function Calling |
| 提示函数 |
| Indirect Reasoning |
| GPT-4 |
| Text Summarization |
| 数据集 |
| Context Engineering Guide |
| Coding |
| Course |
| Physical Reasoning |
| Code Llama |
| Discord |
| Infinite Primes |
| 小样本情感分类 |
| Gemini 1.5 Pro |
| Reflexion |
| Generate MySQL Query |
| 提示词示例 |
| Question? Give us feedback → |
| finetuning-gpt4o |
| llama-3 |
| Introduction to Agents |
| Evaluating Composite Functions |
| Interdisciplinary |
| 提示词注入 |
| Hallucination Identification |
| Mistral 7B |
| Extract Model Names |
| 风险和误用 |
| 模型 |
| Flan |
| Adding Odd Numbers |
| ‘越狱’ |
| RAG Faithfulness |
| OpenAI Deep Research |
| courses |
| 自动推理并使用工具（ART） |
| Science Question Answering |
| 关于 |
| 情感分类 |
| mistral-large |
| Creativity |
| 多模态思维链提示方法 |
| 提示词泄露 |
| Evaluation |
| ReAct框架 |
| 设计提示的通用技巧 |
| Prompt Hub |
| Open Domain Question Answering |
| 真实性 |
| Groq 是什么？ |
| Phi-2 |
| Information Extraction |
| Active-Prompt |
| Model Collection |
| meta-prompting |
| Closed Domain Question Answering |
| Mathematics |
| Mixtral |
| Truthfulness |
| gemma |
| mixtral-8x22b |
| 提示工程简介 |
| Synthetic Data |
| LLM Reasoning |
| GitHub |
| generating_textbooks |
| Join now! |
| ChatGPT |
| LLM Research Findings |
| 基于图的提示 |
| Explain A Concept |
| Draw TiKZ Diagram |
| LM-Guided CoT |
| LLM Agents |
| 思维树（ToT） |
| claude-3 |
| ThoughtSculpt |
| Classification |
| 偏见 |
| agents |
| 自我一致性 |
| 4o Image Generation |
| Inventing New Words |
| grok-1 |
| synthetic_rag |
| 检索增强生成 (RAG) |
| Reasoning LLMs |
盾灵安全导航
提示工程不仅仅是关于设计和研发提示词。它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技术。提示工程在实现和大语言模型交互、对接，以及理解大语言模型能力方面都起着重要作用。用户可以通过提示工程来提高大语言模型的安全性，也可以赋能大语言模型，比如借助专业领域知识和外部工具来增强大语言模型能力。
We are excited to launch two new prompt engineering courses. Get access by joining our DAIR.AI Academy. Join now! (opens in a new tab)
数据统计
数据评估
关于提示工程指南特别声明
本站盾灵导航提供的提示工程指南数据都来源于网络，不保证外部链接的准确性和完整性，同时，对于该外部链接的指向，不由盾灵导航实际控制，在2025年9月10日 下午4:53收录时，该网页上的内容，都属于合法合规，后期网页的内容如出现违规，请联系本站网站管理员进行举报,我们将进行删除，盾灵导航不承担任何责任。
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