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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。
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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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