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提示詞工程 (Prompt Engineering)

shihu 2025年08月13日03:20 1

提示詞工程指引

簡介: 歡迎來到提示工程（Prompt Engineering）的第一個文章

介紹

簡介: Introduction
模型設定: Introduction-LLM Settings
提示語設計基礎: Introduction-Basics of Prompting
提示語組成要素: Introduction-Prompt Elements
設計提示語的技巧: Introduction-General Tips for Designing Prompts
提示語範例: Introduction-Examples of Prompts

提示詞技術

簡介 :提示技術（Prompting Techniques）
零樣本提示:Prompting Techniques-Zero-shot Prompting(零樣本提示)
少樣本提示:Prompting Techniques-Few-shot Prompting(少樣本提示)
思維鏈提示:Prompting Techniques-Chain-of-Thought Prompting（思維鏈提示）
結構導向的高階提示技術:Prompting Techniques-Meta Prompting(結構導向的高階提示技術)
增強推理可靠性的高階方法:Prompting Techniques-Self-Consistency (提示技術：增強推理可靠性的高階方法)
透過生成知識強化推理能力:Prompting Techniques-Knowledge Generation(透過生成知識強化推理能力)
提示鏈: Prompting Techniques-Prompt Chaining（提示鏈）
思維樹: Prompting Techniques-Tree of Thought (ToT, 思維樹)
檢索增強生成: Prompting Techniques-Retrieval‑Augmented Generation (RAG, 檢索增強生成)
自動推理與工具使用: Prompting Techniques-Automatic Reasoning and Tool-use (ART，自動推理與工具使用)
自動提示工程師: Prompting Techniques-Automatic Prompt Engineer (APE，自動提示工程師)
主動提示: Prompting Techniques-Active‑Prompt（主動提示）
定向刺激提示: Prompting Techniques-Directional Stimulus Prompting（DSP，定向刺激提示)
程式輔助語言模型: Prompting Techniques-Program-Aided Language Models（PAL，程式輔助語言模型）
推理 + 行動: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/162
反思強化學習: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/161
跨模態思維鏈: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/160

代理人

簡介: Agents
代理人簡介: Agents-Introduction to AI Agents
代理人的三大核心能力: Agents-Agent Components

Guides

優化提示語: Guides-Optimizing Prompts(優化提示語)
OpenAI深度研究模式: Guides-OpenAI Deep Research(深度研究模式)
推理型大型語言模型: Guides-Reasoning LLMs(推理型大型語言模型)
圖像生成: Guides-4o image generation(圖像生成)
語境工程: Guides-Context Engineering(語境工程)

應用

大型語言模型應用和指南: Applications - Application
微調GPT-4o: Applications - Fine-tuning GPT-4o
函數呼叫: Applications - Function Calling
大型語言模型的上下文快取: Applications - Context Caching with LLMs
生成數據: Applications - Generating Data
為RAG生成合成資料集: Applications - Generating Synthetic Dataset for RAG
解決產生資料集的多元性: Applications - Tackling Generated Datasets Diversity
生成程式碼: Applications - Generating Code
畢業生工作分類案例研究: Applications - Graduate Job Classification Case Study
提示功能: Applications - Prompt Function

Prompt Hub

提示詞匯集: Prompt Hub (提示詞匯集)
用於分類任務的大型語言模型: Prmpt Hub - LLMs for Classification (用於分類任務的大型語言模型)
用於程式碼生成的大型語言模型: Prompt Hub - LLMs for Code Generation (用於程式碼生成的大型語言模型)
用於創意生成的大型語言模型: Prompt Hub - LLMs for Creativity (用於創意生成的大型語言模型)
大型語言模型用於評估: Prompt Hub - LLM Evaluation (大型語言模型用於評估)
使用大型語言模型進行資訊擷取: Prompt Hub - 使用大型語言模型進行資訊擷取（Information Extraction with LLMs）
圖像生成: Prompt Hub - 圖像生成（Image Generation）
使用大型語言模型進行數學理解: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/231
使用大型語言模型進行問答: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/232
使用大型語言模型進行推理: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/233
使用大型語言模型進行文本摘要: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/234
大型語言模型的真實性: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/244
大型語言模型中的對抗式提示: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/245

Models

模型提示指南: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/163
ChatGPT: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/164
Claude 3: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/186
Code Llama: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/165
Flan: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/185
Gemini: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/184
Gemini Advanced: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/183
Gemini 1.5 Pro: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/182
Gemma: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/195
GPT-4: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/194
Grok-1: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/193
LLaMA: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/192
Llama 3: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/191
Mistral 7B: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/190
Mistral Large: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/189
Mixtral: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/187
Mixtral 8x22B: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/181
OLMo: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/180
Phi-2: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/179
Sora: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/209
LLM Collection: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/210

風險與誤用

簡介: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/251
對抗性提示: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/243
事實性: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/250
偏見: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/253

LLM Research Findings

簡介: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/70
LLM Agent（大型語言模型代理）: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/71
RAG在大型語言模型中的應用: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/72/1
LLM Reasoning (大型語言模型推理): https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/73/1
RAG 模型的忠實度: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/74/1
大型語言模型的上下文召回能力: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/217
RAG 有助於降低幻覺生成: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/218
Synthetic Data (合成資料): https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/219
ThoughtSculpt (思維雕刻): https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/220
Infini-Attention: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/221
LM-Guided CoT（小模型引導的大模型推理）: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/216
大型語言模型的可信度: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/222
LLM Tokenization: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/223
什麼是 Groq?: https://forum.aiotcloud.dev/t/topic/224