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3步跑通Prompt Engineering提示词、RAG与AI Agent入门全解【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide深夜又一次把同样的问题丢给大模型答案还是不对。换个模型也没用——问题多半出在你怎么问。这就是 Prompt Engineering提示工程要解决的把提示词设计好让模型答你所想。Prompt-Engineering-Guide 就是干这个的开源学习体系从提示技巧、RAG 到 AI Agent 全覆盖。看懂项目定位提示工程、RAG与AI Agent一张地图提示工程、RAG、AI Agent 的学习资料被系统性地收进了同一个仓库论文清单、分章教程、可运行的 notebook 和提示词库都有支持包括中文在内的 13 种语言。区别于单篇博客教程它按技术 → 模型 → 应用 → 风险组织全书每章都挂原始论文和配套 notebook。你是给业务写提示词还是只想查 RAG 论文几分钟内都能找到入口。从思维链到ReAct17种提示技术一次看全techniques 目录里排了 17 个技术章节Zero-Shot、Few-Shot、思维链CoT、ToT 一路到 ReAct、ART每章都带标准示例和出处论文。这个结构对查非常友好——不用背遇到哪类问题就翻哪一章把示例抄下来改造即可。一章读下来约 10 分钟读完直接换自己的问题验证效果。AI Agent怎么落地规划、记忆与工具调用agents 章节回答的是怎么把只会聊天的模型变成能干活的系统规划把大任务拆成步骤记忆保存长上下文工具调用让模型去调外部 API、执行代码。章节里有架构示意图还有客服智能体这类真实案例看完再翻 applications 目录里的函数调用实践能看到完整的调用流程。抄提示词库跑notebook从看懂到会用Prompt Hub 把现成提示词按分类、摘要、代码、信息抽取等场景分好每一条都是可直接复制改造的成品notebooks 目录里还有 12 个可运行 notebook每个主题配一章。对纯新手来说这是看懂到会用的最短路径先翻对应章节再跑一遍 notebook比空看文档快得多。深度拆解RAG为什么像一场开卷考试模型回答跑题或过期根源在于知识被固化在参数里。RAG检索增强生成的思路很直接先从外部资料库检索相关段落塞进提示词再让模型作答——相当于把闭卷考试改成开卷考试模型不必背下全部知识只要翻到对的页、写准答案。这一步改动同时缓解了知识过期和胡编乱造也是 RAG 几乎出现在每个生产项目里的原因。 新手3步上手跑通第一个提示词示例第一步读一遍 introduction 里的 basics 和 settings 两章摸清提示词要素和参数含义第二步跑一次第一个示例笔记本 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb亲眼看到输入输出第三步打开 techniques 对应章节把示例换成自己的业务问题迭代。想本地 clone 仓库的话地址是 https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide 。两个坑提前说其一Lets think step by step 并非对每个模型都灵——零样本思维链主要在大模型上有效小模型建议改用带示范的少样本 CoT。其二提示词写长不等于写好先把任务、背景、输出格式写清楚堆字不堆结构只会稀释重点。资源导航文档、示例与社区入口入门章节中文pages/introduction/basics.zh.mdx思维链技术章pages/techniques/cot.en.mdxAI Agent 入门pages/agents/introduction.en.mdx第一个实践 notebooknotebooks/pe-chatgpt-intro.ipynbRAG 实践 notebooknotebooks/pe-rag.ipynb论文清单pages/papers.en.mdx提示词库pages/prompts.en.mdx这份地图适合想把提示词经验系统化的所有人读完直接翻开入门章节就能动手。【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 3步跑通Prompt Engineering：提示词、RAG与AI Agent入门全解
3步跑通Prompt Engineering提示词、RAG与AI Agent入门全解【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide深夜又一次把同样的问题丢给大模型答案还是不对。换个模型也没用——问题多半出在你怎么问。这就是 Prompt Engineering提示工程要解决的把提示词设计好让模型答你所想。Prompt-Engineering-Guide 就是干这个的开源学习体系从提示技巧、RAG 到 AI Agent 全覆盖。看懂项目定位提示工程、RAG与AI Agent一张地图提示工程、RAG、AI Agent 的学习资料被系统性地收进了同一个仓库论文清单、分章教程、可运行的 notebook 和提示词库都有支持包括中文在内的 13 种语言。区别于单篇博客教程它按技术 → 模型 → 应用 → 风险组织全书每章都挂原始论文和配套 notebook。你是给业务写提示词还是只想查 RAG 论文几分钟内都能找到入口。从思维链到ReAct17种提示技术一次看全techniques 目录里排了 17 个技术章节Zero-Shot、Few-Shot、思维链CoT、ToT 一路到 ReAct、ART每章都带标准示例和出处论文。这个结构对查非常友好——不用背遇到哪类问题就翻哪一章把示例抄下来改造即可。一章读下来约 10 分钟读完直接换自己的问题验证效果。AI Agent怎么落地规划、记忆与工具调用agents 章节回答的是怎么把只会聊天的模型变成能干活的系统规划把大任务拆成步骤记忆保存长上下文工具调用让模型去调外部 API、执行代码。章节里有架构示意图还有客服智能体这类真实案例看完再翻 applications 目录里的函数调用实践能看到完整的调用流程。抄提示词库跑notebook从看懂到会用Prompt Hub 把现成提示词按分类、摘要、代码、信息抽取等场景分好每一条都是可直接复制改造的成品notebooks 目录里还有 12 个可运行 notebook每个主题配一章。对纯新手来说这是看懂到会用的最短路径先翻对应章节再跑一遍 notebook比空看文档快得多。深度拆解RAG为什么像一场开卷考试模型回答跑题或过期根源在于知识被固化在参数里。RAG检索增强生成的思路很直接先从外部资料库检索相关段落塞进提示词再让模型作答——相当于把闭卷考试改成开卷考试模型不必背下全部知识只要翻到对的页、写准答案。这一步改动同时缓解了知识过期和胡编乱造也是 RAG 几乎出现在每个生产项目里的原因。 新手3步上手跑通第一个提示词示例第一步读一遍 introduction 里的 basics 和 settings 两章摸清提示词要素和参数含义第二步跑一次第一个示例笔记本 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb亲眼看到输入输出第三步打开 techniques 对应章节把示例换成自己的业务问题迭代。想本地 clone 仓库的话地址是 https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide 。两个坑提前说其一Lets think step by step 并非对每个模型都灵——零样本思维链主要在大模型上有效小模型建议改用带示范的少样本 CoT。其二提示词写长不等于写好先把任务、背景、输出格式写清楚堆字不堆结构只会稀释重点。资源导航文档、示例与社区入口入门章节中文pages/introduction/basics.zh.mdx思维链技术章pages/techniques/cot.en.mdxAI Agent 入门pages/agents/introduction.en.mdx第一个实践 notebooknotebooks/pe-chatgpt-intro.ipynbRAG 实践 notebooknotebooks/pe-rag.ipynb论文清单pages/papers.en.mdx提示词库pages/prompts.en.mdx这份地图适合想把提示词经验系统化的所有人读完直接翻开入门章节就能动手。【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考