提示工程指南

一、平台定位

二、核心能力

1. 60+技术模块全覆盖

    

   覆盖零样本提示、少样本提示、思维链（CoT）、思维树（ToT）、自我一致性、ReAct框架、检索增强生成（RAG）、自动提示工程师（APE）等60+提示技术模块，每个模块包含理论讲解、代码示例和最佳实践。
    
2. 交互式Jupyter笔记本

    

   提供真实代码示例的Jupyter笔记本，演示如何使用OpenAI API等实现各种提示技术，学习者可直接运行代码尝试不同方法并立即看到结果。
    
3. 13种语言支持

    

   提供中文、英语、日语、韩语、法语、德语等13种语言版本，使提示工程知识触达全球受众，中文版由社区维护保持同步更新。
    
4. 提示词中心

    

   精心策划的有效提示词集合，涵盖文本分类、代码生成、数学推理、创意写作、信息提取等任务，每个提示词经过特定模型测试验证。
    
5. DAIR Academy课程

    

   推出品牌化提示工程、RAG和AI Agents在线课程，提供系统化学习路径和证书，适合希望深入学习的学习者。
    
6. 模型专项指导

    

   提供ChatGPT、GPT-4、LLaMA、Gemini、Mixtral等主流模型的专项提示指南，帮助用户针对不同模型优化提示词策略。
    
7. 风险与安全模块

    

   独立章节讲解对抗性提示、提示注入、越狱攻击、偏见缓解、事实性等安全问题，帮助开发者构建安全可靠的AI应用。
    

三、适用场景

1. 提示工程系统学习

    

   开发者从零开始系统学习提示工程，按模块顺序学习从基础到高级的完整知识体系，配合Jupyter笔记本动手实践。
    
2. 技术方案查阅参考

    

   作为"提示工程的MDN"，开发者在遇到具体提示问题时查阅对应技术模块，快速找到解决方案和代码示例。
    
3. 学术研究与教学

    

   研究者和教师引用指南中的论文和技术模块，用于学术研究和课程教学，被40+学术机构引用。
    

四、使用流程

1. 访问指南：打开 promptingguide.ai/zh 中文版
2. 按需学习：按模块顺序学习或直接跳转到感兴趣的技术
3. 动手实践：下载Jupyter笔记本，运行代码示例
4. 查阅参考：遇到具体问题时查阅对应模块
5. 深入课程：报名DAIR Academy课程获取系统化学习体验

五、产品定价

六、与Learning Prompt、吴恩达课程的简要对比

七、数据安全与隐私保护

• 数据加密：静态网站，不涉及数据传输和存储
• 数据留存：不收集任何用户数据
• 合规认证：MIT开源协议，代码完全透明
• 隐私政策：无需注册，零数据收集
• 私有化部署：支持Fork GitHub仓库自行部署

八、入口说明