官网介绍
Prompting Guide 是一个聚焦“提示工程”的专业知识平台，致力于系统性解析大语言模型（LLM）的交互技术与优化方法论。作为新兴学科的科普阵地，它不仅涵盖提示词设计的基础原理，还延伸至大模型能力边界探索、安全优化及跨工具集成等进阶内容。网站以“学术性+实用性”为定位，聚合了论文研究、技术教程、模型评测等多维资源，帮助用户从理论到实践掌握提示工程的核心技能。
官网地址
官网地址为 https://www.promptingguide.ai/zh，支持中文界面，内容更新至2025年4月，适配多设备浏览。
网址预览
主要功能
- 知识体系构建：
- 从基础概念（如提示词结构、参数调优）到前沿技术（如链式提示、上下文学习）分层拆解，搭配案例解析（如用提示工程提升模型算术推理能力）。
- 收录经典论文解读（如《Chain-of-Thought Prompting》）和学术热点（如大模型安全性研究），辅助用户建立理论框架。
- 工具与资源整合：
- 汇总实用工具（如提示词生成器、效果评估平台）和开源项目（如LangGPT、Auto-GPT相关资源），提供一键跳转链接。
- 分类整理各领域提示词模板（如代码生成、医疗问答、创意写作），支持按场景筛选复用。
- 实践与社区生态：
- 发布行业应用案例（如企业级提示工程落地流程）和技术讲座视频，覆盖开发、科研等不同场景的实操技巧。
- 开设讨论板块，鼓励用户分享提示词优化经验，形成社区共创的知识生态。
使用场景
学术研究场景：
研究人员通过“论文库”追踪提示工程前沿，用“模型能力评测”工具验证大模型在特定任务（如多轮对话、逻辑推理）中的表现。
技术开发场景：
开发者参考“工程实践”指南设计提示词架构，结合外部工具（如向量数据库、插件系统）实现大模型与业务系统的集成。
职业技能提升：
从业者通过“进阶教程”学习链式提示、少样本学习等高级技巧，用“案例库”中的企业级方案优化工作流（如客服机器人话术设计）。
适用人群
AI研究者：需深入理解大模型机制的科研人员，通过论文精读和实验数据掌握提示工程对模型性能的影响。
开发者与工程师：负责大模型应用落地的技术人员，利用工程指南设计高效提示词架构，解决实际开发中的交互问题。
企业从业者：如产品经理、运营人员，通过模板库快速生成业务场景提示词（如营销文案、用户调研话术），提升AI工具使用效率。
学生与爱好者：零基础入门者可从“新手教程”起步，通过实操练习（如用提示词优化翻译质量）逐步掌握大模型交互技巧。
数据统计
相关导航
