このプロジェクトについて

プロンプトエンジニアリングガイドは、プロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリング、Retrieval Augmented Generation（RAG）、AIエージェントに焦点を当てたガイド、論文、レッスン、ノートブック、リソースを集めた厳選されたコレクションです。大規模言語モデル（LLM）との対話をより深く理解し、最適化したい研究者や開発者向けの教育的リファレンスとして機能します。 このガイドでは、ゼロショットおよびフューショットプロンプティング、連鎖思考推論、自己整合性、プロンプトチェイニング、思考の木、検索拡張生成などの基本的なトピックを扱っています。また、自動プロンプトエンジニアリング、アクティブプロンプト、方向性刺激プロンプト、プログラム支援言語モデル、ReActプロンプティング、マルチモーダルCoT、グラフベースプロンプティングなどの高度なテクニックも探求しています。 アプリケーション領域には、関数呼び出し、コード生成、データ生成、RAG用の合成データセット作成、分類、情報抽出、数学的推論、テキスト要約、質問応答、敵対的プロンプティングが含まれます。このガイドは、ChatGPT、GPT-4、Gemini、LLaMA、Code Llama、Mistral、Mixtral、OLMo、Phi-2、Flanのモデル固有のガイダンスを提供します。 追加のリソースには、概要、アプローチ、コレクションを含む厳選された論文ライブラリ、タスクタイプ別に整理されたプロンプトハブ、ツールの推奨事項、Jupyterノートブック、データセット、および敵対的プロンプティング、事実性、バイアスなどのリスク/誤用に関する考慮事項が含まれます。 このガイドは、promptingguide.ai でオンラインで利用でき、Node.js と pnpm を使用してローカルで実行することもできます。積極的にメンテナンスされており、Wall Street Journal や Forbes などの出版物で取り上げられています。このプロジェクトは MIT ライセンスの下で提供されています。