prompt-engineering-guide

Prompt Engineering Guide — это тщательно подобранная коллекция руководств, статей, уроков, блокнотов и ресурсов, посвящённых промпт-инжинирингу, контекстному инжинирингу, генерации с дополненной выборкой (RAG) и ИИ-агентам. Она служит образовательным справочником для исследователей и разработчиков, стремящихся лучше понять и оптимизировать взаимодействие с большими языковыми моделями (LLM). Руководство охватывает фундаментальные темы: zero-shot и few-shot промптинг, рассуждения chain-of-thought, self-consistency, chaining промптов, tree of thoughts и retrieval-augmented generation. Также рассматриваются продвинутые техники: автоматический промпт-инжиниринг, active-prompt, directional stimulus prompting, program-aided language models, ReAct prompting, мультимодальный CoT и graph-based prompting. Области применения включают function calling, генерацию кода, генерацию данных, создание синтетических датасетов для RAG, классификацию, извлечение информации, математические рассуждения, суммаризацию текста, ответ на вопросы и adversarial prompting. Руководство предоставляет специфичные для моделей рекомендации по ChatGPT, GPT-4, Gemini, LLaMA, Code Llama, Mistral, Mixtral, OLMo, Phi-2 и Flan. Дополнительные ресурсы включают курируемую библиотеку статей с обзорами, подходами и коллекциями; промпт-хаб, организованный по типу задачи; рекомендации по инструментам; Jupyter notebook; датасеты; а также соображения по рискам и неправильному использованию, такие как adversarial prompting, фактологичность и предвзятость. Руководство доступно онлайн на promptingguide.ai и может запускаться локально с помощью Node.js и pnpm. Проект активно поддерживается и упоминался в изданиях The Wall Street Journal и Forbes. Проект распространяется под лицензией MIT.