提示工程指南中文版教程

提示工程指南中文版教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide-zh

项目介绍

提示工程是一种相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LM）进行各种应用和研究主题。本项目旨在提供与提示工程相关的最新论文、学习指南、讲座、参考资料和工具。通过本指南，您可以更好地理解大型语言模型（LLM）的能力和局限性，并学会如何设计与LLMs和其他工具进行交互的稳健而有效的提示技术。

项目快速启动

克隆项目仓库

首先，您需要克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/PartnerDAO/Prompt-Engineering-Guide-zh.git

安装依赖

进入项目目录并安装必要的依赖：

cd Prompt-Engineering-Guide-zh
pip install -r requirements.txt

运行示例代码

项目中包含了一些示例代码，您可以运行这些代码来了解提示工程的基本应用：

jupyter notebook

在打开的Jupyter Notebook中，选择一个示例代码文件并运行。

应用案例和最佳实践

案例一：问答系统

通过提示工程，您可以构建一个简单的问答系统。以下是一个示例代码：

from transformers import pipeline

qa_pipeline = pipeline(
    "question-answering",
    model="distilbert-base-cased-distilled-squad",
    tokenizer="distilbert-base-cased-distilled-squad"
)

context = "提示工程是一种相对较新的学科，用于开发和优化提示，以有效地使用语言模型（LM）进行各种应用和研究主题。"
question = "什么是提示工程？"

result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(result)

最佳实践

1. 明确提示目标：在设计提示时，明确您希望模型完成的任务。
2. 提供足够信息：确保提示中包含足够的信息，以便模型能够生成准确的结果。
3. 测试和迭代：通过多次测试和迭代，优化提示以获得最佳性能。

典型生态项目

项目一：Dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

这是一个与提示工程相关的综合指南，包含了最新的论文、学习指南、讲座和工具。您可以从中获取丰富的资源和灵感。

项目二：OpenAI Playground

OpenAI Playground 是一个在线平台，允许用户与GPT-3模型进行交互，测试和优化提示。通过该平台，您可以实时观察模型对不同提示的响应。

项目三：Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers 是一个开源库，提供了大量的预训练模型，支持多种自然语言处理任务。通过该库，您可以轻松地构建和部署基于提示工程的应用。

通过以上内容，您可以快速了解和启动提示工程项目，并探索其在实际应用中的潜力和最佳实践。

Prompt-Engineering-Guide-zh 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide-zh