如何系统学习 Prompt Engineering？入门资源汇总

2024-07-28

随着大型语言模型（LLM）如 ChatGPT、Gemini、Claude 等的普及，Prompt Engineering（提示工程）已成为一项越来越重要的技能。简单来说，它就是设计、优化和调整输入给 AI 模型的指令（Prompt），以获得更准确、更相关、更符合预期的输出。

无论你是开发者、内容创作者、研究人员还是仅仅是 AI 爱好者，掌握良好的 Prompt Engineering 技巧都能极大地提升你利用 AI 工具的效率和创造力。那么，从哪里开始系统学习呢？以下是一些推荐的资源：

综合性课程与教程

这些资源提供了结构化的学习路径，适合初学者和希望系统提升的人。

Learn Prompting
- 网址: https://learnprompting.org/
- 简介: 一个非常全面且免费的开源在线课程，涵盖了从基础概念到高级技巧的广泛内容，包括文本、图像等多种模型的 Prompt Engineering。
DeepLearning.AI 的 Prompt Engineering 课程 (Coursera)
- 网址: https://www.deeplearning.ai/short-courses/
- 简介: 由吴恩达（Andrew Ng）团队与 OpenAI 等合作推出的一系列短期课程，非常实用。推荐关注：
  - ChatGPT Prompt Engineering for Developers：侧重于通过 API 与 LLM 交互的开发者。
  - Prompt Engineering with Llama 2: 针对 Llama 模型的提示技巧。
  - 以及其他针对特定应用的课程（如 LangChain）。
Vanderbilt University - Prompt Engineering for ChatGPT (Coursera)
- 网址: https://www.coursera.org/learn/prompt-engineering
- 简介: 由范德堡大学开设，内容系统，适合希望深入理解 Prompt 设计原则和应用的学习者。

直接查阅模型提供商的官方文档是获取权威信息和最佳实践的重要途径。

OpenAI Cookbook (GitHub)
- 网址: https://github.com/openai/openai-cookbook
- 简介: 提供了大量使用 OpenAI API 的实用示例和技巧，其中包含许多关于 Prompt 设计的宝贵内容。
Google AI for Developers - Prompt design
- 网址: https://ai.google.dev/docs/prompt_best_practices
- 简介: 针对 Google 的模型（如 Gemini）提供了详细的 Prompt 设计最佳实践和策略。
Anthropic - Prompting Guides
- 网址: https://docs.anthropic.com/claude/docs/introduction-to-prompt-design
- 简介: 针对 Claude 模型，提供了详尽的 Prompt 设计介绍和技巧。

与其他学习者和实践者交流是快速成长的好方法。

Reddit:
- r/PromptEngineering: 专门讨论 Prompt Engineering 的版块。
- r/ChatGPT, r/Bard, r/ClaudeAI, r/LocalLLaMA: 相关模型的讨论区，经常涉及 Prompt 技巧。
Discord: 许多 AI 项目、模型或工具都有自己的 Discord 服务器，是交流 Prompt 技巧的好地方。
Hugging Face Hub: 社区分享模型、数据集的同时，也有相关的讨论区。

理论学习固然重要，但最终掌握 Prompt Engineering 离不开大量的实践。

希望以上资源能为你的 Prompt Engineering 学习之旅提供有力的支持！