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3步跑通Prompt Engineering：提示词、RAG与AI Agent入门全解

【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide🐙 Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide

深夜又一次把同样的问题丢给大模型，答案还是不对。换个模型也没用——问题多半出在你怎么问。这就是 Prompt Engineering（提示工程）要解决的：把提示词设计好，让模型答你所想。Prompt-Engineering-Guide 就是干这个的开源学习体系，从提示技巧、RAG 到 AI Agent 全覆盖。

看懂项目定位：提示工程、RAG与AI Agent一张地图

提示工程、RAG、AI Agent 的学习资料被系统性地收进了同一个仓库：论文清单、分章教程、可运行的 notebook 和提示词库都有，支持包括中文在内的 13 种语言。区别于单篇博客教程，它按"技术 → 模型 → 应用 → 风险"组织全书，每章都挂原始论文和配套 notebook。你是给业务写提示词，还是只想查 RAG 论文，几分钟内都能找到入口。

从思维链到ReAct：17种提示技术一次看全

techniques 目录里排了 17 个技术章节：Zero-Shot、Few-Shot、思维链（CoT）、ToT 一路到 ReAct、ART，每章都带标准示例和出处论文。这个结构对"查"非常友好——不用背，遇到哪类问题就翻哪一章，把示例抄下来改造即可。一章读下来约 10 分钟，读完直接换自己的问题验证效果。

AI Agent怎么落地：规划、记忆与工具调用

agents 章节回答的是"怎么把只会聊天的模型变成能干活的系统"：规划把大任务拆成步骤，记忆保存长上下文，工具调用让模型去调外部 API、执行代码。章节里有架构示意图，还有客服智能体这类真实案例；看完再翻 applications 目录里的函数调用实践，能看到完整的调用流程。

抄提示词库+跑notebook：从看懂到会用

Prompt Hub 把现成提示词按分类、摘要、代码、信息抽取等场景分好，每一条都是可直接复制改造的成品；notebooks 目录里还有 12 个可运行 notebook，每个主题配一章。对纯新手来说，这是"看懂"到"会用"的最短路径：先翻对应章节，再跑一遍 notebook，比空看文档快得多。

深度拆解：RAG为什么像一场开卷考试

模型回答跑题或过期，根源在于知识被固化在参数里。RAG（检索增强生成）的思路很直接：先从外部资料库检索相关段落，塞进提示词，再让模型作答——相当于把闭卷考试改成开卷考试：模型不必背下全部知识，只要"翻到对的页、写准答案"。这一步改动同时缓解了知识过期和胡编乱造，也是 RAG 几乎出现在每个生产项目里的原因。

🚀 新手3步上手：跑通第一个提示词示例

第一步，读一遍 introduction 里的 basics 和 settings 两章，摸清提示词要素和参数含义；第二步，跑一次第一个示例笔记本 notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb，亲眼看到输入输出；第三步，打开 techniques 对应章节，把示例换成自己的业务问题迭代。想本地 clone 仓库的话，地址是 https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide 。

两个坑提前说：其一，"Let's think step by step" 并非对每个模型都灵——零样本思维链主要在大模型上有效，小模型建议改用带示范的少样本 CoT。其二，提示词写长不等于写好，先把任务、背景、输出格式写清楚，堆字不堆结构只会稀释重点。

资源导航：文档、示例与社区入口

• 入门章节（中文）：pages/introduction/basics.zh.mdx
• 思维链技术章：pages/techniques/cot.en.mdx
• AI Agent 入门：pages/agents/introduction.en.mdx
• 第一个实践 notebook：notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb
• RAG 实践 notebook：notebooks/pe-rag.ipynb
• 论文清单：pages/papers.en.mdx
• 提示词库：pages/prompts.en.mdx

这份地图适合想把提示词经验系统化的所有人，读完直接翻开入门章节就能动手。

【免费下载链接】Prompt-Engineering-Guide🐙 Guides, papers, lessons, notebooks and resources for prompt engineering, context engineering, RAG, and AI Agents.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pr/Prompt-Engineering-Guide