| 項目 | 內容 |
|---|---|
| GitHub Stars | 97,000+ |
| 提示技術 | 11 種方法論：Zero-Shot、Few-Shot、CoT、ReAct、RAG、ToT、Self-Consistency、PAL、Prompt Chaining、APE、ART |
| 工具收錄 | 80+，涵蓋開發框架、測試工具、部署平台、提示市集、圖片生成 |
| 論文引用 | 每項技術附原始論文連結，含 RAG 研究專區、LLM Agents 研究專區 |
| 多語言 | 繁體中文、日文、韓文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、俄文等 |
| 互動學習 | 內建講義 PDF + Jupyter Notebook 實作範例 |
| 技術 | 簡介 | 代表論文 |
|---|---|---|
| Zero-Shot | 不給範例，直接下指令 | — |
| Few-Shot | 提供少量範例引導模型 | Brown et al. 2020 |
| Chain-of-Thought (CoT) | 要求模型輸出中間推理步驟 | Wei et al. 2022 |
| ReAct | 推理+行動交錯，讓 LLM 使用外部工具 | Yao et al. 2022 |
| RAG | 檢索外部知識庫增強生成品質 | Meta AI |
| Tree of Thoughts (ToT) | 探索多條推理路徑，允許回溯 | Yao et al. 2023 |
| Self-Consistency | 多次推理取多數共識 | Wang et al. 2022 |
| Prompt Chaining | 拆解複雜任務為多階段 | — |
| APE | 自動搜尋最優 prompt 指令 | Zhou et al. 2022 |
| PAL | 將推理步驟卸載到程式執行環境 | Gao et al. 2022 |
| ART | 自動生成推理步驟並選擇工具 | Paranjape et al. 2023 |
| 類別 | 代表工具 |
|---|---|
| 提示設計 | OpenAI Playground、Google AI Studio、LM Studio、Ollama、PromptPerfect |
| 測試與評估 | PromptBench、PromptTools、PromptInject、YiVal |
| 開發框架 | LangChain、LlamaIndex、DSPy、Guidance、Outlines |
| 部署平台 | Dify、Portkey AI、Chainlit、Agenta |
| 市集與分享 | FlowGPT、PromptBase、ShareGPT、PromptSource |
| 圖片生成 | DreamStudio、Lexica、Prodia |