prompting
本站收录 26 个带「prompting」标签的 AI 开源项目
Prompt_Engineering这是一个系统化的提示工程（Prompt Engineering）学习资源库，包含22种提示技巧，从基础概念到高级策略，全部配有可运行的Jupyter Noteb★ 7,872
swarmsswarms 是一个企业级的多智能体编排框架，旨在解决复杂任务中多个 AI 智能体的协同工作问题。它提供了一套完整的工具和抽象，让开发者能够轻松地创建、编排和部★ 7,219
tree-of-thought-llmTree of Thoughts (ToT) 是一个基于大语言模型的推理框架，源自 NeurIPS 2023 论文。它解决的是传统链式思维（CoT）在复杂问题中★ 6,073
Learn_PromptingLearn_Prompting 是一个专注于提示工程（Prompt Engineering）、生成式 AI 和大语言模型（LLM）的开源学习指南。它由 Lear★ 4,740
PromptifyPromptify 是一个专注于提示工程（Prompt Engineering）的 Python 库，旨在帮助开发者更高效地使用 GPT 等大语言模型，并获取结★ 4,641
ReActReAct 是一个来自 ICLR 2023 的研究项目，核心思想是让大语言模型在推理（Reasoning）和行动（Acting）之间交替进行，从而解决复杂任务。★ 4,198
graph-of-thoughtsGraph of Thoughts（GoT）是一个将大语言模型推理过程建模为图结构的开源框架，由苏黎世联邦理工学院等机构提出。它解决了传统思维链（CoT）和思维★ 2,841
DriveLMDriveLM 是一个面向自动驾驶的视觉问答（VQA）基准与数据集，源自 ECCV 2024 Oral 论文。它提出用图结构组织驾驶场景中的视觉问答，将感知、预★ 1,347
ai-promptsai-prompts 是一个精选 AI 提示词（Prompts）集合，专门为 Cursor、Cline、Windsurf 和 GitHub Copilot 等主★ 1,102
Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness这是一个聚焦大语言模型不确定性、可靠性与鲁棒性的精选资源清单，汇集了相关论文、工具、数据集和评测基准。项目解决LLM在实际应用中普遍存在的幻觉、过度自信、知识边★ 835
self-refineself-refine 是一个研究项目，提出了一种让大语言模型自我改进的通用框架。它不依赖额外训练或外部监督，而是让模型生成初始输出后，对自身输出进行批评和反馈★ 822
parrot.nvimparrot.nvim 是一个将大型语言模型（LLM）集成到 Neovim 编辑器中的插件，旨在为开发者提供基于 AI 的对话式编程辅助。它解决了在编辑器中频繁★ 792
Instructgpt-prompts这是一个基于指令的提示词集合项目，旨在帮助用户更高效地使用 GPT-3、GPT-3.5 和 GPT-4 等大型语言模型进行文本生成与分类。项目提供了大量结构化的★ 536
EasyInstructEasyInstruct 是一个面向大语言模型（LLM）的指令处理框架，旨在简化指令数据的构建、处理和评估流程。它解决了研究人员和开发者在准备微调或评估数据时，★ 407
finding-unknowns-skillsfinding-unknowns-skills 是一套面向 AI 编程代理的可安装技能包，包含 14 个技能，适配 Claude Code、OpenAI Cod★ 339
meta-promptingmeta-prompting 是论文《Meta Prompting for AI Systems》的官方实现，旨在通过一种名为“元提示”的技术增强 AI 系统的★ 324
cumulative-reasoningCumulative Reasoning是一个基于大语言模型的推理框架，源自TMLR论文，旨在通过累积式推理解决复杂问题。它模拟人类逐步思考的过程，将问题分解为★ 308
stable-diffusion-webui-Prompt_Generatorstable-diffusion-webui-Prompt_Generator 是一个针对 AUTOMATIC1111 WebUI 的扩展插件，用于 Stabl★ 242
mcp-server-langfusemcp-server-langfuse 是一个基于 TypeScript 开发的 MCP 服务器，专门用于对接 Langfuse 的提示词管理功能。它通过 Mo★ 173
context-engineeringContext Engineering 是一个专注于构建一致、准确、可预测 AI 系统的开源项目。它解决的核心问题是：在大语言模型应用中，上下文（Context★ 156
automixautomix 是一个用于混合语言模型的开源项目，核心思路是通过自验证（self-verification）和元验证（meta-verification）机制，★ 119
promptmanagerpromptmanager 是一个开源的提示词管理器，以浏览器扩展的形式运行，旨在解决 ChatGPT 等 AI 对话工具中提示词分散、难以管理的问题。它支持在★ 104
SpeechPromptSpeechPrompt 是 Interspeech 2022 论文的官方实现，探索将提示学习（Prompt Tuning）应用于生成式口语语言模型，以统一方式★ 102
pew-pew-plaza-packspew-pew-plaza-packs 是一个基于 AI 的项目管理框架，它围绕一套对高效提示词的独到见解，采用高度模块化的方式，帮助开发者构建有效的智能体、工★ 88
tensor-trusttensor-trust 是一个用于收集鲁棒机器学习研究数据的提示注入游戏。它通过游戏化的方式，让用户与AI模型进行对抗性交互，尝试通过精心设计的提示词来绕过模★ 78
Knowledge-Base这是一个关于神经网络和AI工具的开源知识库，以俄语为主要语言，系统性地整理了ChatGPT、DALL-E、Midjourney、Google Bard等主流大模★ 58