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Prompt Engineering Institute, PromptPoint, Lore, Promptblocks, Promptable.ai, Learn Prompting Pro, Prompt Engineering Jobs, The Prompt Index, RHEA Finance, PromptLayer 是最好的付费/免费 Prompt Engineering tools.






提示工程是设计有效提示以引出语言模型或其他人工智能系统所需输出的实践。它涉及理解人工智能系统的能力和限制,制定明确具体的指导,根据生成的输出进行迭代。随着像GPT-3这样的大型语言模型变得更加强大和广泛使用,提示工程变得越来越重要。
核心功能
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价格
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如何使用
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PromptHero | AI提示搜索引擎 | 用户可以通过关键词或特定模型(如Stable Diffusion、Midjourney或ChatGPT)搜索AI艺术图像。他们还可以浏览推荐、热门、新增或热门提示。网站提供的资源包括提示指南、扩散资源库和社区论坛,用于学习和分享。 | |
Vellum AI | 编排 | Vellum AI可用于构建AI系统,从基本提示到自主工作流,使用其工作流IDE。用户可以定义、编辑和运行代码或用户界面,并在两者之间推送/拉取更改。该平台还允许使用预制或自定义构建的指标来评估AI系统质量,并通过易于集成的一键部署来发布AI更新。 | |
Learn Prompting | 全面的提示工程课程 |
免费 免费 适合刚开始学习AI的个人。访问我们的免费课程,获得完成证书。
| 要使用学习提示工程,请探索可用的课程,从初级、中级或高级水平开始。您还可以参加现场课程,访问文档和博客等资源,并与社区互动。对于企业,提供量身定制的AI工作坊和按需课程。 |
PartyRock | 无代码应用程序构建器 | 登录 PartyRock,开始使用应用程序构建器构建自己的应用程序。尝试提示工程技术,并与他人分享你的创作。 | |
PromptLayer | 提示管理 | PromptLayer充当您的代码与OpenAI API之间的中间件。将PromptLayer集成到您的工作流程中以记录、管理和评估您的提示。使用仪表盘进行可视化编辑、A/B测试和部署提示。与团队成员协作并监控AI代理性能。 | |
Pickaxe | 无代码AI应用构建器 |
免费计划 $0/月 适合想要制作定制无代码AI小工具的人。
| 用户可以使用可视化的提示框架构建器创建AI驱动的应用,将它们嵌入到网站或工作区,并通过仪表板跟踪和改善其性能。他们还可以使用模板入门或创建自己的模板。 |
The Prompt Index | 人工智能提示数据库 | 用户可以浏览提示数据库,使用提示搜索引擎,提交自己的提示,并加入Telegram社区。他们还可以访问课程和博客等学习资源。要提交内容或使用AI工具箱,用户需要注册或登录。 | |
Prompt Engineering Institute | 提示工程的教程和资源 | 用户可以浏览网站,访问文章、教程和提示库。他们还可以订阅以保持对最新人工智能趋势和提示工程策略的更新。该网站还提供学习、联系和与社区互动的选项。 | |
WhisperAI | 关于创意产业中人工智能的每周通讯 | 创意专业会员 每月$8 访问独家访谈、每月趋势报告等内容。开始时可享受一个月的免费试用。 | 通过在网站上输入电子邮件订阅免费的每周通讯。为了获取更深入的见解,加入创意专业会员以访问独家内容。 |
Freshly.ai | AI价值报告 |
免费会员 $0 探索AI奇迹,享受额外功能,深入音乐发现,表达你的AI观点。AI价值报告的免费燃料。免费探索和发声。深入了解AI驱动的音乐发现工具。
| 使用Freshly.ai为公司生成AI价值报告,访问AI工具以进行实验和提高生产力,探索AI生成的艺术,并与一个专注于AI与人类协作的社区互动。你还可以使用WhatAPrompt工具来优化ChatGPT的提示。 |
内容创作:生成文章、故事、剧本或社交媒体帖子
研究与分析:总结文件、提取见解或进行文献综述
客户服务:生成对常见客户咨询或投诉的回复
创意产业:激发艺术、音乐或设计项目的新创意
用户发现提示工程是从人工智能系统生成高质量输出的强大工具。许多人在线分享他们成功的提示和技术,形成了活跃的实践社区。一些人指出,提示工程起初可能会具有挑战性,需要对AI系统有很好的理解,并愿意迭代和实验。其他人对提示工程可能被用于生成垃圾邮件或虚假信息等恶意目的提出了担忧。
作家利用提示工程从语言模型中生成创意故事主题
研究人员制作提示以总结大量科学论文的要点
艺术家尝试不同的提示来使用图像生成模型创建独特视觉设计
要有效使用提示工程,首先要了解正在使用的人工智能系统及其优缺点。将期望的输出分解为清晰的具体步骤或指导。如果有帮助,提供示例或背景信息。生成输出后,分析并根据需要修改提示。尝试使用少样本学习技术(包括在提示中提供示例)或思维链提示技术(将任务拆分为一系列子任务)。
提升人工智能生成输出的质量和相关性
提供更多对人工智能系统的控制和定制
为人工智能技术带来新的应用和用例
有助于使人工智能系统与人类目标和价值观保持一致







































