prompt-in-context-learning 快速上手指南

prompt-in-context-learning 是由 EgoAlpha Lab 开源的工程指南资源库，旨在帮助开发者掌握大语言模型（LLM）的上下文学习（In-Context Learning）与提示工程（Prompt Engineering）。本项目主要包含前沿论文汇总、实验游乐场（Playground）、提示工程技术文档及 LangChain 使用指南。

注意：本项目主要为资源索引与文档集合，而非单一的 Python 安装包。以下指南将指导你如何获取资源并在本地运行相关的实验代码（如 LangChain 教程）。

环境准备

在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux, macOS 或 Windows (推荐 WSL2)
• Python 版本：Python 3.8 或更高版本
• 包管理工具：pip 或 conda
• 前置依赖：
  • Git (用于克隆仓库)
  • Jupyter Notebook / JupyterLab (用于运行 .ipynb 示例代码)
  • 基础 AI 库：langchain, openai, transformers 等（将在安装步骤中配置）

安装步骤

1. 克隆项目仓库

首先，将项目代码克隆到本地。国内用户建议使用 Gitee 镜像（如有）或通过代理加速 GitHub 访问。

git clone https://github.com/EgoAlpha/prompt-in-context-learning.git
cd prompt-in-context-learning

2. 创建虚拟环境并安装依赖

为了隔离依赖，建议创建独立的虚拟环境。本项目中的可运行代码主要集中在 langchain_guide 目录下。

# 创建虚拟环境
python -m venv venv

# 激活环境
# Linux/macOS:
source venv/bin/activate
# Windows:
venv\Scripts\activate

# 安装基础依赖 (根据 langchain_guide 中的具体要求)
pip install langchain openai transformers torch jupyterlab pandas

💡 国内加速建议： 推荐使用清华或阿里镜像源加速 pip 安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple langchain openai transformers torch jupyterlab pandas

3. 配置 API Key

大多数示例（特别是涉及 ChatGPT 或其他商业模型的部分）需要配置 API Key。请在运行前设置环境变量：

# Linux/macOS
export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

# Windows (PowerShell)
$env:OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

基本使用

本项目核心用法是阅读整理的论文资源以及在 Jupyter 中运行实践教程。

1. 浏览资源文档

你可以直接在浏览器中打开克隆下来的 Markdown 文件，查看分类整理的论文和提示词技巧：

• 提示工程技巧：打开 PromptEngineering.md
• ChatGPT 实战案例：打开 chatgptprompt.md
• 最新论文列表：打开 README.md 查看 "AI Spotlight" 和 "Papers" 章节

2. 运行 LangChain 入门教程

项目提供了基于 LangChain 的快速上手指南，这是最直接的代码实践方式。

启动 Jupyter Lab：

jupyter lab

打开示例笔记：

在 Jupyter 界面中，导航至 langchain_guide 文件夹，打开 LangChainTutorial.ipynb。

最简单的代码示例：

在 Notebook 单元格中，你可以尝试以下基础流程（基于 LangChain 框架）：

from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 初始化 LLM (确保已设置 OPENAI_API_KEY)
llm = OpenAI(temperature=0.7)

# 定义提示模板
template = """
You are an expert in prompt engineering. 
Explain the concept of {concept} in simple terms with an example.
"""
prompt = PromptTemplate(input_variables=["concept"], template=template)

# 生成内容
chain = prompt | llm
response = chain.invoke({"concept": "In-Context Learning"})

print(response)

3. 探索 Playground

访问项目中的 Playground.md 文件，其中列出了支持提示词实验的在线大模型平台链接。你可以直接点击链接跳转至相应平台进行零代码的提示词测试。

下一步建议： 深入阅读 PromptEngineering.md 中的 "Chain of Thought" 和 "Retrieval Augmented Generation" 章节，结合代码示例进阶学习高级提示技巧。