PromptTune（微软）

微软 GraphRAG 项目内置的提示词自动微调工具，可根据输入文档领域自动生成适配的提示词模板。

网站介绍

PromptTune 是微软开源项目 GraphRAG（图检索增强生成）中的一个命令行工具，用于自动分析和适配输入文档的领域特征，并生成对应的提示词（Prompt）模板。它属于 GraphRAG 数据管道的关键前置环节，帮助开发者在使用 GraphRAG 构建知识图谱之前，快速获得针对特定领域优化过的提示词文件。

PromptTune 面向 AI 开发者、数据工程师和研究人员，尤其适合需要使用 GraphRAG 处理私有数据、构建领域知识图谱的技术团队。该工具完全开源，代码托管于 GitHub，由微软研究院（Microsoft Research）维护。

核心功能/栏目

1. 领域自动识别：分析输入文档的内容特征，自动判断文档所属领域（如学术论文、技术文档、商业报告等），并据此调整提示词策略。

2. 实体提取模板生成：自动生成 entity_extraction.txt 文件，定义适合当前领域的实体类型列表（如人物、组织、技术、数据集等），指导 GraphRAG 在索引阶段准确提取实体和关系。

3. 社区报告模板生成：自动生成 community_report.txt 文件，为知识图谱的社区摘要环节设定角色和报告格式，确保生成的社区报告贴合领域需求。

4. 描述摘要模板生成：自动生成 summarize_descriptions.txt 文件，优化实体和关系的描述摘要方式，提升知识图谱的信息质量。

5. 多语言与领域适配：支持指定文档领域（domain 参数）和输出语言，使生成的提示词能够适配中文、英文等不同语言环境下的文档处理需求。

推荐优势/特点

1. 降低提示词编写门槛：无需手动编写复杂的提示词模板，工具自动根据文档内容生成专业级提示词，节省大量调试时间。

2. 与 GraphRAG 深度集成：生成的提示词文件可直接被 GraphRAG 索引流程调用，无需额外配置或格式转换，开箱即用。

3. 支持自定义微调：自动生成的提示词文件均为纯文本格式，开发者可在生成结果基础上手动调整实体类型、示例内容和角色设定，实现精细化控制。

4. 开源免费：作为 GraphRAG 项目的一部分，PromptTune 完全开源，遵循 MIT 协议，可自由使用和二次开发。

使用方法/入口指引

1. 环境准备：确保已安装 Python 环境和 GraphRAG 项目。可通过 pip 安装：pip install graphrag。

2. 准备输入文档：将需要处理的文档放入项目根目录下的 input 文件夹中。

3. 运行 PromptTune 命令：在终端中执行以下命令：

python -m graphrag.prompt_tune --root . --domain "你的文档领域描述" --method random --limit 2 --chunk-size 500 --output 输出文件夹名

4. 参数说明：--root 指定项目根目录；--domain 用英文描述文档所属领域（如 "scholarly papers about AI"）；--method 选择采样方法；--limit 指定采样文档数量；--output 指定输出目录。

5. 查看和使用结果：命令执行后，在输出目录中会生成 entity_extraction.txt、community_report.txt 和 summarize_descriptions.txt 三个提示词文件。将这些文件复制到 GraphRAG 的 prompts 目录中，即可在后续索引流程中使用。

6. 项目地址：GitHub 仓库 https://github.com/microsoft/graphrag ，可在仓库文档中查阅完整的 Prompt Tuning 指南。

同类/相关网站推荐

1. GraphRAG（微软）：GraphRAG 主项目，基于知识图谱的检索增强生成框架。地址：https://github.com/microsoft/graphrag

2. PromptWizard（微软研究院）：微软推出的自动化提示词优化框架，通过反馈驱动的迭代机制优化提示词。地址：https://github.com/microsoft/PromptWizard

3. Prompt Engineering Guide：系统性的提示词工程指南，涵盖多种优化策略和最佳实践。地址：https://www.promptingguide.ai/zh

4. OpenAI Prompt Engineering 指南：OpenAI 官方发布的提示词工程最佳实践文档。地址：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

5. POML（微软）：微软开源的提示词编排标记语言，用结构化标签管理复杂提示词。地址：https://github.com/microsoft/poml