added some pages in ru

pages/_meta.ru.json

@@ -8,8 +8,8 @@
   "papers": "Статьи",
   "tools": "Инструменты",
   "notebooks": "Notebooks",
-  "datasets": "Наборы данных",
-  "readings": "Дополнительные чтения",
+  "datasets": "Datasets",
+  "readings": "Дополнительные статьи",
   "course": {
     "title": "Курс по инженерии промптов",
     "type": "page"

pages/index.ru.mdx

@@ -0,0 +1,20 @@
+# Руководство по промпт-инжинирингу
+
+Промпт-инжиниринг - это относительно новая дисциплина разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM) в широком спектре приложений и исследовательских тем. Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM).
+
+Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами.
+
+Промпт-инжиниринг - это не только разработка и создание промптов. Это охватывает широкий спектр навыков и техник, полезных для взаимодействия и разработки с LLM. Это важный навык для взаимодействия, создания и понимания возможностей LLM. Вы можете использовать промпт-инжиниринг для повышения безопасности LLM и создания новых возможностей, таких как добавление доменных знаний и внешних инструментов к LLM.
+
+Вдохновленные высоким интересом к разработке с использованием LLM, мы создали это новое руководство по промпт-инжинирингу, которое содержит все последние статьи, учебные руководства, модели, лекции, ссылки, новые возможности LLM и инструменты, связанные с промпт-инжинирингом.
+
+---
+В связи с большим спросом, мы сотрудничаем с Maven, чтобы предложить новый курс по промпт-инжинирингу для LLM. Если вас интересует, [присоединитесь к списку ожидания](https://maven.com/forms/4f11a9).
+
+[Элвис Саравия](https://www.linkedin.com/in/omarsar/), который работал в компаниях Meta AI и Elastic, и имеет многолетний опыт в области искусственного интеллекта и LLM, будет преподавателем на этом курсе.
+
+Этот практически
+
+й курс охватит методы промпт-инжиниринга, примеры использования и инструменты для эффективного создания приложений на основе больших языковых моделей (LLM).
+
+Наши учащиеся варьируются от программистов до ведущих исследователей и практиков в области искусственного интеллекта в организациях, таких как LinkedIn, Amazon, JPMorgan Chase & Co., Intuit, Fidelity Investments, Coinbase, Guru и многих других.

pages/introduction.ru.mdx

@@ -0,0 +1,7 @@
+# Введение
+
+Промпт-инжиниринг - это относительно новая дисциплина разработки и оптимизации промптов для эффективного использования языковых моделей (LM) в широком спектре приложений и исследовательских тем. Навыки промпт-инжиниринга помогают лучше понять возможности и ограничения больших языковых моделей (LLM). Исследователи используют промпт-инжиниринг для улучшения возможностей LLM на широком спектре общих и сложных задач, таких как вопросно-ответная система и арифметическое рассуждение. Разработчики используют промпт-инжиниринг для разработки надежных и эффективных методов промптинга, взаимодействующих с LLM и другими инструментами.
+
+Это руководство охватывает основы промптов, чтобы дать общее представление о том, как использовать промпты для взаимодействия и командования LLM.
+
+Все примеры протестированы с использованием `text-davinci-003` на [площадке OpenAI](https://platform.openai.com/playground), если не указано иное. Модель использует конфигурации по умолчанию, т.е. `temperature=0.7` и `top-p=1`.

pages/notebooks.ru.mdx

@@ -0,0 +1,11 @@
+# Notebooks по промпт-инжинирингу
+
+Включает в себя коллекцию notebooks, которые мы разработали, чтобы помочь вам начать работу с промпт-инжинирингом. Скоро будет добавлено больше!
+
+| Описание   | Заметка   | 
+| :------------ | :---------: | 
+|Узнайте, как выполнять различные типы общих задач с использованием библиотеки `openai` и `LangChain`|[Начало работы с промпт-инжинирингом](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/notebooks/pe-lecture.ipynb)|
+|Узнайте, как использовать код в качестве рассуждения для решения общих задач с использованием интерпретатора Python в сочетании с языковой моделью.|[Языковая модель, поддерживаемая программой](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/notebooks/pe-pal.ipynb)|
+|Узнайте больше о том, как делать вызовы к API ChatGPT с использованием библиотеки `openai`.|[Введение в API ChatGPT](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/notebooks/pe-chatgpt-intro.ipynb)|
+|Узнайте, как использовать функции ChatGPT с использованием библиотеки `LangChain`. |[API ChatGPT с использованием LangChain](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/notebooks/pe-chatgpt-langchain.ipynb)|
+|Узнайте о противоборствующем промптинге, включая защитные меры.|[Противоборствующий промпт-инжиниринг](https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide/blob/main/notebooks/pe-chatgpt-adversarial.ipynb)|

pages/tools.ru.mdx

@@ -0,0 +1,47 @@
+# Инструменты и библиотеки
+#### (Отсортированные по имени)
+
+- [AI Test Kitchen](https://aitestkitchen.withgoogle.com)
+- [betterprompt](https://github.com/stjordanis/betterprompt)
+- [Chainlit](https://github.com/chainlit/chainlit)
+- [ChatGPT Prompt Generator](https://huggingface.co/spaces/merve/ChatGPT-prompt-generator)
+- [ClickPrompt](https://github.com/prompt-engineering/click-prompt)
+- [DreamStudio](https://beta.dreamstudio.ai)
+- [DUST](https://dust.tt)
+- [Dyno](https://trydyno.com)
+- [EmergentMind](https://www.emergentmind.com)
+- [EveryPrompt](https://www.everyprompt.com)
+- [Guardrails](https://github.com/ShreyaR/guardrails)
+- [GPT Index](https://github.com/jerryjliu/gpt_index)
+- [GPTTools](https://gpttools.com/comparisontool)
+- [hwchase17/adversarial-prompts](https://github.com/hwchase17/adversarial-prompts)
+- [Interactive Composition Explorer](https://github.com/oughtinc/ice)
+- [Knit](https://promptknit.com)
+- [LangChain](https://github.com/hwchase17/langchain)
+- [Lexica](https://lexica.art)
+- [LMFlow](https://github.com/OptimalScale/LMFlow)
+- [loom](https://github.com/socketteer/loom)
+- [Metaprompt](https://metaprompt.vercel.app/?task=gpt)
+- [OpenAI Playground](https://beta.openai.com/playground)
+- [OpenICL](https://github.com/Shark-NLP/OpenICL)
+- [OpenPrompt](https://github.com/thunlp/OpenPrompt)
+- [OpenPlayground](https://nat.dev/)
+- [OptimusPrompt](https://www.optimusprompt.ai)
+- [Playground](https://playgroundai.com)
+- [Prodia](https://app.prodia.com/#/)
+- [Prompt Apps](https://chatgpt-prompt-apps.com/)
+- [Prompt Base](https://promptbase.com)
+- [Prompt Engine](https://github.com/microsoft/prompt-engine)
+- [Prompt Generator for OpenAI's DALL-E 2](http://dalle2-prompt-generator.s3-website-us-west-2.amazonaws.com)
+- [Promptable](https://promptable.ai)
+- [PromptInject](https://github.com/agencyenterprise/PromptInject)
+- [Prompts.ai](https://github.com/sevazhidkov/prompts-ai)
+- [Promptmetheus](https://promptmetheus.com)
+- [PromptPerfect](https://promptperfect.jina.ai/)
+- [Promptly](https://trypromptly.com/)
+- [PromptSource](https://github.com/bigscience-workshop/promptsource)
+- [Promptist](https://promptist.herokuapp.com/)
+- [Scale SpellBook](https://scale.com/spellbook)
+- [sharegpt](https://sharegpt.com)
+- [ThoughtSource](https://github.com/OpenBioLink/ThoughtSource)
+- [Visual Prompt Builder](https://tools.saxifrage.xyz/prompt)