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课程大纲
高级Prompt Engineering的介绍
- 了解提示在DeepSeek LLM 中的作用
- 提示结构如何影响AI生成的响应
- 比较DeepSeek-R1、DeepSeek-V3和其他LLM在提示行为中的表现
设计有效提示
- 精确和结构化提示的制作
- 控制语气、长度和格式的技巧
- 处理模棱两可和开放式问题
优化AI响应
- 针对特定任务微调提示
- 调整温度和最大令牌以控制响应
- 使用系统消息和基于角色的提示
保持Management和提示链结
- 在多次AI交互中保持上下文
- 链接提示以指导复杂任务
- 在长对话中使用记忆和引用技术
降低偏见和提高AI可靠性
- 检测和减轻AI生成的输出中的偏见
- 确保AI响应的事实准确性
- 提示工程中的伦理考虑
测试和评估提示性能
- 测量AI响应质量和一致性
- 提示测试和评估的自动化
- 有效提示工程策略的案例研究
部署具有优化提示的AI驱动的应用程序
- 将精炼的提示集成到企业工作流程中
- 优化AI驱动的聊天机器人和自动化工具
- 针对不同使用案例扩展提示策略
Prompt Engineering的发展趋势
- LLM和提示优化技术的进步
- 通过提示工程实现混合AI人类协作
- 未来在AI生成的内容控制方面的创新
总结和结论
要求
- 大型语言模型(LLM)和人工智慧API的经验
- 掌握一门编程语言(如Python、JavaScript)
- 对NLP和文本生成技术有基本了解
观众
- 从事基于LLM的应用程序的AI工程师
- 优化AI驱动工作流程的开发人员
- 精炼AI生成的输出的数据分析师
14 小时