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    课程大纲
高级Prompt Engineering简介
- 理解Prompt在DeepSeek LLM中的作用。
- Prompt结构如何影响AI生成的响应。
- 比较DeepSeek-R1、DeepSeek-V3及其他LLM在Prompt行为上的差异。
设计有效的Prompt
- 设计精确且结构化的Prompt。
- 控制语调、长度和格式的技术。
- 处理模糊和开放式问题。
优化AI响应
- 针对特定任务微调Prompt。
- 调整温度和最大令牌数以控制响应。
- 使用系统消息和基于角色的Prompting。
上下文管理与Prompt链
- 在多次AI交互中保持上下文。
- 使用Prompt链引导复杂任务。
- 在长对话中使用记忆和参考技术。
减少偏见与提高AI可靠性
- 检测并减少AI生成输出中的偏见。
- 确保AI响应的准确性。
- Prompt Engineering中的伦理考量。
测试与评估Prompt性能
- 衡量AI响应的质量和一致性。
- 自动化Prompt测试与评估。
- 有效Prompt Engineering策略的案例研究。
部署带有优化Prompt的AI应用
- 将优化后的Prompt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。
- 针对不同用例扩展Prompt策略。
Prompt Engineering的新兴趋势
- LLM与Prompt优化技术的最新进展。
- 通过Prompt Engineering实现人机协作。
- AI生成内容控制的未来创新。
总结与下一步
要求
- 具备大语言模型(LLMs)和AI API的使用经验。
- 熟练掌握一种编程语言(如Python、JavaScript)。
- 具备自然语言处理(NLP)和文本生成技术的基本理解。
受众
- 从事LLM应用开发的AI工程师。
- 优化AI驱动工作流程的开发者。
- 优化AI生成输出的数据分析师。
             14 小时
        
        
 
                    