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

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