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

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