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课程时长 7 小时
课程大纲
提示工程入门
- 什么是提示工程及其重要性
- 典型用例及其对生产力的影响
- 常见模型行为概述
有效提示词的核心原则
- 清晰度、上下文、约束和示例
- 控制输出长度、格式和风格
- 常见陷阱及如何避免
提示词模式和模板
- 基于指令的提示词和角色提示词
- 思维链和逐步提示
- 少样本示例和模板复用
动手提示练习
- 为摘要和改写设计提示词
- 为分类和数据提取设计提示词
- 现场迭代:根据输出优化提示词
评估和改进提示词
- 提示词质量的指标和启发式方法
- 使用测试和边缘案例验证提示词
- 提示词变更的版本控制和文档记录
安全、偏见与负责任使用
- 识别并减轻偏见或不安全输出
- 基本护栏和内容约束
- 何时需要人工审核
总结、资源与后续步骤
- 快速参考模板和速查表
- 推荐阅读和社区资源
- 持续练习和学习路径建议
要求
- 熟悉基于网络的AI聊天界面
- 基本理解自然语言概念
- 适应迭代式问题解决
目标学员
- 希望学习如何与AI模型有效沟通的初学者
- 探索AI工具的产品经理、内容创作者和分析师
- 负责生成或评估AI生成内容的任何人
客户评论 (2)
互动式风格,练习
Tamas Tutuntzisz
课程 - Introduction to Prompt Engineering
机器翻译
由于我们之前参加了Roche内部的AI培训(共6节课),本次培训的大部分内容是一个很好的总结,不过,我个人在这次培训中学到了一些新东西,即如何反向提问,让AI程序向你提出与特定主题相关的问题。
Roland Gisler - Congenius AG
课程 - Introduction to Prompt Engineering
机器翻译