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课程大纲
提示工程导论
- 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
有效提示的核心原则
- 清晰性、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
提示模式与模板
- 基于指令的提示和角色提示
- 链式思维和逐步提示
- 少样本示例和模板复用
动手提示练习
- 为摘要和重写设计提示
- 为分类和数据提取设计提示
- 实时迭代:根据输出优化提示
评估与改进提示
- 提示质量的指标与启发式方法
- 使用测试和边缘案例验证提示
- 提示版本控制与文档记录
安全性、偏见与负责任的使用
- 识别并减少偏见或不安全的输出
- 基本护栏与内容约束
- 何时需要人工审查
总结、资源与后续步骤
- 快速参考模板与备忘单
- 推荐阅读与社区资源
- 持续练习与学习路径建议
要求
- 熟悉基于Web的AI聊天界面
- 对自然语言概念有基本了解
- 适应迭代解决问题的过程
受众
- 初学者,希望学习如何有效与AI模型沟通
- 产品经理、内容创作者和分析师,探索AI工具
- 负责生成或评估AI生成内容的任何人
2 小时
客户评论 (1)
非常良好地适应
Michal - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
课程 - Prompt Engineering for ChatGPT
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