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課程簡介

高級提示工程簡介

  • 了解提示在 DeepSeek LLM 中的作用
  • 提示結構如何影響 AI 生成的回應
  • 比較 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 及其他 LLMs 在提示行為上的差異

設計有效提示

  • 編寫精確且結構化的提示
  • 控制語氣、長度和格式的技術
  • 處理模糊和開放式問題

優化 AI 回應

  • 針對特定任務微調提示
  • 調整溫度和最大令牌數以控制回應
  • 使用系統訊息和基於角色的提示

上下文管理與提示鏈接

  • 在多次 AI 互動中保持上下文
  • 連接提示以引導複雜任務
  • 在長對話中使用記憶和參考技術

減少偏差並提升 AI 可靠性

  • 檢測並減輕 AI 生成輸出中的偏差
  • 確保 AI 回應的事實準確性
  • 提示工程中的道德考量

測試和評估提示效能

  • 衡量 AI 回應的質量和一致性
  • 自動化提示測試和評估
  • 高效提示工程策略的案例研究

部署優化提示驅動的 AI 應用

  • 將精煉後的提示整合至企業工作流
  • 優化 AI 驅動聊天機器人和自動化工具
  • 擴展不同使用案例的提示策略

提示工程的新興趨勢

  • LLMs 和提示優化技術的進展
  • 通過提示工程實現 AI 與人類協作
  • AI 生成內容控制的未來創新

總結與下一步

最低要求

  • 具備大型語言模型(LLMs)和 AI API 的使用經驗
  • 熟練掌握一種編程語言(例如 Python、JavaScript)
  • 對自然語言處理(NLP)和文本生成技術有基本了解

對象

  • 使用基於 LLM 應用的 AI 工程師
  • 優化 AI 驅動工作流程的開發者
  • 改進 AI 生成輸出的數據分析師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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