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課程簡介
高級提示工程簡介
- 理解提示在DeepSeek LLM中的作用
- 提示結構如何影響AI生成響應
- 比較DeepSeek-R1、DeepSeek-V3與其他LLM的提示行爲
設計有效的提示
- 編寫精確且結構化的提示
- 控制語調、長度和格式的技巧
- 處理模糊和開放式問題
優化AI響應
- 爲特定任務微調提示
- 調整溫度和最大標記數以控制響應
- 使用系統消息和基於角色的提示
上下文管理與提示鏈
- 在多次AI交互中保持上下文
- 通過提示鏈引導複雜任務
- 在長對話中使用記憶和參考技巧
減少偏見並提高AI可靠性
- 檢測並減輕AI生成輸出中的偏見
- 確保AI響應的事實準確性
- 提示工程中的倫理考慮
測試與評估提示性能
- 衡量AI響應的質量和一致性
- 自動化提示測試與評估
- 有效提示工程策略的案例研究
部署帶有優化提示的AI驅動應用
- 將優化提示集成到企業工作流程中
- 優化AI驅動的聊天機器人和自動化工具
- 爲不同用例擴展提示策略
提示工程的新興趨勢
- LLM與提示優化技術的進展
- 通過提示工程實現AI-人混合協作
- AI生成內容控制的未來創新
總結與下一步
最低要求
- 具備大語言模型(LLMs)和AI API的經驗
- 精通一門編程語言(如Python、JavaScript)
- 對自然語言處理(NLP)和文本生成技術有基本瞭解
受衆
- 從事基於LLM應用的AI工程師
- 優化AI驅動工作流的開發者
- 精煉AI生成輸出的數據分析師
14 時間: