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:

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

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