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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 生成的響應
  • 比較 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 和其他 LLM 在提示行爲上的差異

設計有效的提示

  • 編寫精確且結構化的提示
  • 控制語氣、長度和格式的技巧
  • 處理模棱兩可和開放式問題

優化 AI 響應

  • 針對特定任務微調提示
  • 調整溫度和最大 token 數以控制響應
  • 使用系統消息和基於角色的提示

上下文管理和提示鏈

  • 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術

減少偏見並提高 AI 可靠性

  • 檢測並減少 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量

測試和評估提示性能

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

部署帶有優化提示的 AI 應用

  • 將優化後的提示集成到企業工作流中
  • 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 和提示優化技術的最新進展
  • 通過提示工程實現 AI-人類混合協作
  • AI 生成內容控制的未來創新

總結與下一步

最低要求

  • 具備大型語言模型(LLM)和 AI API 的經驗。
  • 熟練掌握一種編程語言(如 Python、JavaScript)。
  • 對自然語言處理(NLP)和文本生成技術有基本瞭解。

目標受衆

  • 使用 LLM 應用的 AI 工程師。
  • 優化 AI 驅動工作流的開發者。
  • 優化 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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