DeepLearning.AI

本課程教授核心提示工程原則，包括清晰的指示、角色扮演和迭代改進。 學生學習製作能從 ChatGPT 產生所需回應的提示。 這涉及理解提示結構、上下文設置和輸出格式。 掌握這些基礎知識對於最大化 LLM 輸出的準確性和相關性至關重要，從而產生更有效的 AI 應用程式。

學習透過鏈接多個 LLM 呼叫來自動化任務。 這涉及設計在不同 LLM 交互之間傳遞資訊的提示，從而創建複雜的工作流程。 例如，您可以建立一個系統，該系統可以總結文本、翻譯文本，然後自動生成社群媒體貼文。 此功能透過簡化重複性任務來顯著提高生產力。

本課程引導您使用提示工程技術構建自定義聊天機器人。 這包括設計對話流程、設定個性和整合外部資料來源。 您將學習如何創建可以回答特定問題、提供客戶支援或參與創意任務的聊天機器人。 這是透過微調提示以控制聊天機器人的行為和回應風格來實現的。

本課程提供使用 Python 和相關函式庫的實用、基於程式碼的範例。 這種實作方法使開發人員能夠立即應用所學概念。 程式碼片段演示了如何與 ChatGPT API 交互、構造提示和處理回應。 這種實用性重點加速了學習並實現了 AI 驅動應用程式的快速原型設計。

本課程強調提示改進的迭代過程。 學生學習分析 LLM 輸出、識別需要改進的領域並相應地調整提示。 這包括提示版本控制、A/B 測試和回饋迴圈等技術。 這種迭代方法對於優化提示效能和從 LLM 獲得所需結果至關重要。