DeepLearning.AI

本课程教授核心提示工程原理，包括清晰的指令、角色扮演和迭代改进。学生学习制作能够从 ChatGPT 中获得所需响应的提示。这涉及理解提示结构、上下文设置和输出格式。掌握这些基础对于最大限度地提高 LLM 输出的准确性和相关性至关重要，从而带来更有效的 AI 应用。

学习通过链接多个 LLM 调用来自动化任务。这涉及设计在不同 LLM 交互之间传递信息的提示，从而创建复杂的工作流程。例如，您可以构建一个系统，该系统可以总结文本、翻译文本，然后生成社交媒体帖子，所有这些都是自动完成的。此功能通过简化重复性任务来显著提高生产力。

本课程指导您使用提示工程技术构建自定义聊天机器人。这包括设计对话流程、设置个性和集成外部数据源。您将学习如何创建可以回答特定问题、提供客户支持或参与创意任务的聊天机器人。这是通过微调提示以控制聊天机器人的行为和响应风格来实现的。

本课程提供使用 Python 和相关库的实用、基于代码的示例。这种实践方法使开发人员能够立即应用所学概念。代码片段演示了如何与 ChatGPT API 交互、构建提示和处理响应。这种实践重点加速了学习并实现了 AI 驱动应用程序的快速原型设计。

本课程强调提示优化的迭代过程。学生学习分析 LLM 输出、确定需要改进的领域并相应地调整提示。这包括提示版本控制、A/B 测试和反馈循环等技术。这种迭代方法对于优化提示性能和从 LLM 中获得所需结果至关重要。