Prompt工程：大模型應(yīng)用開發(fā)與優(yōu)化培訓(xùn)課程
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培訓(xùn)對(duì)象： 大模型應(yīng)用開發(fā)者、AI產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務(wù)人員、需要與大模型高效交互的技術(shù)人員。
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培訓(xùn)目標(biāo)：
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理解提示詞工程的基本原理和設(shè)計(jì)模式。
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掌握零樣本、少樣本和思維鏈等提示技巧。
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能夠優(yōu)化提示詞提升模型輸出質(zhì)量和一致性。
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具備構(gòu)建復(fù)雜提示流程和評(píng)估提示效果的能力。
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培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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一、 提示詞工程基礎(chǔ)概念： 理解提示詞在大模型交互中的作用，分析模型輸入輸出的影響因素。
二、 提示詞結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)原則： 掌握指令、上下文、輸入數(shù)據(jù)、輸出格式的提示結(jié)構(gòu)，遵循清晰、具體的原則。
三、 零樣本提示（Zero-shot）： 直接向模型提問獲取答案，設(shè)計(jì)有效的指令格式，處理開放式問題。
四、 少樣本提示（Few-shot）： 在提示中提供示例引導(dǎo)模型輸出，設(shè)計(jì)高質(zhì)量的示例和格式。
五、 思維鏈（Chain-of-Thought）： 引導(dǎo)模型展示推理過程，使用"讓我們一步步思考"等技巧提升復(fù)雜推理能力。
六、 自我一致性與多路徑推理： 多次采樣生成多個(gè)推理路徑，投票選擇最一致答案，提升準(zhǔn)確性。
七、 角色扮演與人格設(shè)定： 為模型設(shè)定特定角色（專家、助手、批評(píng)者），引導(dǎo)輸出符合角色特征。
八、 提示詞優(yōu)化迭代方法： 通過A/B測(cè)試比較不同提示效果，逐步優(yōu)化提示詞結(jié)構(gòu)和措辭。
九、 復(fù)雜任務(wù)分解（Prompt Chaining）： 將復(fù)雜任務(wù)分解為多個(gè)子任務(wù)，串聯(lián)多個(gè)提示步驟完成。
十、 提示詞注入與安全防護(hù)： 防范提示詞注入攻擊，設(shè)計(jì)安全邊界和內(nèi)容過濾機(jī)制。
十一、 提示詞管理平臺(tái)（LangSmith）： 使用LangSmith等平臺(tái)管理和版本化提示詞，記錄效果數(shù)據(jù)。
十二、 實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目：提示詞應(yīng)用開發(fā)： 針對(duì)具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景（客服問答、內(nèi)容生成、數(shù)據(jù)分析）設(shè)計(jì)和優(yōu)化提示詞，提升應(yīng)用效果。
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專家力量：
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，熱情，樂于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
