Prompt工程：大模型应用开发与优化培训课程
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培训对象： 大模型应用开发者、AI产品经理、业务人员、需要与大模型高效交互的技术人员。
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培训目标：
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理解提示词工程的基本原理和设计模式。
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掌握零样本、少样本和思维链等提示技巧。
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能够优化提示词提升模型输出质量和一致性。
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具备构建复杂提示流程和评估提示效果的能力。
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培训内容介绍：
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一、 提示词工程基础概念： 理解提示词在大模型交互中的作用，分析模型输入输出的影响因素。
二、 提示词结构与设计原则： 掌握指令、上下文、输入数据、输出格式的提示结构，遵循清晰、具体的原则。
三、 零样本提示（Zero-shot）： 直接向模型提问获取答案，设计有效的指令格式，处理开放式问题。
四、 少样本提示（Few-shot）： 在提示中提供示例引导模型输出，设计高质量的示例和格式。
五、 思维链（Chain-of-Thought）： 引导模型展示推理过程，使用"让我们一步步思考"等技巧提升复杂推理能力。
六、 自我一致性与多路径推理： 多次采样生成多个推理路径，投票选择最一致答案，提升准确性。
七、 角色扮演与人格设定： 为模型设定特定角色（专家、助手、批评者），引导输出符合角色特征。
八、 提示词优化迭代方法： 通过A/B测试比较不同提示效果，逐步优化提示词结构和措辞。
九、 复杂任务分解（Prompt Chaining）： 将复杂任务分解为多个子任务，串联多个提示步骤完成。
十、 提示词注入与安全防护： 防范提示词注入攻击，设计安全边界和内容过滤机制。
十一、 提示词管理平台（LangSmith）： 使用LangSmith等平台管理和版本化提示词，记录效果数据。
十二、 实战项目：提示词应用开发： 针对具体业务场景（客服问答、内容生成、数据分析）设计和优化提示词，提升应用效果。
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