Advanced Prompt Engineering for DeepSeek LLM

• 大型语言模型(LLM)和人工智慧API的经验
• 掌握一门编程语言(如Python、JavaScript)
• 对NLP和文本生成技术有基本了解

观众

• 从事基于LLM的应用程序的AI工程师
• 优化AI驱动工作流程的开发人员
• 精炼AI生成的输出的数据分析师

DeepSeek LLM 提供强大的语言生成能力，而先进的提示工程技术使开发人员能够微调响应、控制输出并针对特定任务优化模型行为。

这门由讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在让高级 AI 工程师、开发人员和数据分析师掌握提示工程策略，以最大限度地提高 DeepSeek LLM 在实际应用中的效果。

培训结束时，参与者将能够：

• 制作高级提示以优化 AI 响应。
• 控制和完善 AI 生成的文本，以确保准确性和一致性。
• 利用提示链接和上下文管理技术。
• 在提示工程中减轻偏见并加强对伦理 AI 的使用。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中的动手实施。

课程定制选项

• 欲请求此课程的定制培训，请联系我们安排。

高级Prompt Engineering的介绍

• 了解提示在DeepSeek LLM 中的作用
• 提示结构如何影响AI生成的响应
• 比较DeepSeek-R1、DeepSeek-V3和其他LLM在提示行为中的表现

设计有效提示

• 精确和结构化提示的制作
• 控制语气、长度和格式的技巧
• 处理模棱两可和开放式问题

优化AI响应

• 针对特定任务微调提示
• 调整温度和最大令牌以控制响应
• 使用系统消息和基于角色的提示

保持Management和提示链结

• 在多次AI交互中保持上下文
• 链接提示以指导复杂任务
• 在长对话中使用记忆和引用技术

降低偏见和提高AI可靠性

• 检测和减轻AI生成的输出中的偏见
• 确保AI响应的事实准确性
• 提示工程中的伦理考虑

测试和评估提示性能

• 测量AI响应质量和一致性
• 提示测试和评估的自动化
• 有效提示工程策略的案例研究

部署具有优化提示的AI驱动的应用程序

• 将精炼的提示集成到企业工作流程中
• 优化AI驱动的聊天机器人和自动化工具
• 针对不同使用案例扩展提示策略

Prompt Engineering的发展趋势

• LLM和提示优化技术的进步
• 通过提示工程实现混合AI人类协作
• 未来在AI生成的内容控制方面的创新

总结和结论