Advanced Prompt Engineering for DeepSeek LLM

• 大型語言模型(LLM)和人工智慧API的經驗
• 掌握一門編程語言(如Python、JavaScript)
• 對NLP和文本生成技術有基本了解

觀眾

• 從事基於LLM的應用程序的AI工程師
• 優化AI驅動工作流程的開發人員
• 精煉AI生成的輸出的數據分析師

DeepSeek LLM 提供強大的語言生成能力，而先進的提示工程技術使開發人員能夠微調響應、控制輸出並針對特定任務優化模型行為。

這門由講師主導的現場培訓（在線或現場）旨在讓高級 AI 工程師、開發人員和數據分析師掌握提示工程策略，以最大限度地提高 DeepSeek LLM 在實際應用中的效果。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 製作高級提示以優化 AI 响應。
• 控制和完善 AI 生成的文本，以確保準確性和一致性。
• 利用提示鏈接和上下文管理技術。
• 在提示工程中減輕偏見並加強對倫理 AI 的使用。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中的動手實施。

課程定制選項

• 欲請求此課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

高級Prompt Engineering的介紹

• 了解提示在DeepSeek LLM 中的作用
• 提示結構如何影響AI生成的響應
• 比較DeepSeek-R1、DeepSeek-V3和其他LLM在提示行為中的表现

設計有效提示

• 精確和結構化提示的制作
• 控制語氣、長度和格式的技巧
• 處理模棱兩可和開放式問題

優化AI響應

• 針對特定任務微調提示
• 調整溫度和最大令牌以控制響應
• 使用系統消息和基於角色的提示

保持Management和提示鏈結

• 在多次AI交互中保持上下文
• 鏈接提示以指導復雜任務
• 在長對話中使用記憶和引用技術

降低偏見和提高AI可靠性

• 檢測和減輕AI生成的輸出中的偏見
• 確保AI響應的事實準確性
• 提示工程中的倫理考慮

測試和評估提示性能

• 測量AI響應質量和一致性
• 提示測試和評估的自動化
• 有效提示工程策略的案例研究

部署具有優化提示的AI驅動的應用程序

• 將精煉的提示集成到企業工作流程中
• 優化AI驅動的聊天機器人和自動化工具
• 針對不同使用案例擴展提示策略

Prompt Engineering的發展趨勢

• LLM和提示優化技術的進步
• 通過提示工程實現混合AI人類協作
• 未來在AI生成的內容控制方面的創新

總結和結論