本文旨在教授您设计与优化提示词（Prompt）技能，以引导大语言模型生成高质量文本，增强模型在实际应用中的表现。课程从基础概念到高级技巧全面覆盖，包括实战应用，让您的自然语言处理（NLP）能力全方位提升。

订阅信息
价格：69元
时长：约100分钟
课程内容全面覆盖提示词工程的各个方面，从概念理解到项目实战。

课程概览

• 免费部分：课程概览与价值介绍。

为什么要写好prompt

• 提升模型理解与输出质量的重要性分析。

基本写作方法

• 思维逻辑与错误写作案例分析。
• 框架介绍：包括ICIO、APE、BROKE、ROSES、SCOPE。

高级写作技巧

• 可读性与结构化输出的提升。
• 用户输入检查与迭代优化策略。
• 解决模型**幻觉与引入知识**的方法。
• 技术辅助：cot、套娃、自洽性的应用。

机票助手prompt项目实战

• 机票预定助手的实现，结合智谱清言API。

机票预定助手实现步骤

准备阶段

• 环境配置：

  python3 -m venv venv
  source venv/bin/activate
  pip install -r requirements.txt

需求分析

• 目标：设计并实现一个机票预定助手，功能与用户需求分析。

API 集成

from zhispugao.flights import FlightSearch

flight_search = FlightSearch()

提示词设计

def create_prompt(departure, destination, date):
    return f"查询{date}从{departure}到{destination}的航班信息"

接口调用与解析

result = flight_search.search_flights(create_prompt('北京', '上海', '2024-08-15'))

用户界面设计

展示航班数据的函数实现。

总结与反思

• 优化与迭代策略的应用。
• 安全与隐私处理的讨论。

• 论文与资源推荐：鼓励进一步阅读相关学术论文和实战经验分享，参考开源项目如GitHub上的大语言模型应用案例。
• 社区与论坛互动：加入相关论坛和社区，如Stack Overflow、Reddit的r/MachineLearning版块以及专业社群，进行交流和学习。
• 继续学习：考虑参加在线课程或研讨会，如慕课网、Coursera上的NLP课程，以及关注各大技术会议和讲座。

通过本课程的学习，您将获得从理论到实践的全面指导，不仅能够深入理解提示词工程的核心概念，还能通过机票助手项目实战将所学知识应用到实际场景中，进一步提升自己的NLP技能。