《大语言模型提示词（Prompt）工程实战》聚焦于将理论与实践结合，通过100分钟的课程，深入讲解大语言模型的提示词（Prompt）工程。本课程旨在帮助学员掌握如何撰写高效率、高质量的提示词，以引导模型生成所需的文本内容。特别地，课程将通过一个机票预定助手的项目实战，结合智谱清言API，引领学员亲自动手实践，确保理论知识能够转化为实际操作能力。

• 课程性质与目标: 本课程旨在提供深入的理论指导与实际操作经验，旨在增强学员撰写提示词的能力，提升模型生成文本的质量和相关性。

课程概览

• 定义与案例 (免费试听)**

  • 概述：介绍提示词的定义、应用场景及实际案例，理解提示词在自然语言处理任务中的关键作用。

• 重要性 (免费试听)**

  • 概述：分析高质提示词对于模型生成文本质量的影响，讨论为何良好的提示词是模型成功的关键因素。

• 写作基础

  • 基础写作思维：理解提示词的核心概念与基本结构，包括ICIO、APE、BROKE、ROSES、SCOPE等框架，理解不同框架的适用场景。
  • 错误案例分析：识别常见错误并学习避免方法。
• 高级技巧
  • 提示词优化：提高可读性、结构化输出、用户输入检查、迭代优化、解决幻觉问题、套娃与cot策略、自洽性等高级方法。
  • 实战案例分析：通过具体实例展示如何应用高级技巧。

机票助手实战

• 基于智谱清言API的实现：从需求分析到API调用，全程指导如何构建机票预定助手的提示词，并实现机票预订助手的项目实战。

课程特色

• 讲师背景：由狄云讲师主讲，某世界500强公司算法专家，拥有丰富的NLP领域经验，曾发表论文、专利。
• 配套资源：提供答疑群、代码示例，支持项目实战学习。
• 价格与时长：课程定价69元，讲解时长约为100分钟。

订阅方式

• 平台介绍：在小鹅通平台订阅课程，支持手机APP与网页访问。

相关课程与项目实战

• 精选课程推荐：访问慕课网，了解更多项目实战课程，涵盖CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、AI（人工智能）等技术领域。

实践示例：构建机票预定助手

以下是一个简单的机票预定助手示例代码框架，用于说明如何在实际项目中应用所学知识：

import requests

class FlightAssistant:
    def __init__(self, api_key):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.travelpayouts.com/v1/suggests"

    def get_flights(self, origin, destination, date):
        params = {
            "currency": "USD",
            "locale": "en_US",
            "origin": origin,
            "destination": destination,
            "date": date,
            "key": self.api_key,
        }
        response = requests.get(self.base_url, params=params)
        if response.status_code == 200:
            flights = response.json()
            return flights['data']
        else:
            return None

# 示例使用
assistant = FlightAssistant("your_api_key")
flights = assistant.get_flights("shanghai", "beijing", "2023-04-01")
print(flights)

总结：

《大语言模型提示词（Prompt）工程实战》致力于提供深入的理论知识与丰富的实践操作，通过机票预定助手的实战项目，让学员在实践中掌握撰写高质量提示词的技巧，提升大语言模型的应用能力。课程由经验丰富的讲师主讲，配套资源丰富，适合希望在自然语言处理领域深入学习和实践的学员。