提示词应用项目实战课程面向对自然语言处理与大语言模型提示词写作感兴趣的初学者，从基础概念与案例引入，深入探讨提示词的重要性，教授写作基础与技巧，包括ICIO、APE等框架，以及高级策略如可读性优化、用户输入完整性检查等。课程第五部分实操项目，通过机票助手的开发，运用智谱清言API，将理论知识付诸实践。课程由狄云讲师主讲，其为世界500强公司NLP算法专家，拥有丰富教学经验与国际论文发表经历。订阅课程后，学员能获得答疑群、代码资源，并享有定期更新内容及社群互动机会。

目标人群

本课程面向所有对自然语言处理、大语言模型提示词写作感兴趣的初学者，无论您是数据科学爱好者、软件工程师还是学生，只要有对新技术的好奇心和学习热情，都能从中获益。

课程内容概览

• 课程定价：69元
• 课程时长：约100分钟
• 配套内容：答疑群、代码资源

• 课程结构：

  1. No.1: 基础概念与案例 (免费) - 定义提示词及其在AI领域的作用，通过案例展示提示词的重要性。
  2. No.2: 为何重要 (免费) - 深入探讨提示词在AI应用中如何影响模型输出质量、效率和用户体验。
  3. No.3: 写作基础与技巧 - 基础思维：提示词设计的基本思路和技术。错误示范：常见错误类型及避免方法。写作框架介绍：ICIO、APE、BROKE、ROSES、SCOPE框架。
  4. No.4: 高级写作策略 - 可读性优化、结构化输出、用户输入完整性检查、迭代优化、解决模型幻觉、套娃与cot技巧、自洽性优化。
  5. No.5: 实战项目 - 机票助手 - 基于智谱清言API的集成，从问题定义、需求分析到代码实现。示例代码：

     
     import requests
     import json

  def fetch_flight_info(prompt):
  url = 'https://api.qingyan.speech.com/v1/flights'
  headers = {'Content-Type': 'application/json'}
  data = {'prompt': prompt}
  response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
  return response.json()

  示例：获取指定航班信息

  flight_prompt = "查询从北京到上海的航班信息"
  flight_info = fetch_flight_info(flight_prompt)
  print(flight_info)

  
  6. **No.6: 总结与回顾** - 重点回顾关键概念与实战经验，鼓励提问与讨论，强化学习体验。

讲师狄云，某世界500强公司NLP算法专家，拥有丰富的教学经验和多个国际会议论文的发表记录。狄云擅长将复杂技术以易于理解的方式呈现给学员，通过实际案例和实践操作，帮助学员快速掌握大语言模型提示词写作技巧。

课程在小鹅通平台提供，支持手机APP或网页登录。订阅方式简单，直接扫码即可访问课程页面。

• 一对一小组：高级项目实战课程。
• 实战课讲师招募：寻求有经验、项目实战能力的讲师加入有三AI生态。

提供多场覆盖AI技术领域与应用案例的项目实战课程合集链接，适合不同背景的学习者深入探索。

• 课程更新：定期更新内容，保持课程与AI技术前沿接轨。
• 社群互动：加入答疑群，与讲师与同学交流学习心得。
• 合作伙伴：与慕课网等平台合作，提供更丰富的学习资源与支持。