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Struttura del corso
Introduzione all'Ingegneria Avanzata dei Prompt
- Comprensione del ruolo dei prompt in DeepSeek LLM
- Come la struttura del prompt influisce sulle risposte AI
- Confronto tra DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 e altri LLMs nel comportamento dei prompt
Progettazione di Prompt Efficaci
- Creazione di prompt precisi e strutturati
- Tecniche per controllare il tono, la lunghezza e il formato
- Gestione di domande ambigue e aperte
Ottimizzazione delle Risposte AI
- Affinamento dei prompt per compiti specifici
- Regolazione della temperatura e del numero massimo di token per il controllo delle risposte
- Utilizzo di messaggi di sistema e prompting basato su ruoli
Gestione del Contesto e Concatenamento dei Prompt
- Mantenimento del contesto in interazioni AI multiple
- Concatenamento di prompt per guidare compiti complessi
- Utilizzo di tecniche di memoria e riferimento in conversazioni lunghe
Riduzione dei Bias e Miglioramento della affidabilità dell'AI
- Rilevazione e mitigazione dei bias nelle uscite AI
- Garanzia dell'accuratezza fatta in risposte AI
- Considerazioni etiche nell'ingegneria dei prompt
Test e Valutazione delle Prestazioni dei Prompt
- Misurazione della qualità e coerenza delle risposte AI
- Automazione del test e valutazione dei prompt
- Studi di caso di strategie di ingegneria dei prompt efficaci
Implementazione di Applicazioni AI-Powered con Prompt Ottimizzati
- Integrazione di prompt raffinati nei flussi di lavoro aziendali
- Ottimizzazione di chatbot e strumenti di automazione basati su AI
- Scalabilità delle strategie di prompt per diversi casi d'uso
Tendenze Emergenti nell'Ingegneria dei Prompt
- Avanzamenti nei LLMs e tecniche di ottimizzazione dei prompt
- Collaborazione ibrida AI-umana attraverso l'ingegneria dei prompt
- Innovazioni future nel controllo del contenuto generato da AI
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Esperienza con modelli linguistici grandi (LLMs) e API AI
- Competenza in un linguaggio di programmazione (ad esempio, Python, JavaScript)
- Conoscenza di base di NLP e tecniche di generazione di testo
Audience
- Ingegneri AI che lavorano con applicazioni basate su LLM
- Sviluppatori che ottimizzano flussi di lavoro AI
- Analisti di dati che raffinano gli output generati da AI
14 ore