學會打造有效提示、設計結構化輸出，以及實作智慧的條件式提示，徹底升級你的應用。深入掌握提示工程的核心原則與最佳實務，助你在人工智慧領域取得出色成果。

提示工程入門

OpenAI API 訊息角色

建立 get_response() 函式

探索提示工程

提示工程的關鍵原則

選項

有效的提示

無效的提示

這個提示有效嗎？

使用 f-string 的分隔提示

打造具體且精準的提示詞

結構化輸出與條件式提示詞

產生一個表格

自訂輸出格式

使用條件式提示

提示工程最佳實務導論

探索提示工程的進階技巧，讓你能為語言模型設計更有效、精準的提示。學習如何透過實驗與分析反覆優化提示，確保輸出更準確且更有意義。

Few-shot 提示

Zero-shot、one-shot 與 few-shot 提示

控制輸出結構

使用 few-shot 提示的情感分析

多步驟提示

用單步提示規劃旅程

以多步驟提示規劃旅程

分析解法正確性

思維鏈與自洽式提示

使用連鎖思考提示進行推理

One-shot chain-of-thought 提示

Self-consistency 提示

迭代式提示工程與優化

循環式提示工程流程

標準提示的循環式提示工程

針對 few-shot 提示的疊代式提示工程

進階提示工程策略

深入了解如何在真實的商業應用中策略性整合提示工程技術。掌握為商務情境量身打造語言模型的方法，以推動創新、簡化作業，並在快速演進的 AI 驅動商業環境中做出更有根據的決策。

文字摘要與擴寫

市場研究報告摘要

產品功能重點摘要

產品描述擴寫

文字轉換

多語溝通的翻譯

電子郵件行銷的語氣調整

寫作改善

文字分析

客戶支援工單路由

客服工單分析

程式碼產生與說明

根據問題描述進行程式碼產生

用於程式碼生成的輸入—輸出範例

使用多步驟提示修改程式碼

逐步解釋程式碼

商業應用中的提示工程

以有效的提示工程策略探索聊天機器人的開發。深入系統提示、角色扮演提示與情境整合的重點，讓你的聊天機器人能以更高的成效與自然度與使用者互動。

用於聊天機器人的 Prompt Engineering

建立雙提示的 get_response() 函式

客服聊天機器人

客服聊天機器人的行為控制

針對聊天機器人的角色扮演式提示

學習顧問聊天機器人

為學習顧問聊天機器人加入指引

整合外部脈絡

用範例對話提供脈絡

透過系統提示提供脈絡

恭喜

聊天機器人開發的提示工程

Course Glossary

ChatGPT 是一個功能強大的語言模型，能為各種應用產生近似人類的文字。不過，成效取決於你給的提示是否得當。你需要懂得如何撰寫有效的提示，而這正是提示工程的重點。在本課程中，你會深入學習提示工程的原則與最佳實務。課程結束時，你將具備撰寫有效提示的技能與知識，能解決真實世界的問題並支援商業應用。

影片含即時逐字稿，你可以點選影片左下角的「Show transcript」顯示。
課程名詞表位於右側的資源區塊。
若要取得 CPE 學分，你需要完成課程並在合格評量中達到 70% 的成績。你可以點選右側的 CPE 學分提示前往評量。

Working with the OpenAI API

透過OpenAI API深入了解OpenAI GPT模型的提示工程原則和最佳實踐。

使用 OpenAI API 的提示工程

深入掌握使用 OpenAI API 進行 prompt engineering 的原則與最佳實踐，專為 OpenAI 的 GPT 模型設計。

結構化輸出與條件式提示詞

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