掌握打造高效提示词的技巧，设计结构化输出，并实现智能的条件式提示，全面提升您的应用效果。深入理解 prompt engineering 的核心原则与最佳实践，在人工智能领域取得出色成果。

提示工程入门

OpenAI API 消息角色

创建 get_response() 函数

探索提示工程

提示工程的关键原则

这个提示是否有效？

使用 f-string 的分隔提示

构建具体且精确的提示词

结构化输出与条件式提示

生成一个表格

自定义输出格式

使用条件式提示

Prompt Engineering 最佳实践入门

探索 prompt engineering 的高级技术，帮助您为语言模型设计更高效、更精准的提示词。学习如何通过实验与分析不断迭代优化提示词，从而获得更准确且更有意义的输出。

Few-shot 提示

Zero-shot、one-shot 与 few-shot 提示

控制输出结构

使用 few-shot 提示的情感分析

多步提示（Multi-step prompting）

用于规划行程的单步提示

多步提示：规划一次旅行

分析解法正确性

Chain-of-thought 与 self-consistency 提示

使用链式思维提示进行推理

One-shot chain-of-thought 提示

自洽提示词（Self-consistency prompts）

迭代式提示工程与优化

迭代式提示工程流程

标准提示的迭代式提示工程

针对 few-shot 提示的迭代式提示工程

高级 Prompt Engineering 策略

深入学习如何将 prompt engineering 技术战略性地融入真实业务应用。掌握根据业务动态需求定制语言模型的方法，从而推动创新、优化运营，并在快速演进的 AI 赋能商业环境中支持更明智的决策。

文本摘要与扩写

市场调研报告摘要

产品功能要点总结

产品描述扩写

文本转换

多语言沟通的翻译

电子邮件营销的语气调整

写作改进

文本分析

客服工单分流

客户支持工单分析

代码生成与讲解

结合问题描述的代码生成

用于代码生成的输入-输出示例

用多步提示修改代码

逐步解释代码

面向业务应用的 Prompt Engineering

围绕聊天机器人开发，系统学习有效的 prompt engineering 策略。深入理解系统提示、角色扮演提示，以及如何无缝整合外部上下文，使聊天机器人与用户的交互更高效、更自然。

用于聊天机器人开发的提示工程

创建双提示词的 get_response() 函数

客户支持聊天机器人

客户支持聊天机器人的行为控制

用于聊天机器人的角色扮演式提示

学习顾问聊天机器人

为学习顾问聊天机器人添加指南

引入外部上下文

通过示例对话提供上下文

通过系统提示提供上下文

恭喜您

面向聊天机器人的 Prompt Engineering

Course Glossary

ChatGPT 是一款功能强大的语言模型，能够为多种应用生成类人文本。不过，输出质量取决于您提供的提示词。因此，您需要掌握如何编写高效的提示词，这正是 prompt engineering 的用武之地。在本课程中，您将深入学习 prompt engineering 的原理与最佳实践。课程结束时，您将具备为真实业务与应用场景编写高效提示词的技能与知识。

视频自带实时字幕，您可点击视频左下角的 "Show transcript" 展开查看。
课程术语表位于右侧的资源区。
如需获取 CPE 学分，您需要完成课程并在合格评估中达到 70% 的得分。您可以点击右侧的 CPE 学分提示进入评估。

<h2>通过高效提示工程最大化 AI 应用</h2>
ChatGPT 是一个强大的语言模型，能够为不同应用生成类人文本。 然而，它的效果只取决于你提供的提示词。 你需要知道如何编写有效的提示词，而这正是提示词工程发挥作用的地方。 提示工程是精心设计和构建提示，以从语言模型中引出所需的响应。 这是充分发挥语言模型全部潜力所必需的一项核心技能。 在本课程中，你将深入了解提示工程的原理和最佳实践。
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<h2>将你的提示工程技能提升到新水平</h2>
提示工程是当今世界中至关重要的新兴领域。 你将学习如何使用不同的提示，并为每项任务选择最合适的提示。 通过使用 Python 中的 OpenAI API 进行实践练习，你将获得亲手编写有效提示词的实战经验，这些提示词专为 ChatGPT 量身打造。
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<h2>解决现实中的商业问题</h2>
一旦你掌握了提示词工程，每个问题都将变成“只差一个提示词”就能解决。 在本课程结束时，您将掌握为 ChatGPT 编写有效提示词所需的技能和知识，以解决各种现实世界问题和商业应用。

Working with the OpenAI API

深入了解提示工程的原则和最佳实践，利用强大的语言模型如ChatGPT解决实际问题。

使用 OpenAI API 的 Prompt Engineering

深入了解提示工程的原理和最佳实践，利用 ChatGPT 等强大的语言模型解决现实问题。

面向开发者的 AI 工程师助理

开发 AI 应用程序

OpenAI 基础知识

Machine Learning Engineer

用于聊天机器人的提示工程

聊天机器人为何需要提示工程

使用 OpenAI API 的聊天机器人提示工程

用于聊天机器人开发的聊天补全端点

为聊天机器人修改 get_response()

System 消息：定义目的

System 消息：回复规范

System 消息：行为引导

Vamos praticar!

面向聊天机器人的 Prompt Engineering - 用于聊天机器人开发的提示工程

用于聊天机器人开发的提示工程

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