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提示工程
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53 主题
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互动学习
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循序渐进
掌握与AI语言模型有效沟通的艺术和科学。提示工程是AI时代的关键技能,教您如何制作精确、有效的提示,从ChatGPT、Claude和其他大型语言模型等AI系统中获得最佳结果。学习提示设计的系统方法,理解AI行为模式,发现链式思维推理、少样本学习和提示链等先进技术。无论您是将AI集成到应用程序中的开发者、利用AI工具的内容创作者,还是寻求最大化AI生产力的专业人士,这个综合指南都将改变您与人工智能的交互方式。探索现实世界的用例,排除常见的提示故障,培养释放AI全面潜力的专业知识。通过系统化的学习方法,您将能够在各种领域和行业中充分发挥人工智能的强大能力,提升工作效率和创新能力。
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课程已完成
此课程已完成并准备好学习。所有主题都可供学习。
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📋 学习路径
按照下面的结构化学习路径进行学习
提示工程简介
提示的历史与演进
AI模型类型与提示
有效提示的结构
提示开发生命周期
零样本提示
少样本提示
思维链提示
基于角色的提示
清晰指令编写
上下文设置与背景
提示链接
思维树提示
元提示技术
约束与边界设置
理解AI参数
可重用提示模板
创意写作提示
分析与研究提示
编程与代码提示
教育内容提示
商务与专业提示
翻译与本地化提示
测试与评估方法
迭代改进策略
偏见检测与缓解
提示中的错误处理
问题提示调试
性能与效率优化
API集成与自动化
构建提示管道
外部数据集成
多模态提示
人机协作工作流
可扩展性考虑
伦理提示工程
提示设计中的安全性
提示质量保证
提示文档标准
合规与法律考虑
理解AI限制
营销与广告提示
内容创作工作流
客户服务应用
研究与数据分析
教育技术系统
医疗保健应用
提示模板库
常见提示模式
常见问题故障排除指南
提示的AI模型比较
提示有效性测量
提示工程的未来趋势