当前位置: 首页 > 项目管理 > 项目综合 > 提示词工程从入门到精通
课程背景:
随着人工智能技术的快速发展,提示词工程成为大模型和生成式人工智能(AIGC)领域的重要组成部分。**精准的提示词,我们可以有效地引导AI生成高质量的内容,并提高工作效率。本课程将全面介绍提示词工程的概念、实战技巧和应用案例,帮助学员掌握这项关键技术。
课程收益:
本课程将帮助学员理解提示词工程的核心概念及其重要性,掌握不同场景下的提示词应用技巧。**丰富的实战演练和案例分享,学员将能够熟练使用提示词技术提升工作效率,并在实际业务中应用这一技术实现创新和突破。
教学方法:
本课程采用理论讲解与实战演练相结合的教学方法。**系统的理论讲解,使学员建立坚实的理论基础;**实际操作演练,增强学员的实战能力。此外,课程还将**案例分享,帮助学员理解和应用提示词工程在不同场景中的实际效果。
目标受众:
本课程适合人工智能领域的技术人员、产品经理、数据科学家以及对提示词工程和AIGC感兴趣的从业人员。无论是初学者还是有一定经验的专业人士,都能**本课程提升技能,获得实际应用的能力。
课程目标:
课程时长:1天。
课前演示(均跟提示词有关系):
1、数字人演示:演示刘润-数字人
2、AI生成PPT:演示一键生成PPT
3、文生文:演示ChatGPT、Claude
4、文生图:Midjourney、Stable Diffusion Online、ideogram
课程大纲:
**章:引言与提示词概览
1.1提示词是什么
1.2提示词是**接近硅基智能的方式
1.3提示词与大模型、AIGC的关系
1.4提示次有什么用?
1.5提示词工程的重要性:OpenAI官方观点
1.6 OpenAI官方六大原则
1.7相同的问题,生成的内容会一样吗?
1.8 提示词可以输入很复杂吗?提示词可以解决复杂问题吗?
1.9到底要不要对大模型礼貌?
1.10 实战视角:实践是检验真理的唯一标准
1.11工具:18个提示词模版
第二章:提示词八招实战
2.1 prompt的一个本质
2.2 Prompt的二个心法
2.3 Prompt的三项沟通要点
2.4 prompt的四项chat法则
2.5 prompt的五个业务法则
2.6 Prompt的六条咒语
2.7 Prompt的七项注意
2.8 Prompt的天龙八部
2.9 Prompt的继续法则
2.10 Prompt的PUA法则
2.11 Prompt秘密咒语
2.12 Prompt自动化
第三章:提示词十二式实战
3.1指令式提问:确保得到更准确的答案
3.2 角色扮演提问:让AI更专业
3.3 示例提问:让AI更快理解需求
3.4 关键词提问:让回答更具针对性
3.5 引导式提问:让AI帮你脑暴
3.6 摘要提问:快速压缩长篇信息
3.7 对话式提问:让沟通更加人性化
3.8 信息一致性提问:如何不跑偏
3.9 信息整合提问:AI高效整合信息并解决问题
3.10约束提问:精准获取所需内容
3.11归纳提问:对信息快速分组
3.12 情绪分析提问:怎么让AI有更多的人情味
第四章:提示词高级Agent实战
4.1 提示词在Agent中的应用
4.2 AIGC的应用形态
4.3 Agent是大模型时代的“APP”
4.4 Agent核心组成部分
4.5 Agent颠覆工作方式
4.6 Agent赋能传统工作流
4.7 典型应用实践:COZE.CN
4.8准备工作:登录注册Coze.cn
4.9 实践流程
4.9.1 实践步骤1:撰写提示词
4.9.2结构化提示词实例
4.9.3实践工具:提示词生成器
4.9.4实践步骤2:上传知识库
4.9.5实践步骤3:编制并调试工作流
4.9.6实践步骤4:调试并发布
附录1:常见提示词场景案例分享
以下为30个提示词案例的部分示意,可根据具体场景选择、替换或者定制
案例9: 利用特定提示词生成复杂报告
描述:某新媒体团队**复杂的提示词技术,生成万字复杂报告
案例10:利用特定提示词提炼一本书
描述:某自媒体博主把《一本书读懂数据治理》这本书能够快速提炼,精读
案例13:利用特定提示词复杂格式快速优化
描述:某科技公司在终验一个1000万的订单时,需要将交付的报告进行格式调优,人工需要1天,利用AI降低至20分钟。
案例15:利用特定提示词修改数据安全论文 描述:讲师本人案例。**详细的版本迭代展示AIGC工具如何大幅提升高级别论文的撰写,包括改进论文中的技术术语和逻辑结构,提高了论文的质量和专业性。
案例16:利用特定提示词进行公众号原创文章创作 描述:讲师本人案例。**AIGC技术撰写公众号原创文章,提高了内容创作的效率和质量。AIGC工具能够根据企业品牌定位和目标受众,自动生成符合风格和主题的文章,节省了人力资源。
案例17:需求分析
如何利用复杂提示词处理1000万的项目需求分析
附录2:授课讲师课件截图
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