Praktisches Prompt Engineering für LLMs

Large Language Models (LLMs) sind leistungsstarke Werkzeuge, aber um ihr volles Potenzial zu erschließen, muss die Kunst des schnellen Engineerings gemeistert werden. Ohne die richtige Struktur können die Ergebnisse inkonsistent und unzuverlässig sein. Dieser Kurs vermittelt Ihnen, wie Sie effektiv mit KI-Modellen kommunizieren. Sie werden über einfache Fragen hinausgehen und komplexe, wiederholbare und hochwertige Eingabeaufforderungen entwerfen, die messbare Ergebnisse für verschiedene Aufgaben liefern, von der Content-Generierung bis hin zu komplexen Analysen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkonzepte von LLM-Verhalten, Kontextfenstern und Token-Limits. * Wenden Sie grundlegende Aufforderungsstrategien an, einschließlich Zero-Shot, Few-Shots und Chain-of-Thought-Argumentation. * Entwerfen und implementieren Sie erweiterte Abfragemuster wie Rollenspiele und Persona-Definition. * Üben Sie die Verwendung moderner Muster wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) für die Erdung von Antworten in externen Daten. * Konfigurieren Sie Aufforderungen für bestimmte Ausgabeformate, einschließlich strukturierter Daten wie JSON oder XML. * Bewerten und verfeinern Sie die Prompt-Leistung mit grundlegenden Test- und Iterationstechniken. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den Grundlagen des Modells, bevor Sie in praktische Techniken für die Erstellung von System- und Benutzerebene eintauchen. Abschließend werden Methoden zur zeitnahen Auswertung und Optimierung untersucht. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, die LLMs effektiv in ihren beruflichen oder persönlichen Projekten einsetzen möchten. Es sind keine Programmier- oder KI-Vorkenntnisse erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und transformieren Sie Ihre Interaktionen mit künstlicher Intelligenz.