مهندسی پرمپت مهارت طراحی دستورالعمل‌های روشن، سازماندهی شده و هدفمند است که به سیستم‌های هوش مصنوعی تولیدگر کمک می‌کند تا نتایج دقیق‌تر، مرتبط‌تر و مفیدتر تولید کنند. این دوره مقدمه‌ای عملی و مستقل از ابزار به مهندسی پرمپت ارائه می‌دهد و به یادگران اجازه می‌دهد تا همان اصول اصلی را در پلتفرم‌های هوش مصنوعی مختلف اعمال کنند بدون اینکه به یک محصول خاص وابسته باشند.
دوره با اصول اساسی پرمپت‌های مؤثر آغاز می‌شود. یادگران خواهند فهمید که چگونه روشنی، زمینه، تعریف نقش، محدودیت‌ها، مثال‌ها، فرمت خروجی و مخاطب بر کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارند. آن‌ها همچنین دلایل رایج شکست پرمپت‌ها را بررسی می‌کنند، از جمله دستورالعمل‌های مبهم، فقدان زمینه، نیازمندی‌های متضاد و انتظارات ناموجه.
سپس یادگران به روند مرحله‌به‌مرحله ای برای ایجاد پرمپت‌های قوی‌تر می‌پردازند. این شامل تعریف هدف، ارائه اطلاعات پس‌زمینه مرتبط، مشخص کردن وظیفه لازم، تعیین محدودیت‌ها، درخواست ساختار خروجی مناسب و مرور نتیجه است. دوره نشان می‌دهد که چگونه تغییرات کوچک در کلمات و ساختار می‌تواند کیفیت پاسخ را به طور قابل توجهی بهبود دهد.
تکنیک‌های پیشرفته پرمپت معرفی می‌شوند تا به یادگران در انجام کارهای پیچیده‌تر کمک شود. این تکنیک‌ها شامل پرمپت‌دهی نقش‌محور، پرمپت‌دهی بازه‌ای، زنجیره‌بندی پرمپت‌ها، دستورالعمل‌های چند مرحله‌ای، پرمپت‌دهی بر اساس مثال، پرمپت‌های مقایسه‌ای، پرمپت‌های ارزیابی و درخواست‌های خروجی ساختاریافته شده است. یادگران کشف خواهند کرد که چگونه اهداف پیچیده را به مراحل قابل مدیریت تقسیم کنند و سیستم‌های هوش مصنوعی را از طریق فرآیند استدلال و تولید قابل اعتماد‌تر راهنمایی کنند.
دوره همچنین مهندسی پرمپت را در طیف گسترده‌ای از موارد عملی بررسی می‌کند. یادگران خواهند دید که چگونه پرمپت‌ها می‌توانند در نوشتن حرفه‌ای، توسعه محتوا، خلاصه‌سازی، تفکر نوآورانه، تحقیق، برنامه‌ریزی، ارتباط با مشتری، یادگیری، تفسیر داده‌ها، حل مسئله و کارهای فنی پایه پشتیبانی کنند. تمرکز بر استراتژی‌های قابل انتقال است که می‌توانند به صنعت‌ها و مسئولیت‌های مختلف سازگار شوند.
بهترین روش‌های مهندسی پرمپت برای بهبود هماهنگی، دقت و کارایی پوشش داده شده است. یادگران خواهند فهمید که چگونه نسخه‌های جایگزین پرمپت را آزمود، نقاط ضعف در پاسخ‌های هوش مصنوعی را شناسایی کنند، درخواست اصلاح کنند، اطلاعات مهم را تأیید کنند، ابهام را کاهند و الگوهای پرمپت قابل استفاده مجدد ایجاد کنند. دوره همچنین بر اهمیت بررسی انسانی زمانی که خروجی‌های هوش مصنوعی ممکن است بر تصمیمات، مشتریان یا مواد منتشر شده تأثیر بگذارند تأکید دارد.
یک بخش اختصاص داده شده به
