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LLM prompt Engineering für Entwickler

Dieses Repository enthält die Code -Snippets, die in LLM -Eingabeaufforderung für Entwickler verwendet werden.

Über das Buch

Ein praktischer Ansatz, um die Engineering für Entwickler zu fordern. Tauchen Sie in die Welt der schnellen technischen Agilität ein und optimieren Sie Ihre Eingabeaufforderungen für dynamische LLM -Interaktionen. Lernen Sie mit praktischen Beispielen aus der realen Welt und erhöhen Sie Ihre Entwicklererfahrung mit LLMs. Entdecken Sie, wie die richtigen Eingabeaufforderungen Ihre Interaktionen mit LLMs revolutionieren können.

In "LLM prompt Engineering für Entwickler" machen wir eine umfassende Reise in die Welt der LLMs und die Kunst, effektive Aufforderungen für sie zu erstellen.

Der Leitfaden beginnt mit der Grundlage des Fundaments und untersucht die Entwicklung der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) von seinen frühen Tagen bis zu den anspruchsvollen LLMs, mit denen wir heute interagieren. Sie werden tief in die Komplexität von Modellen wie GPT -Modellen eintauchen und ihre Architektur, Fähigkeiten und Nuancen verstehen.

Während wir Fortschritte machen, betont dieser Leitfaden die Bedeutung effektiver schneller Engineering und seine Best Practices. Während LLMs wie ChatGPT (GPT-3.5 und GPT-4) leistungsstark sind, wird ihr volles Potenzial nur dann realisiert, wenn sie effektiv kommuniziert werden. Hier kommt promptes Engineering ins Spiel. Es geht nicht nur darum, dem Modell eine Frage zu stellen. Es geht darum, die Logik des Modells zu formen, Kontext zu verstehen.

In Kapiteln, die sich dem Azure-promptem Fluss, Langchain und anderen Tools widmen, sammeln Sie praktische Erfahrungen beim Erstellen, Testen, Bewertungen und Optimieren von Eingabeaufforderungen. Wir werden auch fortschrittliche Konzepte wie Few-Shot-Lernen, Denkkette, Verwirrung und Techniken wie React und allgemeine Kenntnisse untersuchen und Sie mit einem umfassenden Verständnis der Domäne ausstatten.

Dieser Leitfaden ist praktisch und bietet praktische Erkenntnisse und Übungen. Tatsächlich werden Sie sich beim Fortschritt mit mehreren Tools vertraut machen:

• OpenAI Python Library: Sie werden in den Kern von OpenAIs LLMs eintauchen und lernen, wie Sie Modelle interagieren und fein abteilen, um präzise Ausgänge zu erzielen, die auf bestimmte Anforderungen zugeschnitten sind.
• promptfoo: Sie werden die Kunst des Erstellens effektiver Eingabeaufforderungen beherrschen. Während des gesamten Handbuchs verwenden wir forderfoo, um Eingabeaufforderungen zu testen und zu bewerten, um sicherzustellen, dass sie für die gewünschten Ergebnisse optimiert werden.
• Langchain: Sie werden das Langchain-Gerüst untersuchen, das LLM-Anträge erhöht. Sie werden verstehen, wie ein promptierter Ingenieur die Leistung dieses Tools nutzen kann, um effektive Eingabeaufforderungen zu testen und zu erstellen.
• BetterPrompt: Vor dem Einsatz ist es wichtig, zu testen. Mit BetterPrompt stellen Sie sicher, dass die LLM-Eingabeaufforderungen für reale Szenarien bereit sind und sie nach Bedarf verfeinern.
• Azure-Eingabeauffluss: Sie werden die visuelle Schnittstelle von Azure's Tool erleben und LLM-basierte KI-Entwicklung optimieren. Sie entwerfen ausführbare Flows, integrieren Sie LLMs, Eingabeaufforderungen und Python -Tools, um ein ganzheitliches Verständnis der Kunst der Aufforderung zu gewährleisten.
• Und noch mehr!

Mit diesen Tools in Ihrem Toolkit sind Sie gut vorbereitet, um leistungsstarke und effektive Eingaben zu erstellen. Die praktischen Übungen werden dazu beitragen, Ihr Verständnis zu festigen. Während des gesamten Prozesses werden Sie aktiv engagiert und werden Sie am Ende nicht nur die Kraft des schnellen Engineerings zu schätzen wissen, sondern Sie haben auch die Fähigkeiten, es effektiv umzusetzen.