prompt engineering for developers

chatgpt提示开发人员的工程

目录

• 提示的施工原则指南
• 如何迭代优化提示
• 文本摘要总结
• 推断的文本
• 文本转换转换
• 文本扩展扩展
• 聊天机器人聊天机器人

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欢迎参加开发人员课程的ChatGPT及时工程！本课程将教您如何有效地利用大型语言模型（LLM）来创建强大的应用程序。通过利用OpenAI API，您现在可以开发以前昂贵，技术上具有挑战性甚至不可能的创新解决方案。

课程概述

由来自Openai的Isa Fulford和DeepLearning.AI的Andrew Ng领导，本简短的课程提供了有关LLMS功能如何提供及时工程的最佳实践的见解，并展示了在各种应用中使用LLM API。

关键学习目标

• 了解LLM的工作
• 主及时工程最佳实践
• 利用LLM API进行各种任务：
  • 总结（例如，简洁的用户评论）
  • 推断（例如，情感分类，主题提取）
  • 转换文本（例如翻译，拼写和语法校正）
  • 扩展（例如，自动编写电子邮件）

其他课程亮点

• 学习编写有效提示的两个关键原则
• 系统地工程师良好的提示
• 构建自定义聊天机器人

实践经验

所有概念均以许多示例进行说明，您可以在我们的Jupyter笔记本电脑环境中直接播放，以获得及时工程的动手体验。

通过为开发人员课程的CHATGPT提示工程促进CHATGPT工程的全部潜力，并彻底改变了您的应用程序开发过程！

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课程链接

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