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Schulungsübersicht
Einführung in das Prompt Engineering mit Ollama
- Verständnis der Fähigkeiten und Einschränkungen von Ollama
- Grundsätze des Prompt Engineering
- Aufdeckung der Dynamik zwischen Prompt und Antwort
Vorbereitung (Priming) und Anweisungsdesign
- Definition von rollenbasierten Anweisungen
- Optimierung der initialen Prompts für task-spezifische Ausgaben
- Fallstudien zur effektiven Vorbereitung (Priming)
Schritt-für-Schritt- und Argumentations-Prompts
- Ermutigung der Schritt-für-Schritt-Argumentation
- Design strukturierter logischer Flüsse
- Ausgewogenheit zwischen Ausführlichkeit und Präzision
Prompt-Vorlagen und Wiederverwendbarkeit
- Design wiederverwendbarer Prompt-Frameworks
- Dynamisches Einfügen von Kontext
- Skalierung des Prompt Engineering durch Vorlagen
Kontextfenster-Strategien
- Verwaltung limitierter Kontextfenster
- Zusammenfassung und Reduzierung des Kontexts
- Gleitendes Fenster und memorybasierte Techniken
Mehrstufige Prompting
- Verkettung von Prompts für komplexe Aufgaben
- Bau von Pipelines mit Zwischenergebnissen
- Iterative Verfeinerung und Feedbackschleifen
Bewertung und Optimierung
- Definieren von Erfolgsmetriken für Prompts
- Systematisches A/B-Testen von Prompt-Strategien
- Kontinuierliche Verbesserung der Prompting-Methoden
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von großen Sprachmodellen
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Bekanntschaft mit promptbasierten Interaktionen
Zielgruppe
- Prompt-Ingenieure
- Entwickler
- Produktmanager, die mit Ollama experimentieren
14 Stunden