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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in das Prompt Engineering mit Ollama
- Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von Ollama
- Grundprinzipien des Prompt Engineering
- Erkundung der Dynamik zwischen Prompt und Antwort
Priming und Anweisungsdesign
- Definition rollenbasierter Anweisungen
- Optimierung anfänglicher Prompts für aufgabenbezogene Ausgaben
- Fallstudien zu effektivem Priming
Chain-of-Thought und Reasoning-Prompts
- Förderung schrittweise logischer Schlussfolgerungen
- Gestaltung strukturierter logischer Abläufe
- Balance zwischen Ausführlichkeit und Präzision
Prompt-Vorlagen und Wiederverwendbarkeit
- Design wiederverwendbarer Prompt-Frameworks
- Dynamische Einfügung von Kontext
- Skalierung des Prompt Engineering durch Vorlagen
Strategien für Kontextfenster
- Verwaltung begrenzter Kontextfenster
- Zusammenfassung und Kontextreduzierung
- Techniken mit gleitenden Fenstern und speicherbasierten Ansätzen
Mehrstufiges Prompting
- Verkettung von Prompts für komplexe Aufgaben
- Aufbau von Pipelines mit Zwischenausgaben
- Iterative Verfeinerung und Feedbackschleifen
Bewertung und Optimierung
- Definition von Erfolgsmetriken für Prompts
- Systematisches A/B-Testing von Promptstrategien
- Kontinuierliche Verbesserung von Prompting-Methoden
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis großer Sprachmodelle
- Erfahrung mit Python-Programmierung
- Vertrautheit mit promptbasierten Interaktionen
Zielgruppe
- Prompt-Engineer
- Entwickler
- Produktmanager, die mit Ollama experimentieren