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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in das Prompt-Engineering mit Ollama
- Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von Ollama
- Prinzipien des Prompt-Engineerings
- Untersuchung der Dynamik von Prompt und Antwort
Priming und Instruktionsdesign
- Definieren rollenbasierter Anweisungen
- Optimierung von Anfangsprompts für aufgabenspezifische Ausgaben
- Fallstudien zu effektivem Priming
Thought-Chains und Reasoning-Prompts
- Förderung der schrittweisen Schlussfolgerung
- Gestaltung strukturierter logischer Abläufe
- Ausgleich zwischen Ausführlichkeit und Präzision
Prompt-Vorlagen und Wiederverwendbarkeit
- Gestaltung wiederverwendbarer Prompt-Frameworks
- Dynamische Einfügung von Kontexten
- Skalierung des Prompt-Engineerings mit Vorlagen
Strategien für Kontextfenster
- Verwaltung begrenzter Kontextfenster
- Zusammenfassung und Reduktion des Kontexts
- Sliding-Window- und Speichertechniken
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 Prompt-Strategien
- Kontinuierliche Verbesserung von Prompting-Methoden
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegende Verständnis großer Sprachmodelle
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python
- Vertrautheit mit promptbasierten Interaktionen
Zielgruppe
- Prompt-Engineer
- Entwickler
- Produktmanager, die mit Ollama experimentieren