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Schulungsübersicht
Einführung in das Prompt Engineering mit Ollama
- Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen von Ollama
- Prinzipien des Prompt Engineering
- Erforschung der Dynamik zwischen Prompt und Antwort
Priming und Instruction Design
- Definition rollenbasierter Anweisungen
- Optimierung von Eingangs-Prompts für aufgaben spezifische Ausgaben
- Fallstudien zu wirksamem Priming
Chain-of-Thought und Reasoning Prompts
- Förderung des schrittweisen Denkens
- 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 mit Vorlagen
Strategien für den Context Window
- Verwaltung begrenzter Context Windows
- Zusammenfassung und Reduktion des Kontexts
- Schiebefenster-Techniken und Gedächtnis-basierte Methoden
Multi-Stufen-Prompting
- Verknüpfung von Prompts für komplexe Aufgaben
- Aufbau von Pipelines mit Zwischenausgaben
- Iterative Verfeinerung und Feedback-Schleifen
Evaluierung und Optimierung
- Definition von Erfolgskriterien für Prompts
- Systematisches A/B-Testing von Prompt-Strategien
- Kontinuierliche Verbesserung der Prompting-Methoden
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von großen Sprachmodellen
- Erfahrung in der Python-Programmierung
- Vertrautheit mit promptbasierten Interaktionen
Zielgruppe
- Prompt Engineers
- Entwickler
- Produktmanager, die mit Ollama experimentieren
14 Stunden