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

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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