Cours avancé en ingénierie des invites

Aperçu

This comprehensive Prompt Engineering course equips you with the skills to design, optimize, and scale effective prompts for generative AI and large language models. Begin by mastering the structure of prompts, learn how to use key elements like instructions, context, input data, and output indicators to generate precise outputs.

Explore LLM settings and formatting techniques to enhance prompt effectiveness. Progress to core techniques such as zero-shot, few-shot, Chain of Thought (CoT), Self-Consistency, and Tree of Thoughts (ToT) prompting, reinforced with practical demos using OpenAI and LangChain.

Learn to generate synthetic data for RAG models and create dynamic, reusable prompts using LangChain templates, Jinja2, and Python f-strings. You should have a basic understanding of Python programming and familiarity with large language model outputs.

By the end of this course, you will be able to:

- Understand Prompts:

Master structure and elements for accurate AI outputs - Apply Techniques:

Use zero-shot, few-shot, CoT, and advanced strategies - Build Dynamically:

Create reusable prompts with LangChain and templates - Scale with GenAI:

Design prompt-driven workflows for real-world use cases Ideal for AI developers, data scientists, and professionals building GenAI-powered applications.

Programme

• Fondements de l'Ingénierie de Prompts
Maîtrisez les fondements de l'ingénierie de prompts avec ce module pratique. Apprenez à concevoir des invites efficaces, à comprendre les éléments clés tels que les instructions, le contexte, les données d'entrée et les indicateurs de sortie. Explorez des techniques avancées, y compris les paramètres des grands modèles de langage et le formatage des invites pour des résultats optimaux. Idéal pour les professionnels cherchant à exploiter efficacement la puissance des outils d'IA générative.
• Techniques de Prompting de Base
Explorez les techniques de prompting de base pour maximiser les performances des grands modèles de langage. Apprenez le prompting zéro-shot, few-shot et le Chain of Thought (CoT) pour améliorer la précision des réponses et le raisonnement. Plongez dans des stratégies avancées telles que le Self-Consistency et le Tree of Thoughts (ToT) avec des démonstrations concrètes utilisant OpenAI et LangChain. Parfait pour quiconque maîtrise les flux de travail de GenAI.
• Applications et Outils pour l'Ingénierie de Prompts
Découvrez des applications et des outils concrets pour une ingénierie de prompts efficace. Apprenez à générer des données synthétiques pour les modèles RAG et à créer des prompts puissants avec LangChain. Explorez les modèles de prompts, les invites de chat, et la génération dynamique de messages en utilisant Jinja2 et les f-strings de Python. Ce module est idéal pour les développeurs créant des applications alimentées par GenAI et des flux de travail personnalisés pour les grands modèles de langage.

---

Enseigné par

Priyanka Mehta

---

Matières

Computer Science