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Schulungsübersicht

Einführung in Prompt Engineering mit Ollama

  • Verständnis der Fähigkeiten und Einschränkungen von Ollama
  • Prinzipien des Prompt Engineerings
  • Erkundung der Prompt-Antwort-Dynamik

Priming und Instruktion Design

  • Definition rollenbasierter Anweisungen
  • Optimierung von Initialprompts für aufgabenspezifische Ausgaben
  • Fallstudien wirksamen Primings

Ketten-denken (Chain-of-Thought) und Reasoning Prompts

  • Schritt-für-Schritt-Reasoning fördern
  • Strukturierte logische Abläufe entwerfen
  • Balance zwischen Ausführlichkeit und Präzision

Prompt-Templates und Wiederverwendbarkeit

  • Entwerfen wiederverwendbarer Prompt-Frameworks
  • Dynamische Einfügung von Kontext
  • Skalierung des Prompt Engineerings mit Templates

Kontextfenster-Strategien

  • Umgang mit begrenzten Kontextfenstern
  • Zusammenfassung und Reduktion des Kontexts
  • Gleitendes Fenster und gedächtnisbasierte Techniken

Mehrstufiges Prompting

  • Prompts für komplexe Aufgaben verketten
  • Pipelines mit Zwischenausgaben aufbauen
  • Iterative Verfeinerung und Feedback-Schleifen

Bewertung und Optimierung

  • Erfolgsmetriken für Prompts definieren
  • 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 prompt-basierten Interaktionen

Zielgruppe

  • Prompt Engineers
  • Entwickler
  • Produktmanager, die mit Ollama experimentieren
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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