Продвинутый курс по Prompt Engineering

Этот курс посвящен продвинутым методам Prompt Engineering для больших языковых моделей (LLMs) и их эффективному применению в различных сценариях. Студенты изучат передовые техники, такие как prompt chaining, PAL и ReAct, а также научатся использовать их в реальных задачах.

После завершения курса студенты смогут грамотно разрабатывать сложные промты и строить интеллектуальные AI-системы, используя передовые подходы взаимодействия с LLM.

Требования к курсу

• Если вы новичок в prompt engineering, рекомендуется сначала пройти курс "Введение в Prompt Engineering".
• Основной инструмент курса - Flowise AI (no-code платформа для построения сложных AI-процессов).
• В некоторых модулях потребуется базовое использование Python.
• Для работы с API потребуется платный аккаунт OpenAI (инструкции по настройке предоставлены в курсе).

Темы курса

В рамках курса студенты освоят Flowise AI, а также изучат и применят передовые техники написания промтов.

Основные темы курса:

1. Введение в Flowise AI

• Знакомство с популярным инструментом без кода для создания продвинутых чат-флоу с LLMs.
• Настройка рабочей среды и API-ключей.

2. Prompt Chaining (Цепочки промтов)

• Как комбинировать несколько промтов в последовательность для выполнения сложных задач.
• Примеры и практические упражнения для освоения техники.

3. Создание чат-бота с LLMs

• Разработка чата с рекомендациями по выбору еды, используя prompt chaining.
• Практическое пошаговое руководство по созданию функционального чат-бота в Flowise AI.

4. PAL (Program-Aided Language Models)

• Использование программного мышления в AI.
• Как LLMs могут генерировать и исполнять код для решения сложных задач.
• Живая демонстрация возможностей PAL и его практическое применение.

5. ReAct Prompting (Reasoning + Acting)

• Разбор техники ReAct, которая объединяет логическое мышление и планирование действий в LLMs.
• Практические упражнения по созданию AI, способного принимать решения на основе размышлений.

6. Разработка продвинутого агентного чат-бота (Agentic Food Chatbot)

• Итоговый проект курса: разработка AI-бота для рекомендаций по питанию.
• Использование prompt chaining, ReAct и agentic-компонентов в Flowise AI.
• Пошаговое руководство по созданию интеллектуального, автономного LLM-бота.

Для кого этот курс

Курс будет полезен специалистам в области искусственного интеллекта, разработки чат-ботов, автоматизации процессов, клиентской поддержки, маркетинга, анализа данных и всем, кто хочет освоить передовые методы взаимодействия с LLMs.

Итог

После прохождения курса студенты смогут эффективно проектировать промты для сложных AI-систем, разрабатывать интеллектуальные чат-боты и применять продвинутые техники prompt engineering для оптимизации взаимодействия с LLMs.