AI Prompt Engineering: 与语言模型的精准沟通
Prompt engineering 是编写指令的学科，能够可靠地从大型语言模型中获得所需的输出。这不是猜测——这是一项结构化的技能，涵盖上下文框架、输出格式化、temperature 控制、偏差消减和 prompt injection 安全防护。本课程涵盖全部内容，从你与 AI 的第一次对话到编排多代理管道和混合 prompting-plus-fine-tuning 策略。
你将学到什么
你将从 prompt 基础开始——编写清晰的指令、设置上下文、控制语气和风格——然后进阶到 system prompt 设计、提取和分类 prompt，以及带有变量的 prompt 模板。中阶课程涵盖 prompt chaining 和管道、prompt 失败调试、prompt injection 和防护，以及 LLM-as-Judge 评估模式。高阶模块涉及 chain-of-thought 和 tree-of-thought 推理、retrieval augmented generation (RAG)、使用 JSON Schema 的结构化生成、guardrails 和输出验证、使用 DSPy 的自动 prompt 优化，以及 constitutional AI prompting。最后的课程涉及 red-teaming、对抗性评估、多代理 prompt 编排和 prompting-versus-fine-tuning 混合玩法。
学习路径
五十三门聚焦课程跨越 A1 到 C2 等级。A1 和 A2 课程建立基础：你的第一次 AI 对话、迭代改进、常见错误和输出格式化。B1 和 B2 课程构建结构化技术——system prompt、temperature 和 sampling 参数、vision 和 audio prompting、reasoning 模型和 prompt 优化。C1 等级涵盖工具使用和代理、RAG、meta-prompting、企业解决方案和上下文学习掌握。课程在 C2 阶段完成，包含长上下文策略、多模态 prompt 融合和未来研究方向。
它如何运作
每门课程由短小精悍的课程、交互式练习和实时反馈组成。当你遇到困难时，AI 导师随时可用，你可以在应用内深入理解复杂概念——比如高阶 RAG 中的重排序策略或 meta-prompting 中的自我改进循环——无需离开应用。