掌握提示工程：构建高效大语言模型应用的关键技能

提示工程：大语言模型应用的核心

大语言模型（LLM）在文本生成、文档分析和聊天机器人等领域展现了强大的能力。然而，如何高效地与 LLM 交互并构建精准的应用，提示工程成为了关键技能。NVIDIA 深度学习培训中心推出的《开发基于提示工程的大语言模型应用》课程，为开发者提供了系统学习这一技能的机会。

提示工程的基础与进阶

提示工程是与 LLM 交互的核心技术，不同场景需要不同的提示策略：

• 零样本提示：适用于简单任务，如文本情感分析，无需额外信息即可完成任务。

• 少样本提示：通过提供示例帮助 LLM 理解复杂任务，如根据学生成绩规划假期活动。

• 思维链提示：引导 LLM 逐步推理，解决数学和逻辑问题，例如在提示中添加 “Let’s think step by step”。

LangChain 与 NVIDIA NIM™：构建模块化 LLM 应用

课程使用 LangChain 表达式语言（LCEL）和 NVIDIA NIM™，帮助学员构建模块化、可复用的 LLM 应用：

• 创建链：通过组合 LCEL 链实现并行处理，提升应用效率。

• 聊天机器人开发：利用消息类型控制技术，创建保留对话历史的智能聊天机器人。

• 结构化输出：定义数据结构，生成可直接使用的结构化数据，提高数据处理效率。

工具与智能体：扩展 LLM 的能力

课程还涵盖了工具和智能体的开发：

• 工具创建：为 LLM 提供独立功能单元，增强其处理复杂任务的能力。

• 智能体开发：利用外部 API 调用，为 LLM 提供实时数据，提升其响应能力和实用性。

从云端到个人设备：AI 的未来

随着生成式 AI 的普及，AI 应用正从云端扩展到个人设备。NVIDIA 创始人黄仁勋在 CES 2024 上提出，未来的 AI 将成为每个人的 AI 助理，整合到个人电脑中，取代传统 API。这一愿景的实现离不开提示工程和 LLM 应用开发技术的支持。

结语

提示工程是构建高效 LLM 应用的核心技能。通过 NVIDIA 深度学习培训中心的课程，开发者可以掌握从基础提示策略到高级应用开发的完整技能，为 AI 的未来发展贡献力量。