掌握提示工程：NVIDIA NIM™与LangChain助力大语言模型应用开发

提示工程：解锁大语言模型的潜力

随着大语言模型（LLM）在文本生成、文档分析和聊天机器人等领域的广泛应用，如何高效地与这些模型交互成为开发者关注的焦点。NVIDIA 深度学习培训中心最新推出的课程《开发基于提示工程的大语言模型应用》，为开发者提供了从基础到实践的全面指导。课程的核心技术依托于开源 Llama-3.1 大语言模型驱动的 NVIDIA NIM™和流行的 LangChain 库，帮助学员掌握提示工程的核心技能，构建高效的 LLM 应用。

提示工程的基础与应用

提示工程是与大语言模型交互的核心技术。课程从提示工程的基础知识入手，详细讲解了零样本提示、少样本提示和思维链提示等关键方法：

• 零样本提示：适用于简单任务场景，无需额外信息即可完成通用任务，如文本情感分析。

• 少样本提示：通过提供具体示例，帮助模型理解特定任务，如根据学生成绩规划假期活动。

• 思维链提示：引导模型进行逐步推理，适用于数学与逻辑任务，显著提升答案的准确性。

这些技术不仅是提示工程的基础，也是更高级 LLM 技术（如检索增强生成 RAG 和参数高效微调 PEFT）的基石。

LangChain 与 NVIDIA NIM™的强强联合

课程还重点介绍了如何利用 LangChain 表达式语言（LCEL）构建模块化、可复用的 LLM 应用链。通过创建自定义链组件并组合链，开发者可以实现并行处理，显著提高代码效率。结合 NVIDIA NIM™的强大性能，学员能够快速构建高效的 LLM 应用，如聊天机器人和文本分析工具。

结构化输出与智能体开发

在高级应用中，课程还涵盖了如何生成结构化输出和开发智能体：

• 结构化输出：通过定义精确的数据结构，让 LLM 生成可直接在代码中使用的数据，提高数据处理的准确性和便捷性。

• 智能体开发：创建能够利用外部 API 调用的智能体，增强模型的实用性和响应能力，为实时数据处理提供支持。

学习收获与未来展望

通过课程学习，学员将掌握以下核心技能：

• 使用 OpenAI API 和 LangChain 进行基本提示交互。

• 迭代提示工程，优化模型响应。

• 创建模块化、可复用的功能链。

• 开发聊天机器人和智能体，提升交互体验。

NVIDIA NIM™与 LangChain 的结合，不仅为开发者提供了强大的工具，也为大语言模型的应用开发开辟了新的可能性。随着 AI 技术的不断发展，提示工程将成为构建智能应用的关键技能，推动行业迈向新的高度。