【吴恩达-AIGC/ChatGPT提示工程课程】第九章 - 总结

恭喜你完成了这门短期课程。

总的来说，在这门课程中，我们学习了关于prompt的两个关键原则：

编写清晰具体的指令；
如果适当的话，给模型一些思考时间。

你还学习了迭代式prompt开发的方法，并了解了如何找到适合你应用程序的prompt的过程是非常关键的。

我们还介绍了许多大型语言模型的功能，包括摘要、推断、转换和扩展。你还学会了如何构建自定义聊天机器人。在这门短期课程中，你学到了很多，希望你喜欢这些学习材料。

我们希望你能想出一些应用程序的想法，并尝试自己构建它们。请尝试一下并让我们知道你的想法。你可以从一个非常小的项目开始，也许它具有一定的实用价值，也可能完全没有实用价值，只是一些有趣好玩儿的东西。请利用你第一个项目的学习经验来构建更好的第二个项目，甚至更好的第三个项目等。或者，如果你已经有一个更大的项目想法，那就去做吧。

大型语言模型非常强大，作为提醒，我们希望大家负责任地使用它们，请仅构建对他人有积极影响的东西。在这个时代，构建人工智能系统的人可以对他人产生巨大的影响。因此必须负责任地使用这些工具。

现在，基于大型语言模型构建应用程序是一个非常令人兴奋和不断发展的领域。现在你已经完成了这门课程，我们认为你现在拥有了丰富的知识，可以帮助你构建其他人今天不知道如何构建的东西。因此，我希望你也能帮助我们传播并鼓励其他人也参加这门课程。

最后，希望你在完成这门课程时感到愉快，感谢你完成了这门课程。我们期待听到你构建的惊人之作。

系统视频学习课程请关注「元壤教育」公众号进入知识商城系统学习

本教程为吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版，主要内容为指导开发者如何构建 Prompt 并基于 OpenAI API 构建新的、基于 LLM 的应用，包括：

书写 Prompt 的原则文本总结（如总结用户评论）；文本推断（如情感分类、主题提取）；文本转换（如翻译、自动纠错）；扩展（如书写邮件）

目录：

简介 Introduction @邹雨衡
Prompt 的构建原则 Guidelines @邹雨衡
如何迭代优化 Prompt Itrative @邹雨衡
文本总结 Summarizing @玉琳
文本推断 @长琴
文本转换 Transforming @玉琳
文本扩展 Expand @邹雨衡
聊天机器人 @长琴
总结 @长琴