吴恩达《2025【提示词工程师】教程》视频课程

一、课程概述

本课程是吴恩达团队（DeepLearning.AI）推出的提示词工程专项教程，共 9 个章节，系统讲解提示词（Prompt）的设计原则、优化技巧及在大语言模型（LLM）中的实战应用，附配套课件与代码，适合希望提升 LLM 输出质量的学习者，掌握从基础提示到复杂任务的提示词设计逻辑。

二、核心章节与内容要点

1. 1-Introduction（介绍）

   • 提示词的定义：用户输入给大语言模型的文本指令（如问题、任务描述），是人类与 LLM 沟通的 “语言”，直接影响模型输出质量。
   • 提示词工程的价值：无需修改模型参数，通过优化提示词即可显著提升 LLM 在特定任务中的表现（如从 “生成内容杂乱” 到 “逻辑清晰、符合要求”）。

2. 2-Guidelines（指引）

   • 基础设计原则：
     • 明确任务目标：具体说明输出格式、长度、风格（如 “用 3 点总结下文，每点不超过 20 字，风格口语化”）。
     • 提供上下文信息：补充必要背景（如 “假设你是一名医生，针对患者症状‘咳嗽、发烧’给出建议”）。
     • 避免模糊表述：用 “写一封邮件” 代替 “写点东西”，减少模型理解偏差。

3. 3-Iterative（迭代）

   • 迭代优化流程：
     1. 初始提示→2. 分析输出缺陷（如逻辑遗漏、格式错误）→3. 修正提示词（如补充 “需包含 XX 信息”“按 XX 格式输出”）→4. 重复直至满意。
   • 案例：生成产品说明书时，若首次输出缺少 “使用注意事项”，可在提示词中新增 “必须包含 3 条使用注意事项”。

三、高级提示词技巧（基于课程主题推测）

• 思维链提示（Chain of Thought, CoT）：引导模型分步推理（如 “解决这个数学题：先分析已知条件，再列出公式，最后计算结果”），提升复杂问题处理能力。
• 少样本提示（Few-Shot Learning）：提供示例辅助模型理解（如 “例 1：输入 A→输出 B；例 2：输入 C→输出 D；请处理输入 E→输出？”）。
• 角色设定提示：赋予模型特定身份（如 “假设你是资深程序员，用 Python 写一个冒泡排序算法，附带注释”），增强输出专业性。

四、应用场景与工具

• 典型场景：
  • 内容创作（文案、邮件、故事生成）；
  • 数据分析（数据总结、图表描述）；
  • 代码开发（生成代码、调试建议）。
• 辅助工具：
  • Prompt Perfect、LangChain Prompt Templates（提示词模板库）；
  • LLM 反馈分析工具（自动识别输出缺陷，辅助迭代）。