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AI提示工程師課程
全球超過兩百萬名學員

AI提示工程師課程

掌握提示工程的技術學科,將 AI 語言模型轉化為可靠、可投入生產的工具。本課程帶領你從核心 LLM 概念到進階策略,如思維鏈、代理提示與檢索增強生成。培養工程團隊與產品組織正積極招募的實戰技能。

你將學到什麼:

你將學會大型語言模型如何處理輸入,以及提示結構如何直接決定輸出品質。本課程涵蓋基礎技巧,包括零樣本與少樣本提示,並進階到思維鏈推理、思維樹策略及自我一致性方法。你將設計穩健的系統提示、有效管理上下文視窗,並建置自動化評估管線。領域特定應用、安全意識與生產部署實務也皆涵蓋。完成後,你將擁有完整、專業級的提示工程技能,可立即應用。

你的實用學習方式 AI提示工程師課程

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在 Dedika 企業版,課程內容結合您企業的實際案例與需求,量身打造專屬練習與範例。

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課程內容

8 章 • 34 課時長介於 4 到 360 小時(由您決定)

第 1 章查看詳情

AI 與提示工程基礎

  • 第 1 課 • 提示的結構剖析

    將提示拆解為功能元件:指令、背景脈絡、輸入資料及輸出格式。教導學生辨識並標記每個部分。

  • 第 2 課 • 大型語言模型如何運作

    在概念層級說明權杖預測、訓練資料與模型架構。建立提示措辭為何直接影響模型輸出的觀念。

  • 第 3 課 • 核心詞彙與心智模型

    介紹本課程使用的基本術語。提供簡化模型行為推理的心智模型。

  • 第 4 課 • 提示工程學科

    將提示工程定義為有系統的實務,有別於隨意對話。將此技能定位於 AI 工作流程與專業角色之中。

第 2 章查看詳情

提示結構與清晰度技巧

  • 第 1 課 • 控制輸出格式

    指示模型回傳特定格式,例如 JSON、表格或散文段落。啟用後續處理及與其他工具的整合。

  • 第 2 課 • 撰寫清晰的指令

    涵蓋提示指令中的具體性、主動語氣與明確的動詞選擇。直接減少模糊或偏離目標的模型回應。

  • 第 3 課 • 迭代式提示精煉

    建立診斷與改善效能不佳提示的結構化循環。培養基於證據的迭代習慣,而非猜測。

  • 第 4 課 • 為可讀性格式化提示

    教導使用分隔符號、標題與結構化佈局來組織複雜提示。改善模型解析與輸出一致性。

第 3 章查看詳情

提示策略與模式

  • 第 1 課 • 分解與鏈結模式

    將複雜任務分解為循序的子提示並鏈結其輸出。能夠可靠處理單一提示無法負荷的大型任務。

  • 第 2 課 • 思維鏈提示

    引發逐步推理以提升複雜任務的準確性。示範何時以及如何有效觸發推理鏈。

  • 第 3 課 • 零樣本與少樣本提示

    對比無範例提示與提供標註示範。教導每種方法何時能最大化準確性與效率。

  • 第 4 課 • 角色與人設提示

    指定專家角色來塑造語氣、詞彙與推理風格。將人設設計與特定任務的輸出品質連結。

  • 第 5 課 • 限制與負向提示

    使用明確的禁止事項與邊界條件來引導模型行為。減少輸出中的不必要內容與範圍擴散。

第 4 章查看詳情

脈絡管理與記憶

  • 第 1 課 • 檢索增強提示基礎

    介紹將檢索到的外部文件注入提示以根據回應。將脈絡管理連結至知識庫驅動的應用程式。

  • 第 2 課 • 理解脈絡視窗

    說明脈絡視窗大小、權杖計數及模型如何關注脈絡。為所有後續的記憶與檢索策略奠定基礎。

  • 第 3 課 • 設計多輪對話

    結構化在多次交流中維持連貫的對話流程。直接應用於聊天機器人與助理產品開發。

  • 第 4 課 • 摘要與壓縮策略

    在附加新輸入前透過摘要先前的脈絡來減少權杖使用量。在預算內保留必要資訊。

第 5 章查看詳情

複雜任務的進階提示

  • 第 1 課 • 代理式提示與工具使用

    設計讓模型能夠規劃、呼叫外部工具並自主行動的提示。橋接提示工程與 AI 代理系統設計。

  • 第 2 課 • 提示注入與安全意識

    識別對抗性提示注入攻擊並設計防禦措施。保護生產應用程式免於被操縱與資料洩漏。

  • 第 3 課 • 思維樹提示

    將推理結構化為分支搜尋樹以探索多個解決路徑。實現超越線性思維鏈的系統性問題解決。

  • 第 4 課 • 自我一致性與多數決投票

    產生多個獨立的推理路徑,並透過多數決匯總答案。提升方差高輸出任務的可靠性。

  • 第 5 課 • 元提示與自我精煉

    指示模型在同一個工作流程中批評並修正自己的輸出。無需額外人工介入即可產出更高品質的結果。

第 6 章查看詳情

評估與品質保證

  • 第 1 課 • 建立評估管線

    將測試集、評分腳本與報表儀表板組裝成可重複的管線。啟用隨時間持續監控提示品質。

  • 第 2 課 • 定義評估標準

    建立可測量的品質維度,例如準確性、相關性與格式符合度。將主觀的品質判斷轉換為客觀指標。

  • 第 3 課 • 人工評估方法

    設計供人類評審評估模型輸出的評分標準與評分量表。為自動評估校準提供真實標籤。

  • 第 4 課 • 自動化評估技術

    使用基於參考的指標、模型即評審及基於規則的檢查來擴展評估。減少例行品質檢查對昂貴人工標註的依賴。

第 7 章查看詳情

系統提示與指令微調

  • 第 1 課 • 人設與品牌語調設計

    將一致品牌識別與溝通風格嵌入系統提示。確保每個模型回應都符合組織語調標準。

  • 第 2 課 • 系統提示的版本管理與維護

    將軟體風格版本控制應用於系統提示管理。在即時應用程式中實現安全的迭代與回退。

  • 第 3 課 • 系統提示架構

    定義相對於使用者回合的系統層級指令結構與位置。為所有應用程式層提示設計奠定基礎。

  • 第 4 課 • 定義行為與護欄

    將行為規則、主題限制與語氣政策編碼到系統提示中。減少生產環境中的政策違規與離題回應。

第 8 章查看詳情

生產部署與最佳化

  • 第 1 課 • 延遲與成本最佳化

    透過提示壓縮與模型選擇減少權杖使用與回應時間。在不犧牲輸出品質的情況下實現成本效益擴展。

  • 第 2 課 • 提示治理與文件

    建立提示擁有權、審查與文件的組織標準。確保跨團隊與專案的可維護性與問責制。

  • 第 3 課 • 監控與可觀測性

    在生產提示管線中植入日誌記錄、追蹤與警示。能夠快速偵測與診斷即時系統中的品質衰退。

  • 第 4 課 • 軟體系統中的提示工程

    使用 API 呼叫與提示管理函式庫將提示整合至應用程式碼庫。將提示工藝與真實的軟體交付工作流程連結。

證書

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本課程適合您:

  • 希望為應用程式加入 AI 功能的軟體開發人員。

  • 尋求對 AI 工具採用做出更明智決策的產品經理。

  • 希望使用語言模型自動化重複性任務的資料分析師。

  • 探索 AI 協作以拓展服務項目的自由接案作家。

  • 旨在進入快速成長的 AI 工具領域的轉職者。

  • 需要在不具備龐大團隊的情況下建置 AI 產品的創業者。

我們的學員怎麼說

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Giulio Carlo數位行銷學員
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André Felipe提示工程學員

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