Prompt Engineering für Large Language Models | Berryman, John; Ziegler, Albert

LLM-Anwendungen effektiv steuern: von der Prompt-Optimierung bis zur Workflow-Integration - LLMs als leistungsstarke Bausteine f?r Anwendungen nutzen - Den richtigen Prompt und Kontext f?r n?tzliche Ergebnisse gestalten - Von der Erfahrung der GitHub-Copilot-Entwickler profitieren - Fortgeschrittene Konzepte wie Conversational Agency und Workflow-Steuerung meistern Large Language Models (LLMs) revolutionieren die Welt. Sie bieten die M?glichkeit, Aufgaben zu automatisieren und komplexe Probleme zu l?sen. Eine neue Generation von Softwareanwendungen nutzt diese Modelle als zentrale Bausteine und erschlie?t in praktisch allen Bereichen v?llig neues Potenzial. Um zuverl?ssig auf diese Funktionen zugreifen zu k?nnen, sind jedoch neue F?higkeiten erforderlich. Mit diesem Buch eignen Sie sich die Kunst und die Techniken des Prompt Engineering an und sch?pfen die M?glichkeiten von LLMs voll aus. Die Branchenexperten John Berryman und Albert Ziegler erkl?ren, wie man effektiv mit KI kommuniziert und Ideen in ein sprachmodellfreundliches Format umwandelt. Durch das Erlernen der konzeptionellen Grundlagen und der praktischen Techniken erwerben Sie das Wissen und die n?tige Sicherheit, um die n?chste Generation von LLM-basierten Anwendungen zu entwickeln. Aus dem Inhalt: - Verstehen Sie die LLM-Architektur und erfahren Sie, wie Sie am besten mit ihr interagieren k?nnen. - Entwerfen Sie eine umfassende Strategie zur Erstellung von Prompts f?r eine Anwendung. - Sammeln, sortieren und pr?sentieren Sie Kontextelemente, um eine effiziente Eingabeaufforderung zu erstellen. - Erlernen Sie spezifische Techniken, um Prompts zu erstellen, wie Few-Shot-Prompting, Chain-of-Thought-Prompting und RAG.