Seminar Strukturiertes Prompt-engineering
Präsenzveranstaltungen in Wiesbaden oder Online-Seminar (Umfang: 1 Tag): 890,- € pro Person (netto)
Das Seminar richtet sich nicht nur an Fachleute aus den Bereichen Datenanalyse, KI-Entwicklung und Programmierung, die ihre Fähigkeiten im Prompt Engineering vertiefen möchten
Termine Offene Schulungen - Crashkurs: 20.02.2025, 03.04.2025, 11.09.2025
LERNZIELE UND AGENDA
Ziele:
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Vermittlung grundlegender und fortgeschrittener Techniken des Prompt Engineering.
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Erlernen des effektiven Testens von Prompts mit dem langfuse Backend..
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Entwicklung und Anwendung von systematischen Testmethoden zur Evaluierung der Prompt-Güte.
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Praktische Anwendung von Zero-shot, One-shot und Few-shot Techniken.
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Förderung individueller Fertigkeiten durch praktische Übungen und Gruppenbesprechungen.
INHOUSE-SEMINAR
Seminardurchführung am Standort des Kunden
€1.390,00
pro Tag bis 4 Teilnehmer zzgl. gesetzlicher USt
Alle Inhalte der Inhouse-Seminare werden individuell zugeschnitten und zielgruppenspezifisch vermittelt.
Intensive Nachbetreuung ermöglicht den Teilnehmern ihre Kenntnisse in kürzester Zeit umzusetzen.
Empfohlene Seminardauer: 1 Tag
Leihgebühren Schulungsnotebook (auf Wunsch): 60,- Euro (pro Tag, pro Schulungsrechner)
WORKSHOP
Sie nennen uns Ihre Themen!
Preis auf Anfrage
zzgl. gesetzlicher USt und ggf. Reisekoste
Alle Inhalte des Workshops werden individuell zugeschnitten und zielgruppenspezifisch vermittelt.
Gerne führen wir den Workshop bei Ihnen vor Ort, in Wiesbaden oder online durch.
Leihgebühren Schulungsnotebook (auf Wunsch): 60,- Euro (pro Tag, pro Schulungsrechner)
Einheit 1: Grundlagen des Prompt Engineering
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Einführung in die Prinzipien des Prompt Engineering.
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Hands-on-Session zur Erstellung und Analyse von Prompts.
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Nutzung von Llama-Index und Langchain für die Entwicklung von Prompts.
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Besprechung der Bestandteile eines Prompts: Context, System, User, etc.
Einheit 2: Effektives Entwickeln von Prompts mit langfuse/langgraph
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Grundlagen des langfuse/langgraph Systems.
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Anlegen von Testdaten und spezifischen Prompts zur Qualitätssicherung.
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Berechnung und Analyse von Metriken zur Evaluierung der Prompts.
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Strategien zur effektiven Entwicklung und Versionierung von Prompts.
Eineit 3: Zero-shot, One-shot und Few-shot Techniken
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Einführung in die Konzepte von Zero-shot, One-shot und Few-shot Techniken.
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Praktische Anwendung dieser Techniken unter Verwendung des langfuse Backends.
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Entwicklung von Prompts zur Maximierung der Effizienz dieser Ansätze.
Einheit 4: Fortgeschrittene Techniken des Prompt Engineering
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Erlernen fortgeschrittener Techniken:
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ReAct (Reasoning and Action)
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Chain-of-Thought (CoT) Prompting
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Self-consistency with CoT
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Tree-of-Thought (ToT) Prompting
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Reasoning via Planning (RAP)
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Self-refine und Reflexion
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Language Agent Tree Search (LATS)
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Praktische Übungen zur Anwendung dieser Techniken in realen Szenarien.
INHALT
Zum Prompt Engineering gibt es viele Hinweise, Informationen, PDF-Dokumente mit Hinweise etc., die eine wirklich effiziente Prompt-Erstellung ermöglichen, die Ihnen die Geheimnisse des Prompt Engineering nennen und so weiter. Dann gibt es noch die Tipps wie: "schreib in den Prompt rein, dass es 100 Dollar für eine bessere Antwort gibt" etc.
Das alles ist überhaupt nicht zielführend und bedeutet in der Praxis nur die Verschwendung knapper Ressourcen wie Zeit und Geld. Nutzen Sie doch einfach einen in der Softwareentwicklung erprobten Ansatz: Erstellen Sie gelabelte Datensätze mit Daten und den zu erwartenden Ergebnissen. Da das zeitaufwendig ist, nutzen Sie doch einfach ein Backend wie langfuse oder langhraph. Hier können Sie Ihre Prompts auch Versionieren und so effektiv und vollkommen transparent entwickeln.
Denn: In der heutigen Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens ist das Prompt Engineering eine entscheidende Fähigkeit, um die Leistung von Large Language Models (LLMs) zu maximieren. Unser eintägiges Seminar „Effektives Prompt Engineering“ bietet eine umfassende Einführung und praktische Anwendung dieser Techniken. Teilnehmer lernen, wie sie mit Hilfe des langfuse Backends systematische Tests durchführen können, um die Qualität von Prompts zu evaluieren und zu optimieren. Durch die Erstellung und Analyse von Prompts entwickeln die Teilnehmenden ein tiefes Verständnis für die Gestaltung effektiver Eingaben, die präzise Ergebnisse liefern.
Das Seminar ist nicht nur auf Fachleute aus den Bereichen Datenanalyse, KI-Entwicklung und Programmierung ausgerichtet. Es bietet wertvolle Einblicke in fortgeschrittene Techniken wie Zero-shot, One-shot und Few-shot Lernmethoden, die den Teilnehmern helfen, die Effizienz und Genauigkeit ihrer Modelle erheblich zu steigern. Durch den gezielten Einsatz von Techniken wie Chain-of-Thought (CoT) Prompting und Self-Consistency erlernen die Teilnehmenden Strategien, um ihre LLMs effektiv zu steuern und anwendungsorientierte Lösungen zu entwickeln.
Der Kurs ist in vier Einheiten strukturiert, die sich jeweils auf unterschiedliche Aspekte des Prompt Engineering konzentrieren. Die erste Einheit vermittelt die Grundlagen und die erforderlichen Konzepte, während die darauf folgenden Einheiten vertiefte Kenntnisse über die Anwendung des langfuse/langgraph Systems sowie die Entwicklung und Testung von Prompts bieten. Jede Einheit umfasst praktische Übungen, die es den Teilnehmenden ermöglichen, das Gelernte direkt anzuwenden und ihre Fähigkeiten weiterzuentwickeln.
Die Teilnahme an diesem Seminar wird den Fachleuten nicht nur helfen, ihre Kenntnisse im Prompt Engineering zu erweitern, sondern auch ihre Expertise im Bereich Data Science und KI-Anwendungen insgesamt zu vertiefen. Melden Sie sich noch heute an, um von erfahrenen Dozenten zu lernen und die neuesten Techniken im Bereich des Prompt Engineerings zu entdecken!