Prompt Engineering
Hole zuverlässige Ergebnisse aus generative AI heraus. Lerne, wie large language models Text erzeugen, die fünf Prinzipien hinter jedem guten Prompt, few-shot und strukturierte Ausgabe, function calling, retrieval-augmented generation, autonome agents, und wie diffusion-Modelle Prompts in Bilder verwandeln. Zum Abschluss verdrahtest du Text, Bilder und agents zu einer funktionierenden Anwendung.
11 Lektionen, der Reihe nach
- 120 Min.
Was ein Prompt ist
Du hast wahrscheinlich schon einmal in ein Chatfenster getippt: eine Frage gestellt, eine Antwort bekommen, vielleicht überrascht gewesen, wie gut...
What a prompt isWhat a large language model is, from the outsideThe completion, and why the same prompt can answer differentlyThe conversation: system, user and assistant turnsWhy a prompt is instructions rather than a search query - 230 Min.
Wie große Sprachmodelle Text erzeugen
Du weißt jetzt, was ein Prompt und eine Vervollständigung sind, und dass derselbe Prompt jedes Mal anders formuliert zurückkommen kann. Diese Lektion...
Tokens and tokenizationNext-token predictionTemperature and top-p samplingContext windowWhy models hallucinate - 330 Min.
Die fünf Prinzipien des Prompting
Du weißt bereits, was ein Prompt ist, was eine Vervollständigung ist und dass das Modell jedes Mal eine frische Antwort schreibt, statt etwas...
Giving directionSpecifying formatProviding examplesEvaluating qualityDividing labor - 435 Min.
Standardpraktiken für die Textgenerierung
Lektion zwei und drei haben dir ein Gefühl dafür gegeben, wie das Modell Text tatsächlich Token für Token erzeugt, und dazu die fünf Prinzipien, mit...
Prompt formatting and delimitersSystem, user, and assistant rolesFew-shot promptingParsing structured output like JSON - 535 Min.
Prompt Templates und Function Calling
In Lektion vier hast du einen einzelnen Prompt von Hand formatiert: Delimiter, Rollen, ein few-shot-Beispiel. Für einen Prompt reicht das. Sobald...
Prompt templates with variablesSeparating template from dataFunction calling and tool schemasReading a tool call and returning a result - 640 Min.
Vector Databases und Retrieval-Augmented Generation
In Lektion 2 hast du gesehen, warum ein Modell halluziniert: Es sagt wahrscheinliche nächste Token voraus, es schlägt keine Fakten nach, und alles...
Embeddings and vector similarityChunking documentsVector databases and nearest-neighbor searchRetrieval-augmented generationGrounding answers with citations - 740 Min.
Autonome Agents: memory und tools
In Lektion 5 hast du einem Modell über Function Calling Werkzeuge gegeben, in Lektion 6 über Retrieval ein Langzeitgedächtnis. Diese Lektion setzt...
The agent loop of reason, act, observeGiving an agent toolsShort-term and long-term memoryStopping conditions and guardrails - 830 Min.
Wie Diffusion Models Bilder erzeugen
Bisher hat jeder Prompt, den du geschrieben hast, Text erzeugt. Diese Lektion eröffnet Teil 3, in dem derselbe Prompt ein Bild erzeugt. Das Medium...
Diffusion as iterative denoisingText conditioning of the imageSeeds and reproducibilitySampling steps and guidance scale - 935 Min.
Standardpraktiken für die Bildgenerierung
Die vorige Lektion hat dir ein Gefühl dafür gegeben, wie ein Diffusionsmodell aus einem Text-Prompt ein Bild macht, indem es zufälliges Rauschen...
Prompt structure of subject, medium, style, and lightingArt styles and artist or era modifiersComposition and camera modifiersNegative prompts and aspect ratio - 1035 Min.
Fortgeschrittene Bildtechniken: Inpainting, Outpainting und ControlNet
In den letzten beiden Lektionen hast du ganze Bilder aus einem Textprompt erzeugt und gelernt, sie über Struktur, Stil und negative Prompts zu...
Image-to-image generationInpainting with masksOutpainting to extend a canvasControlNet for pose, depth, and edge guidance - 1140 Min.
KI-gestützte Anwendungen bauen
Das hier ist das Abschlussprojekt. Jede vorherige Lektion hat einen einzelnen Griff vermittelt: Text erzeugen, strukturierte Ausgaben formen,...
Composing text, images, and agents into a workflowOrchestration and chaining stepsEvaluation and guardrailsCost, latency, and failure handling
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