chatgpt promt engineer for developer

Chatgpt Prompt Engineering for Developers

Este repositório documenta meu progresso e aprendizado do curso de engenharia de engenharia para desenvolvedores 'ChatGPT por DeePlearning.ai. O curso abrange técnicas essenciais para criar instruções eficazes para o ChatGPT, concentrando -se em diferentes aspectos, como resumir, inferir, transformar e muito mais.

Visão geral

Na engenharia PROMPRESSO DE CHATGPT para desenvolvedores, você aprenderá a usar um Modelo de Linguagem (LLM) para criar rapidamente aplicativos novos e poderosos. Usando a API OpenAI, você poderá criar recursos rapidamente que aprendam a inovar e criar valor de maneiras que eram proibitivas de custo, altamente técnicas ou simplesmente impossíveis antes. Este curto curso ensinado por Isa Fulford (Openai) e Andrew Ng (Deeplearning.ai) descreverá como os LLMs funcionam, fornecerão práticas recomendadas para engenharia imediata e mostrará como as APIs do LLM podem ser usadas em aplicações para uma variedade de tarefas, incluindo:

• Resumindo (por exemplo, resumindo as avaliações de usuários para a brevidade)
• Inferir (por exemplo, classificação de sentimentos, extração de tópicos)
• TEXTO DE TRABALHANDO (por exemplo, tradução, ortografia e correção gramatical)
• Expandir (por exemplo, escrever e -mails automaticamente)

Além disso, você aprenderá dois princípios -chave para escrever instruções eficazes, como projetar sistematicamente bons avisos e também aprender a criar um chatbot personalizado. Todos os conceitos são ilustrados com vários exemplos, com os quais você pode brincar diretamente em nosso ambiente de notebook Jupyter para obter experiência prática com engenharia imediata.

Este curso usa um aplicativo de terceiros, o ChatGPT Prompit Engineering for Developers, para aprimorar sua experiência de aprendizado. O aplicativo fará referência a informações básicas, como seu nome, email e ID da Coursera.

Índice

1. Introdução
2. Diretrizes
3. Iterativo
4. Resumindo
5. Inferir
6. Transformando
7. Expandindo
8. Chatbot
9. Conclusão

Exemplos

Você pode encontrar exemplos e exercícios práticos para cada seção, encontrando e executando o código do Python no código ou reproduzindo com o Jupyter Notebook nos diretórios de notebooks.

Como executar exemplos

1. Instale o Python e o PIP
2. Instale o notebook Jupyter:
   • Novo notebook Versão: pip install notebook
   • Notebook antigo: pip install jupyterlab
3. Run Jupyter Notebook: Open e Alterar diretório para este repositório e depois execute jupyter lab
4. Acesse a interface do usuário do Jupyter Notebook em localhost:8888 | http: // localhost: 8888/lab/árvore/notebook/
5. Na barra do lado esquerdo, abrir o navegador (Ctrl/Command + Shift + F) e abra o notebook para a seção correspondente
6. Aponte para cada bloco de código e clique em [Execute] na barra de ferramentas ou pressione [Shift + Enter]

Recursos adicionais

Confira os recursos adicionais para obter mais materiais e ferramentas de leitura relacionados à engenharia imediata.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença do MIT - consulte o arquivo de licença para obter detalhes.

Contribuindo

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Contato

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