chatgpt promt engineer for developer

chatgpt提示开发人员的工程

该存储库记录了我从“ DeepLearning.AI”的“ chatgpt促使开发人员课程的工程”中学到的进度和学习。该课程涵盖了为CHATGPT创建有效提示的基本技术，重点介绍了诸如总结，推断，转换等方面的不同方面。

概述

在chatgpt提示开发人员的工程中，您将学习如何使用大型语言模型（LLM）快速构建新的功能强大的应用程序。使用OpenAI API，您将能够快速构建能够以成本过高，高度技术或完全不可能的方式来学习创新和创造价值的能力。这本由Isa Fulford（OpenAi）和Andrew Ng（Deeplearning.ai）教授的简短课程将描述LLM的工作方式，为及时工程提供最佳实践，并展示如何将LLM API用于应用程序的各种任务，包括：包括：

• 总结（例如，简洁的用户评论）
• 推断（例如，情感分类，主题提取）
• 转换文本（例如翻译，拼写和语法校正）
• 扩展（例如，自动编写电子邮件）

此外，您将学习两个关键原则，以编写有效的提示，如何系统地设计良好的提示，并学会构建自定义聊天机器人。所有概念均以许多示例进行说明，您可以在我们的Jupyter笔记本电脑环境中直接播放，以获得及时工程的动手体验。

本课程使用第三方应用程序，chatgpt促使工程为开发人员增强您的学习体验。该应用将引用基本信息，例如您的姓名，电子邮件和Coursera ID。

目录

1. 介绍
2. 指南
3. 迭代
4. 总结
5. 推断
6. 转型
7. 扩展
8. 聊天机器人
9. 结论

例子

您可以通过查找和执行代码中的Python代码或在笔记本目录中使用Jupyter Notebook来找到每个部分的实践示例和练习。

如何运行示例

1. 安装Python和PIP
2. 安装Jupyter笔记本：
   • 新笔记本版本： pip install notebook
   • 旧笔记本： pip install jupyterlab
3. 运行Jupyter笔记本：打开并更改此存储库，然后运行jupyter lab
4. 访问localhost:8888 | http：// localhost：8888/lab/tree/Notebook/
5. 在左侧栏中，打开文件浏览器（ctrl/command + shift + f），然后打开相应部分的笔记本
6. 指向每个代码块，然后单击工具栏上的[执行]，或按[Shift + Enter]

其他资源

查看其他资源，以获取更多与及时工程相关的阅读材料和工具。

执照

该项目是根据MIT许可证获得许可的 - 有关详细信息，请参见许可证文件。

贡献

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接触

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