面向开发人员的提示工程实用方法。深入了解提示工程的灵活性，优化您的提示，实现动态 LLM 交互。通过来自真实世界的实践案例进行学习，提升开发人员与 LLM 的交互体验。了解正确的提示如何彻底改变您与 LLM 的交互。

在《面向开发人员的 LLM 提示工程》一书中，我们将带领读者全面了解 LLM 的世界，以及为 LLM 制作有效提示的艺术。

本指南首先奠定了基础，探讨了自然语言处理（NLP）从早期到今天与我们互动的复杂 LLM 的演变过程。您将深入了解 GPT 模型等模型的复杂性，了解它们的架构、功能和细微差别。

随着学习的深入，本指南将强调有效的提示工程及其最佳实践的重要性。虽然像 ChatGPT (gpt-3.5) 这样的 LLM 功能强大，但只有在与它们进行有效交流时，才能充分发挥它们的潜力。这就是提示工程发挥作用的地方。这不仅仅是向模型提出问题那么简单，它还涉及措辞、上下文和对模型逻辑的理解。

通过专门介绍 Azure Prompt Flow、LangChain 和其他工具的章节，您将获得制作、测试、评分和优化提示的实践经验。我们还将探索一些高级概念，如 “Few-shot Learning”、”Chain of Thought”、”Perplexity “以及 “ReAct “和 “General Knowledge Prompting “等技术，让您对该领域有一个全面的了解。

本指南以实践为目的，提供实用的见解和练习。事实上，随着学习的深入，你将熟悉以下几种工具

– openai Python 库： 您将深入了解 OpenAI LLM 的核心，学习如何交互和微调模型，以实现针对特定需求的精确输出。

– promptfoo： 您将掌握制作有效提示的艺术。在整个指南中，我们将使用 promptfoo 对提示进行测试和评分，确保它们针对预期结果进行优化。

– LangChain： 您将探索 LangChain 框架，该框架提升了 LLM 驱动的应用程序。您将深入了解提示工程师如何利用这一工具的强大功能测试和构建有效的提示。

– 更好的提示： 在部署之前，测试至关重要。使用 betterprompt，您将确保 LLM 提示为实际应用场景做好准备，并根据需要对其进行改进。

– Azure Prompt Flow：您将体验到 Azure 工具的可视化界面，从而简化基于 LLM 的人工智能开发。您将设计可执行的流程，整合 LLM、提示和 Python 工具，确保全面了解提示的艺术。

– 还有更多！

有了工具包中的这些工具，您将做好充分准备，制作出强大而有效的提示。实践练习将有助于巩固您的理解。在整个学习过程中，您将积极参与，到最后，您不仅会体会到提示工程的力量，还将掌握有效实施提示工程的技能。