Исчерпывающий курс по промпт-инжинирингу — науке и искусству взаимодействия с большими языковыми моделями. Охватывает все уровни: анатомия промпта, Zero-shot/Few-shot, Chain-of-Thought, продвинутые техники рассуждения (ToT, Self-Consistency, Reflexion), системные промпты, структурированный вывод, RAG, агентные системы (ReAct), оценку промптов и безопасность в production. Для разработчиков, AI-инженеров и всех, кто хочет профессионально работать с LLM.
Часть уроков закрыта. Разблокируйте курс за 15 000 кредитов, чтобы открыть все материалы.
Анатомия промпта, токены, контекстное окно, температура, top_p — фундамент для всего курса
Техники промптинга с нулём, одним и несколькими примерами — когда и как применять каждую
Пошаговые рассуждения: стандартный CoT, Zero-shot CoT, Auto-CoT, Least-to-Most
Tree of Thoughts, Self-Consistency, Reflexion, Generated Knowledge, Constitutional AI
Persona, инструкции, ограничения, tone, format — проектирование системных промптов
JSON, XML, Pydantic + LLM, Function Calling, Constrained Decoding — надёжный вывод данных
Retrieval-Augmented Generation, citation prompting, grounding, lost-in-the-middle проблема
ReAct framework, tool use, multi-agent оркестрация, планирование и контроль агентов
Метрики качества, eval sets, A/B тестирование, regression testing, prompt versioning
Prompt injection, jailbreaking, guardrails, кэширование промптов, мониторинг и деплой