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Prompt Engineering für Entwickler
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Ein praktisches Prompt-Engineering-Buch für Entwickler, die KI-Funktionen, strukturierte Ausgaben, RAG-Workflows, Agenten, Auswertungen und zuverlässige Produktions-Prompts erstellen.
Level: intermediateSprache: DE DeutschBewertung: 0Rezensionen: 0
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Book contents
01Chapter 1: Introduction To Prompt Engineering02Chapter 2: How Large Language Models Work03Chapter 3: Prompt Anatomy04Chapter 4: Zero Shot Prompting05Chapter 5: Few Shot Prompting06Chapter 6: Chain Of Thought Cot Prompting07Chapter 6: Chain Of Thought Prompting08Chapter 7: Instruction Engineering09Chapter 8: Output Formatting Techniques10Chapter 9: Role Based Prompting11Chapter 10: Prompt Chaining12Chapter 11: Retrieval Augmented Generation Rag13Chapter 12: Function Calling And Tool Use14Chapter 12: Function Calling Tool Use15Chapter 13: Self Consistency And Verification16Chapter 13: Self Consistency Verification17Chapter 14: Using Openai Api Or Similar18Chapter 15: Building Ai Features In Applications19Chapter 16: Prompt Versioning And Management20Chapter 16: Prompt Versioning Management21Chapter 17: Evaluation And Benchmarking22Chapter 17: Evaluation Benchmarking23Chapter 18: Prompt Injection Attacks24Chapter 19: Data Privacy And Security25Chapter 19: Data Privacy Security26Chapter 20: Guardrails And Moderation27Chapter 21: Cost Optimization28Chapter 22: Latency Optimization29Chapter 23: Scaling Ai Applications30Chapter 24: Ai For Web Development31Chapter 25: Ai For Data Analysis32Chapter 26: Ai In Saas Products33Chapter 27: Ai Agents And Automation34Chapter 27: Ai Agents Automation35Chapter 28: Multi Modal Prompting36Chapter 29: Open Source Vs Proprietary Models37Chapter 30: The Future Of Prompt Engineering38Appendix E: Deeper Practice and Extra Examples
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