Pluralsight – Advanced Prompt Engineering for Claude 2026-6

در تاریخ: 1405/05/16 9:01:25

توضیحات

دوره Advanced Prompt Engineering for Claude. این دوره آموزشی به بررسی اصول و تکنیک‌های پیشرفته پرامپت نویسی (Prompt Engineering) برای مدل‌های هوش مصنوعی Claude جهت ساخت برنامه‌های قابل اعتماد، کم‌هزینه و آماده استفاده در محیط‌های واقعی می‌پردازد. پرامپت‌های ضعیف و غیرحرفه‌ای یکی از مشکلات خاموش اما بسیار جدی در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی و واقعی هستند. این پرامپت‌های ضعیف باعث ایجاد خروجی‌های غیرقابل پیش‌بینی، هزینه‌های بالا و سنگین و همچنین یکپارچه‌سازی‌های شکننده می‌شوند که در شرایط واقعی به راحتی دچار خطا و شکست می‌شوند. در این دوره آموزشی تخصصی، توسعه‌دهندگان و متخصصان توانایی طراحی، ساختاردهی و بهینه‌سازی پرامپت‌هایی را کسب می‌کنند که برنامه‌های کاربردی قابل اعتماد، با صرفه اقتصادی بالا و آماده برای محیط تولید را تغذیه می‌کنند. در بخش‌های مختلف این آموزش، ابتدا روش‌های ساخت پرامپت‌هایی که باعث ایجاد رفتار ثابت و قابل بازتولید در سراسر API مدل Claude می‌شوند، بررسی خواهد شد. این بخش شامل نحوه تعامل و ارتباط متقابل بین پرامپت‌های سیستم (System Prompts)، پرامپت‌های کاربر (User Prompts) و پیش‌پر کردن‌های دستیار (Assistant Prefills) می‌باشد. در ادامه، روش‌های تولید و اعتبارسنجی خروجی‌های ساختاریافته و همچنین نحوه طراحی پرامپت‌های آگاه از کش (Cache-aware Prompts) برای کاهش هزینه‌های توکن در مقیاس‌های بزرگ آموزش داده می‌شود. در نهایت، مدیریت گفتگوهای چند مرحله‌ای و دارای حالت در محدودیت‌های توکن و زمان و نحوه استفاده از مثال‌های چندشوت (Few-shot Examples) برای به حداکثر رساندن اطمینان بررسی می‌شود. با اتمام این دوره، دانش‌آموزان مهارت‌های لازم برای ساخت برنامه‌های قدرتمند بر پایه Claude را به دست خواهند آورد.

آنچه فرا خواهید گرفت

طراحی پرامپت‌های ثابت: ساخت پرامپت‌هایی که رفتار ثابت، قابل پیش‌بینی و قابل بازتولید را در API مدل Claude تضمین می‌کنند.
مدیریت تعاملات پرامپت: درک نحوه تعامل بین پرامپت‌های سیستم (System Prompts)، پرامپت‌های کاربر (User Prompts) و Assistant Prefills.
خروجی‌های ساختاریافته: نحوه تولید، مدیریت و اعتبارسنجی خروجی‌های ساختاریافته و دقیق از مدل هوش مصنوعی.
بهینه‌سازی هزینه‌ها با کش: طراحی پرامپت‌های آگاه از سیستم کش (Cache-aware) برای کاهش چشمگیر هزینه‌های توکن در مقیاس بزرگ.
مدیریت گفتگوهای چند مرحله‌ای: کنترل گفتگوهای پیچیده و چند مرحله‌ای با حفظ حالت در محدودیت‌های تعیین شده برای توکن‌ها.
استفاده از تکنیک Few-shot: یادگیری زمان و نحوه استفاده صحیح از مثال‌های Few-shot برای به حداکثر رساندن دقت و پایداری خروجی‌ها.
آماده‌سازی برای محیط واقعی: کسب مهارت‌های لازم برای ساخت اپلیکیشن‌های پایه Claude که قابل نگهداری و آماده استقرار باشند.

این دوره مناسب افرادیست که

توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی: برنامه‌نویسانی که قصد دارند برنامه‌های متکی بر Claude را در محیط‌های واقعی و عملیاتی مستقر کنند.
مهندسان پرامپت: متخصصانی که می‌خواهند دانش خود را در زمینه بهینه‌سازی کدهای متنی و کاهش هزینه‌های توکن ارتقا دهند.
توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: افرادی که با مشکل خروجی‌های غیرقابل پیش‌بینی و هزینه‌های بالای هوش مصنوعی در پروژه‌های خود مواجه شده‌اند.
معماران سیستم‌های ابری: کسانی که به دنبال طراحی زیرساخت‌های پایدار و کم‌هزینه با استفاده از API شرکت Anthropic هستند.
علاقه‌مندان به Claude: تمامی افرادی که می‌خواهند از پتانسیل کامل مدل‌های زبانی Claude در مقیاس صنعتی استفاده کنند.