人工智能时代：AI提示工程的奥秘 —— 驾驭大语言模型的秘密武器

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一、引言

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型作为一种新型的机器学习模型，已经在自然语言处理领域取得了显著的成果。然而，如何将这些模型应用到实际问题中，一直是研究人员和工程师面临的重要挑战。本文将探讨如何利用提示工程学习应用大语言模型，以解决实际问题的具体实践和策略。

二、提示工程与大语言模型

提示工程是指通过提供示例、模板或指导信息，引导机器学习模型生成所需输出的技术。在大语言模型中，提示工程可以用来指导模型生成特定主题、风格的文本，或者解决特定的问题。通过精心设计的提示，我们可以充分利用大语言模型的强大能力，实现更加高效、精准的应用。

三、大语言模型的应用实践

1. 文本生成：利用大语言模型生成高质量的文本内容，如小说、新闻、评论等。通过提示工程，可以控制生成文本的主题、风格和格式，以满足不同应用场景的需求。
2. 问答系统：通过训练大语言模型来回答用户的问题。通过提示工程，可以引导模型生成准确、简洁的答案，提高问答系统的用户体验。
3. 机器翻译：利用大语言模型进行多语言翻译。通过提示工程，可以优化翻译质量和效率，提高机器翻译的准确性和流畅性。
4. 智能客服：利用大语言模型构建智能客服系统，提供高效、便捷的客户服务。通过提示工程，可以定制化服务内容和响应方式，提高客户满意度。
5. 情感分析：利用大语言模型进行情感分析，挖掘文本中的情感倾向和语义信息。通过提示工程，可以提高情感分析的精度和稳定性。

四、策略与技巧

1. 精心设计提示：针对具体任务和应用场景，设计简洁明了、具有指导性的提示信息。这有助于提高大语言模型的生成质量和效率。
2. 利用上下文信息：将上下文信息作为提示的一部分，引导大语言模型理解任务的背景和需求。这有助于提高模型的语义理解和生成能力。
3. 优化训练数据：为了提高大语言模型的性能，需要使用大规模的高质量数据进行训练。通过优化数据集的选择和标注方法，可以提高模型的泛化能力和准确性。
4. 探索多模态融合：将文本、图像、音频等多种模态的信息融合到大语言模型中，可以提高模型的感知和理解能力。通过多模态的提示和输入，可以拓展大语言模型的应用领域和效果。
5. 持续优化和调参：在应用大语言模型的过程中，需要持续地对模型进行优化和调参。通过不断的实践和迭代，可以找到最佳的模型配置和应用策略，提高模型的性能和稳定性。

五、结语

掌握了提示工程的艺术，你就能更好地与大语言模型沟通，发挥它们的最大效能。这不仅是一项技能，更是一种理解机器智能并能与之和谐共处的方式。让我们在智慧的海洋中乘风破浪，探索更多未知的可能。

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《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》

学会构建高质量的提示指令，掌握利用人工智能工具的艺术，成为与AI交流的高手。

掌握AI大语言模型，开启智能应用新时代！

亮点

• ★全新起点：本书从大语言模型的使用环境出发，引导读者逐步实践、深入应用“提示工程”。
• ★技术前沿：紧随技术发展趋势，介绍并探讨前沿技术应用，启发读者发掘更多潜在应用价值。
• ★体系完善：章节内容组织得当，形成易于学习和理解的技术体系，帮助读者轻松掌握核心知识点。
• ★实用导向：结合丰富提示实例进行讲解，提供实际应用场景中的解决方案，助读者解决工作、学习中的实际问题。
• ★示例助力：提供大量提示示例，帮助读者触类旁通，轻松实现举一反三的效果。

内容简介

随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方式。本书将介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容，以便更高效地利用大语言模型进行工作和学习。

本书内容通俗易懂，案例丰富，适合所有对大语言模型和提示工程感兴趣的读者。无论是初学者还是进阶读者，都可以从本书中获得有价值的信息和实用技巧，帮助他们更好地应对各种挑战和问题。

作者简介

兰一杰，资深软件工程师、项目经理，出版图书《Python大数据分析分析从入门到精通》《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》。

于辉，曾组织参与20余项大数据、物联网、区块链等IT软件领域发明专利的研发，在云网边端、数据要素化和数字政府建设领域具有深入的研究和实践经验。

目录

第 1 章　认识大语言模型
1.1 大语言模型是什么
1.2 大语言模型的发展现状
1.3 大语言模型的重要概念
1.4 大语言模型的使用方式
第 2 章　ChatGPT应用体验
2.1 第一次对话
2.2 设计特定语境上下文
2.3 模拟 API 参数
2.4 专业领域助手
2.5 基于对话绘图
2.6 场景总结
第 3 章　ChatGPT API
3.1 准备工作
3.2 ChatGPT API 调用流程
第 4 章　Python ChatGPT API库
4.1 Python ChatGPT 开发环境
4.2 Python 示例应用
4.3 解析 Python 示例应用
第 5 章　提示工程
5.1 提示工程是什么
5.2 提示内容
5.3 规范化提示
第 6 章　提示类型
6.1 标准、指令、角色提示
6.2 思维链提示
6.3 自洽、知识生成提示
6.4 总结和建议
第 7 章　基于提示工程应用Python数据分析
7.1 提示构建思路
7.2 Python 是什么
7.3 Python 语法特征
7.4 Python 变量
7.5 Python 运算符
7.6 Python 字符串
7.7 Python 条件控制
7.8 Python 循环
7.9 Python 复合数据类型
7.10 Python 函数
7.11 Python 类
7.12 Python 模块和包
7.13 Python Pandas 包
7.14 Python Matplotlib 包
第 8 章　基于提示工程应用SQL
8.1 应用思路
8.2 构建 SQL 语境
8.3 查询数据
8.4 数据排序分析
8.5 数据修改
8.6 数据删除
8.7 多表关联分析
8.8 字符串处理
8.9 日期、时间数据处理
8.10 窗口函数
8.11 报表分析
8.12 NULL 值处理
8.13 集成 Python 数据分析
8.14 SQL 集成 GPT
第 9 章　基于提示工程应用概率和统计
9.1 应用思路
9.2 基本概念
9.3 离散型随机分布
9.4 连续型随机分布
9.5 线性回归分析
9.6 时间序列分析
第 10 章　基于提示工程应用生产力工具
10.1 Excel 数据处理
10.2 思维导图
10.3 图片编辑
10.4 流程编辑
第 11 章　国产大语言模型
11.1 大语言模型通用提示技巧
11.2 介绍国产大语言模型
11.3 应用国产大语言模型
附录 1　部分国产大语言模型
附录 2　国产大语言模型的发展
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