一、AI提示工程的概念與定義

在當(dāng)今日新月異的科技浪潮中，AI提示工程作為人工智能領(lǐng)域的一個新興分支，正逐漸嶄露頭角。AI提示工程專注于通過先進(jìn)的算法和技術(shù)，為各種應(yīng)用場景提供精準(zhǔn)、智能的提示服務(wù)，從而提升用戶體驗和工作效率。

二、AI提示工程的應(yīng)用領(lǐng)域

AI提示工程的應(yīng)用范圍廣泛，涵蓋了智能推薦、語音識別、自然語言處理等多個領(lǐng)域。在智能推薦方面，AI提示工程能夠通過分析用戶行為和喜好，為用戶推薦符合其需求的內(nèi)容或產(chǎn)品；在語音識別和自然語言處理方面，AI提示工程則能夠?qū)崟r理解用戶的語音或文字輸入，并給出相應(yīng)的回應(yīng)或建議。

三、AI提示工程的技術(shù)創(chuàng)新與突破

隨著深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷發(fā)展，AI提示工程在技術(shù)創(chuàng)新方面取得了顯著突破。例如，通過利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，AI提示工程能夠更準(zhǔn)確地識別和分析用戶的意圖和需求；同時，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，AI提示工程能夠?qū)崿F(xiàn)對海量信息的快速處理和挖掘，為用戶提供更加個性化和精準(zhǔn)的建議。

四、AI提示工程的未來發(fā)展趨勢

展望未來，AI提示工程將繼續(xù)在技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用拓展方面取得更大突破。一方面，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，AI提示工程將能夠更加精準(zhǔn)地理解用戶的需求和意圖；另一方面，隨著應(yīng)用場景的不斷拓展，AI提示工程將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，為人類的生活和工作帶來更加便捷和智能的體驗。

《AI提示工程實戰(zhàn)：從零開始利用提示工程學(xué)習(xí)應(yīng)用大語言模型》

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亮點

• ★全新起點：本書從大語言模型的使用環(huán)境出發(fā)，引導(dǎo)讀者逐步實踐、深入應(yīng)用“提示工程”。
• ★技術(shù)前沿：緊隨技術(shù)發(fā)展趨勢，介紹并探討前沿技術(shù)應(yīng)用，啟發(fā)讀者發(fā)掘更多潛在應(yīng)用價值。
• ★體系完善：章節(jié)內(nèi)容組織得當(dāng)，形成易于學(xué)習(xí)和理解的技術(shù)體系，幫助讀者輕松掌握核心知識點。
• ★實用導(dǎo)向：結(jié)合豐富提示實例進(jìn)行講解，提供實際應(yīng)用場景中的解決方案，助讀者解決工作、學(xué)習(xí)中的實際問題。
• ★示例助力：提供大量提示示例，幫助讀者觸類旁通，輕松實現(xiàn)舉一反三的效果。

內(nèi)容簡介

隨著大語言模型的快速發(fā)展，語言AI已經(jīng)進(jìn)入了新的階段。這種新型的語言AI模型具有強(qiáng)大的自然語言處理能力，能夠理解和生成人類語言，從而在許多領(lǐng)域中都有廣泛的應(yīng)用前景。大語言模型的出現(xiàn)將深刻影響人類的生產(chǎn)和生活方式。本書將介紹提示工程的基本概念和實踐，旨在幫助讀者了解如何構(gòu)建高質(zhì)量的提示內(nèi)容，以便更高效地利用大語言模型進(jìn)行工作和學(xué)習(xí)。

本書內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，適合所有對大語言模型和提示工程感興趣的讀者。無論是初學(xué)者還是進(jìn)階讀者，都可以從本書中獲得有價值的信息和實用技巧，幫助他們更好地應(yīng)對各種挑戰(zhàn)和問題。

作者簡介

蘭一杰，資深軟件工程師、項目經(jīng)理，出版圖書《Python大數(shù)據(jù)分析分析從入門到精通》《從零開始利用Excel與Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》。

于輝，曾組織參與20余項大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等IT軟件領(lǐng)域發(fā)明專利的研發(fā)，在云網(wǎng)邊端、數(shù)據(jù)要素化和數(shù)字政府建設(shè)領(lǐng)域具有深入的研究和實踐經(jīng)驗。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-842573.html

目錄

第 1 章　認(rèn)識大語言模型
1.1 大語言模型是什么
1.2 大語言模型的發(fā)展現(xiàn)狀
1.3 大語言模型的重要概念
1.4 大語言模型的使用方式
第 2 章　ChatGPT應(yīng)用體驗
2.1 第一次對話
2.2 設(shè)計特定語境上下文
2.3 模擬 API 參數(shù)
2.4 專業(yè)領(lǐng)域助手
2.5 基于對話繪圖
2.6 場景總結(jié)
第 3 章　ChatGPT API
3.1 準(zhǔn)備工作
3.2 ChatGPT API 調(diào)用流程
第 4 章　Python ChatGPT API庫
4.1 Python ChatGPT 開發(fā)環(huán)境
4.2 Python 示例應(yīng)用
4.3 解析 Python 示例應(yīng)用
第 5 章　提示工程
5.1 提示工程是什么
5.2 提示內(nèi)容
5.3 規(guī)范化提示
第 6 章　提示類型
6.1 標(biāo)準(zhǔn)、指令、角色提示
6.2 思維鏈提示
6.3 自洽、知識生成提示
6.4 總結(jié)和建議
第 7 章　基于提示工程應(yīng)用Python數(shù)據(jù)分析
7.1 提示構(gòu)建思路
7.2 Python 是什么
7.3 Python 語法特征
7.4 Python 變量
7.5 Python 運(yùn)算符
7.6 Python 字符串
7.7 Python 條件控制
7.8 Python 循環(huán)
7.9 Python 復(fù)合數(shù)據(jù)類型
7.10 Python 函數(shù)
7.11 Python 類
7.12 Python 模塊和包
7.13 Python Pandas 包
7.14 Python Matplotlib 包
第 8 章　基于提示工程應(yīng)用SQL
8.1 應(yīng)用思路
8.2 構(gòu)建 SQL 語境
8.3 查詢數(shù)據(jù)
8.4 數(shù)據(jù)排序分析
8.5 數(shù)據(jù)修改
8.6 數(shù)據(jù)刪除
8.7 多表關(guān)聯(lián)分析
8.8 字符串處理
8.9 日期、時間數(shù)據(jù)處理
8.10 窗口函數(shù)
8.11 報表分析
8.12 NULL 值處理
8.13 集成 Python 數(shù)據(jù)分析
8.14 SQL 集成 GPT
第 9 章　基于提示工程應(yīng)用概率和統(tǒng)計
9.1 應(yīng)用思路
9.2 基本概念
9.3 離散型隨機(jī)分布
9.4 連續(xù)型隨機(jī)分布
9.5 線性回歸分析
9.6 時間序列分析
第 10 章　基于提示工程應(yīng)用生產(chǎn)力工具
10.1 Excel 數(shù)據(jù)處理
10.2 思維導(dǎo)圖
10.3 圖片編輯
10.4 流程編輯
第 11 章　國產(chǎn)大語言模型
11.1 大語言模型通用提示技巧
11.2 介紹國產(chǎn)大語言模型
11.3 應(yīng)用國產(chǎn)大語言模型
附錄 1　部分國產(chǎn)大語言模型
附錄 2　國產(chǎn)大語言模型的發(fā)展

到了這里，關(guān)于人工智能時代的引領(lǐng)者：AI提示工程激發(fā)大語言模型的無限潛能的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！