文章目录
一、AI提示工程的概念与定义二、AI提示工程的应用领域三、AI提示工程的技术创新与突破四、AI提示工程的未来发展趋势《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》亮点内容简介作者简介目录
一、AI提示工程的概念与定义
在当今日新月异的科技浪潮中，AI提示工程作为人工智能领域的一个新兴分支，正逐渐崭露头角。AI提示工程专注于通过先进的算法和技术，为各种应用场景提供精准、智能的提示服务，从而提升用户体验和工作效率。
二、AI提示工程的应用领域
AI提示工程的应用范围广泛，涵盖了智能推荐、语音识别、自然语言处理等多个领域。在智能推荐方面，AI提示工程能够通过分析用户行为和喜好，为用户推荐符合其需求的内容或产品；在语音识别和自然语言处理方面，AI提示工程则能够实时理解用户的语音或文字输入，并给出相应的回应或建议。
三、AI提示工程的技术创新与突破
随着深度学习、大数据等技术的不断发展，AI提示工程在技术创新方面取得了显著突破。例如，通过利用深度学习技术，AI提示工程能够更准确地识别和分析用户的意图和需求；同时，借助大数据技术，AI提示工程能够实现对海量信息的快速处理和挖掘，为用户提供更加个性化和精准的建议。
四、AI提示工程的未来发展趋势
展望未来，AI提示工程将继续在技术创新和应用拓展方面取得更大突破。一方面，随着技术的不断进步，AI提示工程将能够更加精准地理解用户的需求和意图；另一方面，随着应用场景的不断拓展，AI提示工程将在更多领域发挥重要作用，为人类的生活和工作带来更加便捷和智能的体验。
《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》
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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 A I 交流的高手。 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。 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 A I 大语言模型，开启智能应用新时代！ 掌握AI大语言模型，开启智能应用新时代！ 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 API3.1 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SQL8.1 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