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AI提示工程實戰(從零開始利用提示工程學習應用大語言模型)

作者：蘭一傑//于輝|責編:王繼偉//劉倩
出版社：北京大學
ISBN：9787301347638

出版日期：2024/01/01
裝幀：平裝
頁數：312

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

隨著大語言模型的快速發展，語言AI已經進人了新的階段。這種新型的語言AI模型具有強大的自然語言處理能力，能夠理解和生成人類語言，從而在許多領域中都有廣泛的應用前景。大語言模型的出現將深刻影響人類的生產和生活方式。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建高質量的提示內容，以便更高效地利用大語言模型進行工作和學習。
本書內容通俗易懂，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。無論是初學者還是進階讀者，都可以從本書中獲得有價值的信息和實用技巧，幫助他們更好地應對各種挑戰和問題。

作者介紹

蘭一傑//于輝|責編:王繼偉//劉倩

第1章  認識大語言模型
  1.1  大語言模型是什麼
  1.2  大語言模型的發展現狀
  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應用體驗
  2.1  次對話
  2.2  設計定語境上下文
  2.3  模擬API參數
  2.4  業領域助手
  2.5  基於對話繪圖
  2.6  場景總結
第3章  ChatGPT API
  3.1  準備工作
  3.2  ChatGPT API調用流程
第4章  Python ChatGPT API庫
  4.1  Python ChatGPT開發環境
  4.2  Python示例應用
  4.3  解析Python示例應用
第5章  提示工程
  5.1  提示工程是什麼
  5.2  提示內容
  5.3  規範化提示
第6章  提示類型
  6.1  標準、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  總結和建議
第7章  基於提示工程應用Python數據分析
  7.1  提示構建思路
  7.2  Python是什麼
  7.3  Python語法征
  7.4  Python變數
  7.5  Python運算符
  7.6  Python字元串
  7.7  Python條件控制
  7.8  Python循環
  7.9  Python複合數據類型
  7.10  Python函數
  7.11  Python類
  7.12  Python模塊和
  7.13  Python Pandas
  7.14  Python Matplotlib
第8章  基於提示工程應用SQL
  8.1  應用思路
  8.2  構建SQL語境
  8.3  查詢數據
  8.4  數據排序分析
  8.5  數據修改
  8.6  數據刪除

  8.7  多表關聯分析
  8.8  字元串處理
  8.9  日期、時間數據處理
  8.10  窗口函數
  8.11  報表分析
  8.12  NULL值處理
  8.13  集成Python數據分析
  8.14  SQL集成GPT
第9章  基於提示工程應用概率和統計
  9.1  應用思路
  9.2  基本概念
  9.3  離散型隨機分佈
  9.4  連續型隨機分佈
  9.5  線性回歸分析
  9.6  時間序列分析
第10章  基於提示工程應用生產力工具
  10.1  Excel數據處理
  10.2  思維導圖
  10.3  圖片編輯
  10.4  流程編輯
第11章  國產大語言模型
  11.1  大語言模型通用提示技巧
  11.2  介紹國產大語言模型
  11.3  應用國產大語言模型
附錄1  分國產大語言模型
附錄2  國產大語言模型的發展

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