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大模型編程實踐與提示工程

  • 作者：(意)弗朗西斯科·埃斯波西托|責編:文開琪|譯者:周靖
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302676195
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：250
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書深入淺出地介紹了提示工程在大模型編程實踐中的重要性及其具體應用。作為人工智慧專家，作者展示了如何借助大模型來優化業務任務，構建商業解決方案以及創建強大的推理引擎。此外，通過探討提示工程和對話式編程，本書還介紹了如何借助自然語言來掌握新的編碼技術。
    本書面向軟體專家、架構師、首席開發人員、程序員和機器學習愛好者，也適合任何對自然語言處理或人工智慧感興趣的讀者閱讀和參考，可以幫助他們培養和提升新質生產力。
作者介紹
(意)弗朗西斯科·埃斯波西托|責編:文開琪|譯者:周靖
目錄
第1章  大語言模型的起源
  1.1  大模型綜述
    1.1.1  大模型的發展歷史
    1.1.2  工作原理
    1.1.3  商業應用
  1.2  對話式編程
    1.2.1  自然語言的崛起
    1.2.2  LLM拓撲結構
    1.2.3  未來展望
  1.3  小結
第2章  核心提示詞學習技術
  2.1  什麼是提示工程
    2.1.1  提示概述
    2.1.2  改變輸出的其他方式
    2.1.3  設置代碼執行
  2.2  基本技術
    2.2.1  零樣本場景
    2.2.2  少樣本場景
    2.2.3  思維鏈場景
  2.3  基本使用場景
    2.3.1  聊天機器人
    2.3.2  收集信息
    2.3.3  翻譯
  2.4  LLM的局限性
  2.5  小結
第3章  高級提示詞工程
  3.1  超越提示工程
    3.1.1  合併不同的部分
    3.1.2  微調
  3.2  函數調用
    3.2.1  自定義函數調用
    3.2.2  OpenAI風格
  3.3  與單獨的數據對話
    3.3.1  將數據連接到LLM
    3.3.2  嵌入
    3.3.3  向量存儲
    3.3.4  檢索增強生成
  3.4  小結
第4章  巧用語言框架
  4.1  對編排器的需求
    4.1.1  跨框架概念
    4.1.2  需要考慮的重點
  4.2  LangChain
    4.2.1  模型、提示模板和鏈
    4.2.2  代理
    4.2.3  數據連接
  4.3  微軟的SemanticKernel
    4.3.1  插件
    4.3.2  數據與規劃器
  4.4  微軟的Guidance

    4.4.1  配置
    4.4.2  主要特性
  4.5  小結
第5章  安全、隱私和準確性問題
  5.1  概述
    5.1.1  負責任AI
    5.1.2  紅隊測試
    5.1.3  濫用與內容過濾
    5.1.4  幻覺與性能
    5.1.5  偏見和公平性
  5.2  安全性和隱私保護
    5.2.1  安全性
    5.2.2  隱私保護
  5.3  評估和內容過濾
    5.3.1  評估
    5.3.2  內容過濾
    5.3.3  幻覺
  5.4  小結
第6章  構建個人AI助手
  6.1  聊天機器人Web應用概覽
    6.1.1  願景
    6.1.2  技術棧
  6.2  項目
    6.2.1  設置LLM
    6.2.2  設置項目
    6.2.3  與LLM集成
  6.3  小結
第7章  與自己的數據對話
  7.1  概述
    7.1.1  願景
    7.1.2  技術棧
  7.2  Streamlit框架
    7.2.1  Streamlit簡介
    7.2.2  主要的UI特性
    7.2.3  生產時的優缺點
  7.3  項目
    7.3.1  設置項目和基本UI
    7.3.2  數據準備
    7.3.3  與LLM集成
  7.4  進階內容
    7.4.1  RAG與微調
    7.4.2  可能的擴展
  7.5  小結
第8章  對話式UI
  8.1  概述
    8.1.1  願景
    8.1.2  技術棧
  8.2  項目
    8.2.1  MinimalAPI設置
    8.2.2  OpenAPI

    8.2.3  與LLM集成
    8.2.4  可能的擴展
  8.3  小結
附錄A  大語言模型的工作原理

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