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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 版權信息
- ISBN：9787301347638
- 條形碼：9787301347638 ; 978-7-301-34763-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
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 本書特色
★全新起點：本書從大語言模型的使用環境出發，引導讀者逐步實踐、深入應用“提示工程”。 ★技術前沿：緊隨技術發展趨勢，介紹并探討前沿技術應用，啟發讀者發掘更多潛在應用價值。 ★體系完善：章節內容組織得當，形成易于學習和理解的技術體系，幫助讀者輕松掌握核心知識點。 ★實用導向：結合豐富提示實例進行講解，提供實際應用場景中的解決方案，助讀者解決工作、學習中的實際問題。 ★示例助力：提供大量提示示例，幫助讀者觸類旁通，輕松實現舉一反三的效果。
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 內容簡介
隨著大語言模型的快速發展，語言AI已經進入了新的階段。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。
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 目錄
第 1 章 認識大語言模型
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 設計特定語境上下文
2.3 模擬 API 參數
2.4 專業領域助手
2.5 基于對話繪圖
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 提示工程是什么
5.2 提示內容
5.3 規范化提示
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 基于提示工程應用Python數據分析
7.1 提示構建思路
7.2 Python 是什么
7.3 Python 語法特征
7.4 Python 變量
7.5 Python 運算符
7.6 Python 字符串
7.7 Python 條件控制
7.8 Python 循環
7.9 Python 復合數據類型
7.10 Python 函數
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 字符串處理
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 基于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 離散型隨機分布
9.4 連續型隨機分布
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 部分國產大語言模型
附錄 2 國產大語言模型的發展
1.1 大語言模型是什么
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 設計特定語境上下文
2.3 模擬 API 參數
2.4 專業領域助手
2.5 基于對話繪圖
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
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4.1 Python ChatGPT 開發環境
4.2 Python 示例應用
4.3 解析 Python 示例應用
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5.2 提示內容
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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
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第 7 章 基于提示工程應用Python數據分析
7.1 提示構建思路
7.2 Python 是什么
7.3 Python 語法特征
7.4 Python 變量
7.5 Python 運算符
7.6 Python 字符串
7.7 Python 條件控制
7.8 Python 循環
7.9 Python 復合數據類型
7.10 Python 函數
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 字符串處理
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 基于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 離散型隨機分布
9.4 連續型隨機分布
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 部分國產大語言模型
附錄 2 國產大語言模型的發展
展開全部
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 作者簡介
蘭一杰
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蘭一杰，資深軟件工程師、項目經理，出版圖書《Python大數據分析分析從入門到精通》《從零開始利用Excel與Python進行數據分析》。
于輝
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于輝，曾組織參與20余項大數據、物聯網、區塊鏈等IT軟件領域發明專利的研發，在云網邊端、數據要素化和數字政府建設領域具有深入的研究和實踐經驗。
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