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AI提示工程必知必會(huì) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302671909
- 條形碼：9787302671909 ; 978-7-302-67190-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
AI提示工程必知必會(huì) 本書特色
《AI提示工程必知必會(huì)》是一本全面介紹大語(yǔ)言模型各類提示詞應(yīng)用的指南，涵蓋了問(wèn)答式、指令式、狀態(tài)類、建議式、安全類和感謝類提示詞的使用技巧。通過(guò)實(shí)戰(zhàn)演練，讀者可以掌握這些技能并應(yīng)用于文本摘要、改寫重述、語(yǔ)法糾錯(cuò)、機(jī)器翻譯等語(yǔ)言處理任務(wù)，以及數(shù)據(jù)挖掘和程序開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域。 此外，《AI提示工程必知必會(huì)》還探討了AI在繪畫創(chuàng)作上的應(yīng)用，介紹了百度文心一言和阿里通義大模型的特性與功能，并展示了提示詞在市場(chǎng)調(diào)研中的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。通過(guò)閱讀《AI提示工程必知必會(huì)》，讀者將能提升工作效率，創(chuàng)新工作流程，在未來(lái)職場(chǎng)中脫穎而出。 無(wú)論你是辦公人員、AI開(kāi)發(fā)者、研究人員、在校大學(xué)生、研究生還是對(duì)AI領(lǐng)域感興趣的讀者，這本書都將為你提供豐富的知識(shí)和實(shí)用的技能。
AI提示工程必知必會(huì) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書為讀者提供了豐富的AI提示工程知識(shí)與實(shí)戰(zhàn)技能。本書主要內(nèi)容包括各類提示詞的應(yīng)用，如問(wèn)答式、指令式、狀態(tài)類、建議式、安全類和感謝類提示詞，以及如何通過(guò)實(shí)戰(zhàn)演練掌握提示詞的使用技巧；使用提示詞進(jìn)行文本摘要、改寫重述、語(yǔ)法糾錯(cuò)、機(jī)器翻譯等語(yǔ)言處理任務(wù)，以及在數(shù)據(jù)挖掘、程序開(kāi)發(fā)等領(lǐng)域的應(yīng)用；AI在繪畫創(chuàng)作上的應(yīng)用，百度文心一言和阿里通義大模型這兩大智能平臺(tái)的特性與功能，以及市場(chǎng)調(diào)研中提示詞的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用。通過(guò)閱讀本書，讀者可掌握如何有效利用AI提示工程提升工作效率，創(chuàng)新工作流程，并在職場(chǎng)中脫穎而出。本書適合AI技術(shù)開(kāi)發(fā)者、研究人員，在校大學(xué)生、研究生以及對(duì)該領(lǐng)域感興趣的廣大讀者閱讀和學(xué)習(xí)。"
AI提示工程必知必會(huì) 目錄
第 1 章 AI提示工程概述 1
1.1 大語(yǔ)言模型與ChatGPT 1
1.1.1 認(rèn)識(shí)大語(yǔ)言模型 1
1.1.2 ChatGPT的核心技術(shù) 2
1.1.3 使用ChatGPT需要注意的問(wèn)題 4
1.1.4 ChatGPT牛刀小試 4
1.2 提示工程的定義與構(gòu)成要素 5
1.2.1 什么是提示工程 5
1.2.2 提示工程的構(gòu)成要素 6
1.2.3 提示工程的實(shí)踐原則 7
1.2.4 提示工程：AI如何理解你的點(diǎn)子 7
1.3 提示詞的類型 8
1.3.1 問(wèn)答式提示詞 8
1.3.2 指令式提示詞 9
1.3.3 狀態(tài)類提示詞 11
1.3.4 建議式提示詞 12
1.3.5 安全類提示詞 13
1.3.6 感謝類提示詞 14
1.4 提示詞萬(wàn)能公式 15
1.4.1 什么是提示詞萬(wàn)能公式 15
1.4.2 如何構(gòu)建提示詞萬(wàn)能公式 16
1.4.3 提示詞萬(wàn)能公式的案例分享 17
1.5 高效使用提示詞的技巧 18
1.5.1 提示詞的進(jìn)階技巧 18
1.5.2 提示詞的進(jìn)階案例 19
1.6 本章小結(jié) 22
第 2 章 文本摘要生成提示詞 23
2.1 文本摘要簡(jiǎn)介 23
2.2 文本摘要的主要算法 24
2.2.1 TF-IDF算法：關(guān)鍵詞的秘密武器 24
2.2.2 TextRank算法 25
2.2.3 LSA算法 26
2.2.4 生成式摘要算法 27
2.3 實(shí)戰(zhàn)演練：ChatGPT快速生成文本摘要 27
2.4 本章小結(jié) 30
第 3 章 改寫重述提示詞 31
3.1 改寫的魔法：讓語(yǔ)言煥然一新 31
3.1.1 改寫的定義 31
3.1.2 改寫的分類 32
3.2 改寫重述的主要算法 33
3.2.1 基于詞典的方法 33
3.2.2 基于自然語(yǔ)言生成的方法 33
3.2.3 基于機(jī)器翻譯旳方法 34
3.2.4 基于模板的方法 34
3.3 實(shí)戰(zhàn)演練：讓ChatGPT幫你改寫文案 35
3.4 本章小結(jié) 36
第 4 章 語(yǔ)法糾錯(cuò)提示詞 37
4.1 語(yǔ)法糾錯(cuò)：讓句子更完美的小秘密 37
4.2 語(yǔ)法糾錯(cuò)的主要方法 38
4.2.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法 38
4.2.2 基于機(jī)器翻譯的方法 39
4.2.3 基于序列標(biāo)記的方法 40
4.2.4 基于Transformer的方法 41
4.3 實(shí)戰(zhàn)演練：讓ChatGPT幫你糾正文案錯(cuò)誤 42
4.4 本章小結(jié) 44
第 5 章 機(jī)器翻譯提示詞 45
5.1 ChatGPT與機(jī)器翻譯 45
5.2 機(jī)器翻譯的主要算法 46
5.2.1 N元語(yǔ)言模型 46
5.2.2 IBM翻譯模型 47
5.2.3 調(diào)整順序模型 48
5.3 實(shí)戰(zhàn)演練：讓ChatGPT幫你實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言互譯 49
5.4 本章小結(jié) 55
第 6 章 數(shù)據(jù)挖掘提示詞 56
6.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備提示詞 56
6.1.1 提供建議的數(shù)據(jù)集 56
6.1.2 讀取常用的數(shù)據(jù)源 58
6.1.3 生成建模數(shù)據(jù) 60
6.1.4 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 62
6.1.5 數(shù)據(jù)合并和連接 63
6.2 數(shù)據(jù)清洗提示詞 65
6.2.1 數(shù)據(jù)清洗的方法 65
6.2.2 處理缺失數(shù)據(jù) 67
6.2.3 處理異常數(shù)據(jù) 69
6.2.4 處理重復(fù)數(shù)據(jù) 70
6.3 數(shù)據(jù)可視化提示詞 72
6.3.1 列舉數(shù)據(jù)可視化庫(kù) 72
6.3.2 使用Matplotlib繪制圖形 74
6.3.3 繪制分離型餅圖 75
6.3.4 繪制堆積條形圖 77
6.3.5 繪制復(fù)合折線圖 78
6.4 建立模型提示詞 80
6.4.1 數(shù)據(jù)特征工程 80
6.4.2 自動(dòng)數(shù)據(jù)建模 82
6.4.3 建立分類模型 84
6.4.4 建立時(shí)間序列模型 86
6.4.5 建立A/B測(cè)試 89
6.5 模型優(yōu)化提示詞 91
6.5.1 使用LIME解釋模型 91
6.5.2 使用SHAP解釋模型 93
6.5.3 提升模型擬合效果 95
6.5.4 調(diào)優(yōu)模型超參數(shù) 97
6.5.5 處理不平衡數(shù)據(jù) 99
6.6 本章小結(jié) 101
第 7 章 程序設(shè)計(jì)提示詞 102
7.1 編程輔助提示詞 102
7.1.1 程序代碼補(bǔ)全 102
7.1.2 代碼重構(gòu) 103
7.1.3 為代碼添加注釋 104
7.1.4 調(diào)試程序代碼 105
7.1.5 優(yōu)化代碼循環(huán)結(jié)構(gòu) 107
7.2 數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)提示詞 108
7.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì) 108
7.2.2 生成SQL語(yǔ)句 112
7.2.3 格式化SQL語(yǔ)句 117
7.2.4 數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化 121
7.3 軟件開(kāi)發(fā)提示詞的更多技巧 134
7.3.1 優(yōu)化Python程序 134
7.3.2 轉(zhuǎn)換語(yǔ)言類型 135
7.3.3 編寫VBA宏 136
7.3.4 CSS布局錯(cuò)位修復(fù) 138
7.3.5 編寫正則表達(dá)式 139
7.4 本章小結(jié) 142
第 8 章 寫作輔導(dǎo)提示詞 143
8.1 AI寫作的魔法世界 143
8.1.1 問(wèn)答成篇：說(shuō)出你想寫的 143
8.1.2 靈感涌動(dòng)：激發(fā)創(chuàng)造力的秘密 144
8.1.3 輕松寫作，省時(shí)省心 144
8.2 AI寫作步驟揭秘 144
8.2.1 關(guān)鍵信息抓取：提煉文章的靈魂 144
8.2.2 內(nèi)容類型選擇：找到你的風(fēng)格 145
8.2.3 語(yǔ)氣調(diào)整術(shù)：設(shè)定文字的溫度 145
8.2.4 篇幅控制課：長(zhǎng)短由你決定 146
8.2.5 設(shè)置語(yǔ)言類型：多語(yǔ)言寫作不煩惱 147
8.3 AI寫作輔導(dǎo)實(shí)戰(zhàn) 147
8.3.1 大綱構(gòu)建示例：文章骨架搭建術(shù) 147
8.3.2 趣味文章創(chuàng)作：如何寫出引人入勝的內(nèi)容 148
8.3.3 長(zhǎng)篇巨著指南：從構(gòu)思到成型的長(zhǎng)路旅程 149
8.3.4 英語(yǔ)寫作演練：跨越語(yǔ)言界限的創(chuàng)作體驗(yàn) 151
8.4 本章小結(jié) 153
第 9 章 AI繪畫提示詞 154
9.1 AI繪畫及其軟件 154
9.1.1 AI繪畫簡(jiǎn)介 154
9.1.2 主要的繪圖軟件 155
9.2 渲染風(fēng)格類型 159
9.2.1 素描風(fēng)格案例 159
9.2.2 貼紙風(fēng)格案例 160
9.2.3 Oc渲染風(fēng)格案例 161
9.2.4 虛幻引擎風(fēng)格案例 162
9.2.5 虛化背景風(fēng)格案例 163
9.3 媒介風(fēng)格類型 164
9.3.1 3D風(fēng)格案例 164
9.3.2 油畫風(fēng)格案例 165
9.3.3 水彩風(fēng)格案例 167
9.3.4 雕版印刷風(fēng)格案例 168
9.3.5 中國(guó)毛筆畫風(fēng)格案例 168
9.4 視角風(fēng)格類型 170
9.4.1 拍攝視角案例 170
9.4.2 背景虛化案例 171
9.4.3 畫意派風(fēng)格案例 172
9.4.4 鏡頭控制風(fēng)格案例 173
9.4.5 高速快門風(fēng)格案例 174
9.5 其他風(fēng)格類型 175
9.5.1 海報(bào)風(fēng)格案例 175
9.5.2 東方山水畫案例 176
9.5.3 皮克斯風(fēng)格案例 177
9.5.4 蒸汽朋克風(fēng)格案例 178
9.5.5 涂鴉風(fēng)格案例 179
9.5.6 酒精墨水畫案例 180
9.6 本章小結(jié) 181
第 10 章 百度文心大模型 183
10.1 文心一言簡(jiǎn)介 183
10.2 新手基礎(chǔ)教程 185
10.3 文心一言百寶箱 186
10.3.1 創(chuàng)意寫作主題提示詞 187
10.3.2 靈感策劃主題提示詞 188
10.3.3 情感交流主題提示詞 189
10.3.4 人物對(duì)話主題提示詞 189
10.3.5 商業(yè)分析主題提示詞 190
10.3.6 教育培訓(xùn)主題提示詞 190
10.3.7 求職招聘主題提示詞 193
10.3.8 美食之窗主題提示詞 195
10.3.9 熱門問(wèn)答主題提示詞 196
10.3.10 功能寫作主題提示詞 198
10.3.11 熱門節(jié)日主題提示詞 202
10.3.12 編程輔助主題提示詞 203
10.3.13 繪畫達(dá)人主題提示詞 205
10.3.14 旅行度假主題提示詞 206
10.3.15 數(shù)據(jù)分析主題提示詞 207
10.3.16 職場(chǎng)效率主題提示詞 207
10.3.17 趣味挑戰(zhàn)主題提示詞 210
10.3.18 營(yíng)銷文案主題提示詞 210
10.4 文心一言插件開(kāi)發(fā) 212
10.4.1 插件是什么 212
10.4.2 插件工作原理簡(jiǎn)介 212
10.4.3 如何成為插件開(kāi)發(fā)者 213
10.5 本章小結(jié) 214
第 11 章 阿里通義大模型 215
11.1 通義大模型初探 215
11.2 通義家族成員大集結(jié) 216
11.2.1 通義千問(wèn)：解答你的每一個(gè)疑惑 216
11.2.2 通義萬(wàn)相：映射萬(wàn)千面貌 223
11.2.3 通義聽(tīng)悟：聆聽(tīng)智慧的聲音 225
11.2.4 通義靈碼：編碼世界的神奇鑰匙 228
11.2.5 通義星塵：創(chuàng)造個(gè)性化智能體 229
11.2.6 通義曉蜜：你的全天候智能客服 229
11.2.7 通義點(diǎn)金：你身邊的金融小助手 230
11.2.8 通義法睿：你身邊的法律顧問(wèn) 231
11.2.9 通義仁心：醫(yī)療健康的守護(hù)神 231
11.2.10 通義智文：論文撰寫好幫手 232
11.3 部署通義大模型 233
11.3.1 本地部署模型 233
11.3.2 在線部署模型 235
11.4 魔塔社區(qū)及其建模 238
11.4.1 魔塔社區(qū)入門 238
11.4.2 加載模型和預(yù)處理器 240
11.4.3 魔塔模型推理 241
11.4.4 魔塔模型的訓(xùn)練 244
11.4.5 魔塔模型評(píng)估 249
11.4.6 魔塔模型導(dǎo)出 251
11.5 本章小結(jié) 255
第 12 章 提示工程案例實(shí)戰(zhàn)——撰寫市場(chǎng)調(diào)研報(bào)告 256
12.1 調(diào)研內(nèi)容提示詞 256
12.1.1 搜索問(wèn)題關(guān)鍵詞 256
12.1.2 數(shù)據(jù)分析指導(dǎo) 259
12.2 提煉關(guān)鍵信息提示詞 261
12.2.1 總結(jié)調(diào)研信息 261
12.2.2 分析問(wèn)卷數(shù)據(jù) 262
12.3 訪談規(guī)劃提示詞 263
12.3.1 提供研究計(jì)劃 263
12.3.2 撰寫訪談大綱 266
12.3.3 設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷 268
12.4 問(wèn)卷分析提示詞 271
12.5 本章小結(jié) 274
附錄 國(guó)內(nèi)主要的大模型 275
展開(kāi)全部
AI提示工程必知必會(huì) 作者簡(jiǎn)介
王國(guó)平 碩士，畢業(yè)于上海海洋大學(xué)，擁有超過(guò)十年的豐富經(jīng)驗(yàn)。他致力于數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘以及大數(shù)據(jù)分析與研究，成為這些領(lǐng)域內(nèi)的專家。 他精通多種工具，包括PyTorch、SPSS和Python等，這使得他能夠高效處理和分析大量數(shù)據(jù)。通過(guò)出版著作《動(dòng)手學(xué)PyTorch建模與應(yīng)用：從深度學(xué)習(xí)到大模型》和《零基礎(chǔ)入門Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)》，他為初學(xué)者和專業(yè)人士搭建了一座橋梁，使他們能夠輕松邁入深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的精彩世界。 他的貢獻(xiàn)不僅體現(xiàn)在將復(fù)雜的技術(shù)概念變得淺顯易懂，更在于降低了相關(guān)領(lǐng)域?qū)W習(xí)與實(shí)踐的門檻，使得更多的人能夠享受到數(shù)據(jù)科學(xué)的魅力和應(yīng)用價(jià)值。
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