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大模型編程實踐與提示工程 版權(quán)信息
- ISBN：9787302676195
- 條形碼：9787302676195 ; 978-7-302-67619-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大模型編程實踐與提示工程 本書特色
通過自主與用戶溝通和優(yōu)化業(yè)務(wù)任務(wù)，人機交互變得更加流暢自然。人工智能專家弗朗西斯科·埃斯波西托（Francesco Esposito）展示了大語言模型的應(yīng)用場景：打造高端的商業(yè)解決方案、縮短人類與機器之間的距離以及構(gòu)建強大的推理引擎。《大模型編程實踐與提示工程》深入探討了提示工程和對話式編程，演示了具體的模式和框架技術(shù)，*終揭示了如何通過自然語言解鎖一種新的、先進的編碼方式。使用Python和ASP.NET Core，《大模型編程實踐與提示工程》演示了在人機交互、API、數(shù)據(jù)和人類輸入之間創(chuàng)建一致交互模式的各種實例。
通過對《大模型編程實踐與提示工程》的閱讀，本書可以幫助讀者實現(xiàn)以下目標(biāo)：
了解大語言模型（LLM）及對話式編程的歷史
探索提示工程這個代表新質(zhì)生產(chǎn)力的編碼方式
學(xué)習(xí)核心提示技術(shù)及其基本應(yīng)用場景
設(shè)計高級提示詞，包括連接LLM以生成函數(shù)調(diào)用來構(gòu)建推理引擎
使用自然語言來定義工作流并協(xié)調(diào)（編排）現(xiàn)有的API
掌握外部LLM框架
評估負(fù)責(zé)任AI的安全、隱私和準(zhǔn)確性問題
探索AI的監(jiān)管環(huán)境
構(gòu)建和實現(xiàn)個人助手
應(yīng)用知識庫檢索增強生成（RAG）模式來生成響應(yīng)
構(gòu)建對話用戶界面
大模型編程實踐與提示工程 內(nèi)容簡介
"《大模型編程實踐與提示工程》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(yīng)用。作為人工智能專家，作者展示了如何借助大模型來優(yōu)化業(yè)務(wù)任務(wù)，構(gòu)建商業(yè)解決方案以及創(chuàng)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(shù)。 《大模型編程實踐與提示工程》面向軟件專家、架構(gòu)師、首席開發(fā)人員、程序員和機器學(xué)習(xí)愛好者，也適合任何對自然語言處理或人工智能感興趣的讀者閱讀和參考，可以幫助他們培養(yǎng)和提升新質(zhì)生產(chǎn)力。 "
大模型編程實踐與提示工程 目錄
第1章 大語言模型的起源 0011.1 大模型綜述 0011.1.1 大模型的發(fā)展歷史 0021.1.2 工作原理 0071.1.3 商業(yè)應(yīng)用 0171.2 對話式編程 0181.2.1 自然語言的崛起 0181.2.2 LLM拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 0201.2.3 未來展望 0221.3 小結(jié) 028第2章 核心提示詞學(xué)習(xí)技術(shù) 0292.1 什么是提示工程 0292.1.1 提示概述 0292.1.2 改變輸出的其他方式 033第1章 大語言模型的起源 0011.1 大模型綜述 0011.1.1 大模型的發(fā)展歷史 0021.1.2 工作原理 0071.1.3 商業(yè)應(yīng)用 0171.2 對話式編程 0181.2.1 自然語言的崛起 0181.2.2 LLM拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) 0201.2.3 未來展望 0221.3 小結(jié) 028第2章 核心提示詞學(xué)習(xí)技術(shù) 0292.1 什么是提示工程 0292.1.1 提示概述 0292.1.2 改變輸出的其他方式 0332.1.3 設(shè)置代碼執(zhí)行 0362.2 基本技術(shù) 0402.2.1 零樣本場景 0402.2.2 少樣本場景 0422.2.3 思維鏈場景 0472.3 基本使用場景 0502.3.1 聊天機器人 0512.3.2 收集信息 0512.3.3 翻譯 0552.4 LLM的局限性 0562.5 小結(jié) 057第3章 高級提示詞工程 0593.1 超越提示工程 0593.1.1 合并不同的部分 0603.1.2 微調(diào) 0623.2 函數(shù)調(diào)用 0653.2.1 自定義函數(shù)調(diào)用 0653.2.2 OpenAI風(fēng)格 0703.3 與單獨的數(shù)據(jù)對話 0743.3.1 將數(shù)據(jù)連接到LLM 0743.3.2 嵌入 0753.3.3 向量存儲 0803.3.4 檢索增強生成 0833.4 小結(jié) 088第4章 巧用語言框架 0894.1 對編排器的需求 0894.1.1 跨框架概念 0904.1.2 需要考慮的重點 0964.2 LangChain 0984.2.1 模型、提示模板和鏈 0994.2.2 代理 1074.2.3 數(shù)據(jù)連接 1164.3 微軟的 Semantic Kernel 1224.3.1 插件 1244.3.2 數(shù)據(jù)與規(guī)劃器 1294.4 微軟的 Guidance 1354.4.1 配置 1354.4.2 主要特性 1384.5 小結(jié) 142第5章 安全、隱私和準(zhǔn)確性問題 1435.1 概述 1435.1.1 負(fù)責(zé)任AI 1435.1.2 紅隊測試 1445.1.3 濫用與內(nèi)容過濾 1455.1.4 幻覺與性能 1465.1.5 偏見和公平性 1475.2 安全性和隱私保護 1475.2.1 安全性 1475.2.2 隱私保護 1525.3 評估和內(nèi)容過濾 1565.3.1 評估 1575.3.2 內(nèi)容過濾 1615.3.3 幻覺 1695.4 小結(jié) 170第6 章 構(gòu)建個人AI 助手 1716.1 聊天機器人Web 應(yīng)用概覽 1716.1.1 愿景 1726.1.2 技術(shù)棧 1726.2 項目 1736.2.1 設(shè)置LLM 1736.2.2 設(shè)置項目 1756.2.3 與LLM 集成 1786.3 小結(jié) 193第7 章 與自己的數(shù)據(jù)對話 1957.1 概述 1957.1.1 愿景 1957.1.2 技術(shù)棧 1967.2 Streamlit 框架 1967.2.1 Streamlit 簡介 1977.2.2 主要的UI 特性 1977.2.3 生產(chǎn)時的優(yōu)缺點 1997.3 項目 2007.3.1 設(shè)置項目和基本UI 2017.3.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 2047.3.3 與LLM 集成 2097.4 進階內(nèi)容 2137.4.1 RAG 與微調(diào) 2137.4.2 可能的擴展 2157.5 小結(jié) 216第8 章 對話式UI 2178.1 概述 2178.1.1 愿景 2188.1.2 技術(shù)棧 2198.2 項目 2208.2.1 Minimal API設(shè)置 2208.2.2 OpenAPI 2228.2.3 與LLM集成 2248.2.4 可能的擴展 2318.3 小結(jié) 232附錄A 大語言模型的工作原理 233
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大模型編程實踐與提示工程 作者簡介
著譯者簡介[意] 弗朗西斯科·埃斯波西托（Francesco Esposito） 擁有深厚的數(shù)學(xué)背景，出版過兩本關(guān)于機器學(xué)習(xí)的著作。Crionet公司工程與數(shù)據(jù)主管，主要為體育和媒體行業(yè)提供創(chuàng)新解決方案。他先后創(chuàng)辦了Youbiquitous（聚焦于大語言模型、數(shù)據(jù)分析和軟件工廠）——和KBMS Data Force（專注于數(shù)字療法和智能醫(yī)療）。 周靖微軟MVP(最有價值專家)，技術(shù)型資深譯者，涉獵廣泛，具有深厚的技術(shù)功底和良好的文學(xué)素養(yǎng)。潛心鉆研程序設(shè)計并在這方面積累了豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。翻譯風(fēng)格嚴(yán)謹(jǐn)、準(zhǔn)確、樸實、流暢，深受讀者好評。代表譯著有《Windows核心編程》系列版本、《深入CLR》系列版本、《Visual C#從入門到精通》系列版本、《機器學(xué)習(xí)與人工智能實戰(zhàn)》以及《學(xué)習(xí)Python》（第6版）等。
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