描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787301347638
★全新起点：本书从大语言模型的使用环境出发，引导读者逐步实践、深入应用“提示工程”。
★技术前沿：紧随技术发展趋势，介绍并探讨前沿技术应用，启发读者发掘更多潜在应用价值。
★体系完善：章节内容组织得当，形成易于学习和理解的技术体系，帮助读者轻松掌握核心知识点。
★实用导向：结合丰富提示实例进行讲解，提供实际应用场景中的解决方案，助读者解决工作、学习中的实际问题。
★示例助力：提供大量提示示例，帮助读者触类旁通，轻松实现举一反三的效果。
随着大语言模型的快速发展，语言AI已经进入了新的阶段。这种新型的语言AI模型具有强大的自然语言处理能力，能够理解和生成人类语言，从而在许多领域中都有广泛的应用前景。大语言模型的出现将深刻影响人类的生产和生活方式。《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》将介绍提示工程的基本概念和实践，旨在帮助读者了解如何构建高质量的提示内容，以便更高效地利用大语言模型进行工作和学习。
《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》内容通俗易懂，案例丰富，适合所有对大语言模型和提示工程感兴趣的读者。无论是初学者还是进阶读者，都可以从《AI提示工程实战：从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》中获得有价值的信息和实用技巧，帮助他们更好地应对各种挑战和问题。
第 1 章 认识大语言模型
1.1 大语言模型是什么
1.2 大语言模型的发展现状
1.3 大语言模型的重要概念
1.4 大语言模型的使用方式
第 2 章 ChatGPT应用体验
2.1 第一次对话
2.2 设计特定语境上下文
2.3 模拟 API 参数
2.4 专业领域助手
2.5 基于对话绘图
2.6 场景总结
第 3 章 ChatGPT API
3.1 准备工作
3.2 ChatGPT API 调用流程
第 4 章 Python ChatGPT API库
4.1 Python ChatGPT 开发环境
4.2 Python 示例应用
4.3 解析 Python 示例应用
第 5 章 提示工程
5.1 提示工程是什么
5.2 提示内容
5.3 规范化提示
第 6 章 提示类型
6.1 标准、指令、角色提示
6.2 思维链提示
6.3 自洽、知识生成提示
6.4 总结和建议
第 7 章 基于提示工程应用Python数据分析
7.1 提示构建思路
7.2 Python 是什么
7.3 Python 语法特征
7.4 Python 变量
7.5 Python 运算符
7.6 Python 字符串
7.7 Python 条件控制
7.8 Python 循环
7.9 Python 复合数据类型
7.10 Python 函数
7.11 Python 类
7.12 Python 模块和包
7.13 Python Pandas 包
7.14 Python Matplotlib 包
第 8 章 基于提示工程应用SQL
8.1 应用思路
8.2 构建 SQL 语境
8.3 查询数据
8.4 数据排序分析
8.5 数据修改
8.6 数据删除
8.7 多表关联分析
8.8 字符串处理
8.9 日期、时间数据处理
8.10 窗口函数
8.11 报表分析
8.12 NULL 值处理
8.13 集成 Python 数据分析
8.14 SQL 集成 GPT
第 9 章 基于提示工程应用概率和统计
9.1 应用思路
9.2 基本概念
9.3 离散型随机分布
9.4 连续型随机分布
9.5 线性回归分析
9.6 时间序列分析
第 10 章 基于提示工程应用生产力工具
10.1 Excel 数据处理
10.2 思维导图
10.3 图片编辑
10.4 流程编辑
第 11 章 国产大语言模型
11.1 大语言模型通用提示技巧
11.2 介绍国产大语言模型
11.3 应用国产大语言模型
附录 1 部分国产大语言模型
附录 2 国产大语言模型的发展
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