一、AI提示工程的概念与定义

在当今日新月异的科技浪潮中，AI提示工程作为人工智能领域的一个新兴分支，正逐渐崭露头角。AI提示工程专注于通过先进的算法和技术，为各种应用场景提供精准、智能的提示服务，从而提升用户体验和工作效率。

二、AI提示工程的应用领域

AI提示工程的应用范围广泛，涵盖了智能推荐、语音识别、自然语言处理等多个领域。在智能推荐方面，AI提示工程能够通过分析用户行为和喜好，为用户推荐符合其需求的内容或产品；在语音识别和自然语言处理方面，AI提示工程则能够实时理解用户的语音或文字输入，并给出相应的回应或建议。

三、AI提示工程的技术创新与突破

随着深度学习、大数据等技术的不断发展，AI提示工程在技术创新方面取得了显著突破。例如，通过利用深度学习技术，AI提示工程能够更准确地识别和分析用户的意图和需求；同时，借助大数据技术，AI提示工程能够实现对海量信息的快速处理和挖掘，为用户提供更加个性化和精准的建议。

四、AI提示工程的未来发展趋势

展望未来，AI提示工程将继续在技术创新和应用拓展方面取得更大突破。一方面，随着技术的不断进步，AI提示工程将能够更加精准地理解用户的需求和意图；另一方面，随着应用场景的不断拓展，AI提示工程将在更多领域发挥重要作用，为人类的生活和工作带来更加便捷和智能的体验。

《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》

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  $$学会构建高质量的提示指令，掌握利用人工智能工具的艺术，成为与AI交流的高手。$$

$$掌握AI大语言模型，开启智能应用新时代！$$

亮点

• ★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。

内容简介

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。本书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。

本书内容通俗易懂，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，都可以从本书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。

作者简介

兰一杰，资深软件工程师、项目经理，出版图书《Python大数据分析分析从入门到精通》《从零开始利用Excel与Python进行数据分析》。

于辉，曾组织参与20余项大数据、物联网、区块链等IT软件领域发明专利的研发，在云网边端、数据要素化和数字政府建设领域具有深入的研究和实践经验。

目录

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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