前言本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深了解和应用提示工程能充分挖掘和利用大语言模型的潜力提升效率、促创新并解决实际问题。本书涵盖人工智能发展历程提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用以及数据分析与挖掘领域的应用。本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术并通过案例和实践指导帮助读者掌握和应用提示工程以取得更好的成果。本书适合从事AI提示工作的人员阅读也可以作为各类学校相关课程的教材还可以作为提示工程培训用书。下载当前版本 完整PDF书籍链接获取可以扫描下方二维码免费领取目录第1章 智领未来——走近大语言模型1.1 人工智能的发展历程1.2 机器学习与深度学习1.3 自然语言处理1.4 大语言模型1.5 小结第2章 提示工程概述2.1 提示工程的概念和作用2.2 提示信息的设计原则和框架2.3 提示工程在人工智能生成内容AIGC中的应用2.4 提示信息的评估2.5 小结第3章 提示工程的策略和技巧3.1 提高提示信息量3.2 提升一致性3.3 其他策略和技巧3.4 反向提示工程Reverse Prompt Engineering3.5 协作技巧3.6 小结第4章 提示工程的典型应用4.1 职场效率手册4.2 大型创作大语言模型辅助编写一部书4.3 提示工程在知识领域的应用4.4 小结第5章 提示工程赋能数据分析与挖掘5.1 数据收集的提示技巧5.2 数据清洗技巧5.3 数据探索技术5.4 数据可视化技术5.5 数据分析方法与模型5.6 小结第6章 提示工程数据分析实战零代码、SQL和Python6.1 案例基于市场数据的产品分析与决策零代码6.2 案例销售数据分析与挖掘SQL6.3 项目实战武汉房价分析Python6.4 小结下载当前版本 完整PDF书籍链接获取可以扫描下方二维码免费领取