掌握提问驱动AI：速通大模型提示工程
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为ZEEKLOG博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。
本文主要介绍了掌握提问驱动AI：速通大模型提示工程，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。
文章目录
1. 前言
我们正身处一场人类认知方式的深刻变革之中。
曾几何时，我们习惯于在搜索引擎的框框里输入关键词，试图在浩如烟海的信息碎片中拼凑出想要的答案。而如今，随着生成式人工智能的爆发，获取知识的门槛被瞬间拉平。超级算力被压缩进一个简单的对话框，似乎每个人都握住了一把通往全知全能的钥匙。
然而，在这场技术普惠的狂欢背后，一个新的鸿沟正在悄然拉开。
你是否发现，面对同一个大模型，有人能让它化身为资深的法律顾问、灵动的创意写手甚至是严谨的代码专家，构建出令人惊叹的自动化工作流；而更多的人，却只能得到平庸的套话，甚至陷入与机器无效周旋的困境？
这其中的差异，不在于你拥有多昂贵的显卡，也不在于你使用的是哪个版本的模型，而在于一种古老却被重新定义的艺术——提问。
在人工智能时代，“指令”不再是冰冷的二进制代码，而是有温度的自然语言。决定输出质量上限的，不再是机器的算力，而是人类的“问力”。如何精准地描述意图？如何引导机器像专家一样思考？如何将模糊的需求转化为结构化的逻辑？
这是一个关于“如何与超级大脑对话”的时代命题。当我们学会用正确的方式开启对话，AI 就不再是一个简单的聊天机器人，而是成为了我们要通过语言去编程、去调度的超级操作系统。
2. 书籍推荐
因此，像《掌握提问驱动AI：速通大模型提示工程》这样一本全面且系统地介绍提示工程的书是非常必要的。
2.1 内容简介
全书内容共 11 章，旨在为读者提供一套从入门到精通的大模型提示工程实践指南。
第 1 章作为基础导论，系统讲解了提示工程的核心概念、参数设置及优化技巧，为读者建立坚实的理论框架。随后，第 2 章至第 8 章通过大量实战案例，深入剖析了 AI 在内容创作、播客制作、创意写作、文本分析、教育法律、辅助编程及聊天机器人等七大核心领域的具体应用，展示了如何通过精准的提示语设计，在不同场景下实现人机协作与效率飞跃。
第 9 章进入高阶应用，探讨了利用 LangChain、Zapier 等工具将大模型整合进实际工作流与复杂系统的构建方案。第 10 章与第 11 章则着眼于技术发展的全景，深刻讨论了生成式 AI 带来的伦理挑战、治理策略以及未来的发展趋势。本书不仅是一本技术手册，更是帮助读者在 AI 时代重塑工作方式、构建智能化解决方案的实战宝典。
2.2 本书作者
吉尔伯特·米兹拉希（GilbertMizrahi）是一位产品战略家、教育家和经验丰富的企业家，在多个行业取得了卓越的成果。他在交互式数据可视化、产品战略创新、生成式AI和软件即服务（SoftwareasaService，SaaS）方面拥有丰富的理论知识和实战经验。作为Twnel的联合创始人，Gilbert指导产品研发，利用他在AI方面的专业知识制定顶尖的解决方案，提高了企业的沟通效率和生产力。他对数据科学和产品增长的热忱，在企业实践中得到了充分体现。吉尔伯特拥有斯坦福大学运筹学硕士学位和工业工程学士学位。他经验丰富，曾担任MassChallenge和NewchipAccelerator的导师，LooiConsulting的商业战略和产品开发顾问，以及AptimaInc的高级技术研究员。吉尔伯特的前瞻性思维、创业精神和创新热忱，使他成为产品开发中应用生成式AI和策略的先驱。
2.3 本书目录
目录 第一篇 提示工程入门 第 1 章 提示语及提示工程技巧 31.1 技术需求 41.2 LLM 提示工程简介 51.3 LLM 提示工程原理 51.3.1 模型架构 51.3.2 LLM 训练 61.3.3 从提示语到回复——LLM 如何通过推理进行补全 81.4 不同类型的 LLM 提示语 91.5 LLM 提示语的构成要素 151.6 使用角色——通过角色提示实现针对性的互动 191.7 少样本学习——使用含有示例的 提示语训练模型 211.8 找到适合你的文风——在提示语中 定义个性化元素 231.9 使用模式提升提示语效果 261.10 混合搭配——提升提示语效果的策略性组合 281.11 探索 LLM 的参数 311.12 如何开展提示工程实验 321.13 LLM 提示语面临的挑战和局限性 331.14 本章总结 34 第 2 章 利用 AI 生成的文本进行内容创作 362.1 使用 AI 进行文案写作 372.2 创作社交媒体帖子 422.2.1 撰写 Twitter thread 432.2.2 撰写 Instagram post 462.2.3 生成高转化率的销售文案 492.3 撰写视频脚本 532.4 生成博客帖子/文章以及新闻报道 552.5 使用 AI 创作吸引人的内容 622.6 如何使用 AI 撰写个性化信息 662.7 使用 AI 创作定制化内容 722.8 本章总结 74 第二篇 提示工程基础技巧 第 3 章 利用 ChatGPT 创作并推广播客及其他实用案例 793.1 为明星嘉宾设计播客问题 803.2 为普通嘉宾设计播客问题 843.3 确定播客主题、内容和潜在嘉宾 873.4 运用 AI 技术推广播客 903.4.1 为播客节目撰写简介 903.4.2 为社交媒体推广创作吸引人的语录 943.4.3 创作播客精彩片段集锦 963.4.4 重新利用播客内容，转化为可分享的博客文章 973.5 确定有深度的面试问题 993.6 利用 AI 生成的响应提升面试技巧 1013.7 利用 AI 生成战略性问题用于客户交流 1073.8 本章总结 108 第 4 章 LLM 在创意写作中的应用 1094.1 利用 AI 进行创意写作 1094.2 利用 AI 生成小说 1124.3 利用 AI 创作诗歌 1214.4 本章总结 126 第 5 章 从非结构化文本中挖掘有价值的信息——AI 文本分析技术 1275.1 情感分析——基于 AI 技术的文本情感检测 1275.2 非结构化数据分组——利用 AI 自动进行文本分类和数据分类 1315.3 清洗脏数据——AI 如何识别并解决数据集中的问题 1335.4 理解非结构化数据——利用模式匹配提取信息 1365.5 本章总结 149 第三篇 不同行业的高级应用案例 第 6 章 LLM 在教育和法律中的应用 1536.1 利用 ChatGPT 创建课程材料 1546.2 创建讲义和其他材料 1576.2.1 创建单元讲义 1576.2.2 创建解答示例 1586.2.3 文字应用题 1606.3 创建随堂测验 1626.4 创建评分标准 1656.5 创建完形填空理解力测试 1676.6 AI 在法律研究方面的应用 1696.7 使用 LLM 审查法律文件 1716.8 使用 LLM 起草法律文件 1766.9 AI 在法律教育和培训中的应用 1816.10 LLM 在电子证据开示和诉讼支持中的应用 1856.11 AI 在知识产权管理中的应用 1886.12 LLM 在律师工作中的其他应用 1926.13 本章总结 195 第 7 章 AI 结对编程助手的兴起——与智能助手协作编写更高质量的代码 1977.1 使用代码助手生成代码 1987.2 从困惑到清晰——AI 用简单的英语解释代码的作用 2007.3 代码注释、格式化以及代码优化 2017.4 修复有问题的代码——AI 如何改变调试过程 2037.5 将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言 2057.6 案例研究 1——使用 AI 开发网站代码 2067.7 案例研究 2——使用 AI 开发 Chrome 扩展程序 2167.8 本章总结 222 第 8 章 AI 在聊天机器人中的应用 2238.1 技术需求 2248.2 如何使用 GPT-4 及其他 LLM 的 API 构建聊天机器人 2248.3 利用 LLM 的 API 构建对话界面 2278.4 如何使用 AI 进行客户支持 2338.5 案例研究——协助用户订购产品的 AI 聊天机器人 2358.6 案例研究——创建交互式测验/评估并嵌入聊天机器人工作流 2438.7 本章总结 248 第 9 章 构建更加智能的系统——高级 LLM 集成 2499.1 使用 spreadsheets 实现批量提示语自动化 2509.2 使用 Zapier 和 Make 将 LLM 集成到自己的技术栈中 2539.3 超越 API——使用 LangChain 构建自定义的 LLM 流水线（pipeline） 2649.3.1 LangChain 的构建模块 2659.3.2 LangChain 的无代码工具——Langflow 和 Flowise 2679.3.3 LangSmith——调试、测试和监控 LLM 工作流 2739.4 LLM 集成的未来——插件、代理、助手、GPTs 及多模态模型 2739.5 本章总结 275 第四篇 伦理、限制、未来发展 第 10 章 生成式 AI——技术创新引发的伦理问题 27910.1 探讨生成式 AI 带来的伦理挑战 28010.2 经济影响方面的考量 28110.3 环境可持续性问题 28210.4 社会风险与反思 28310.4.1 更广泛的社会影响 28310.4.2 机器创造力揭示的认知本质 28310.4.3 国防和医疗保健领域的担忧 28410.5 前进之路——解决方案与保障措施 28410.6 本章总结 285 第 11 章 结论 28711.1 本书内容回顾 28811.2 扩展可能性——提示工程创新应用 28811.3 实现预期成果——提示工程的目标 29011.4 理解局限性并保持监督 29111.5 本章总结 2922.4 适合读者
这本书适合所有想要成为 ChatGPT 等 AI 模型提示语设计专家的读者。无论你是一名初学者，还是已具备一定提示工程经验的人士，这本书都能帮助你掌握创建高效提示语的艺术与科学。我在设计这本书时考虑到了广泛的读者群体，包括学生、研究员、创业者、市场营销人员、客户服务代表以及其他希望利用提示语的力量充分发挥 AI 潜能的专业人士。我的目标是提供立竿见影的实用策略和技巧，帮助你提升提示语设计技能。阅读完这本书，你将学会如何构建能够准确传达你意图的提示语，包括适当的上下文和示例，从而引导 AI 模型输出所期望的结果。这本书中的实用知识将帮助你成为提示工程的专家。
3. 购买链接
- jd官方购买链接为：掌握提问驱动AI：速通大模型提示工程。
