本书的特色在于*介绍了提示工程在不同领域的应用，并深入讨论了相关的策略和技巧，重点突出了提示工程在数据分析与挖掘等领域的应用。①*介绍提示工程：本书提供了提示工程概述。第1章提供了从人工智能的发展历程、机器学习与深度学习，到自然语言处理和大语言模型等基础知识；第2章提供了提示工程的概念、作用，以及提示信息的设计原则和框架，并探讨了提示工程在人工智能生成内容中的应用及提示信息的评估。以上内容为读者提供了一个*的提示工程框架，并为后续章节的深入讨论奠定了基础。②策略和技巧的深入讨论：本书的第3章详细介绍了提示工程的策略和技巧，包括提高提示信息量、提升一致性，以及结合其他能力、主动学习和强化反馈提示等。读者可以学习如何应用这些策略和技巧来优化提示工程的效果。③典型领域的应用：本书的第4章探讨了提示工程在职场、大型创作、知识等典型领域的应用。特别是，以作者通过使用大语言模型进行辅助编写的教材《大数据分析与挖掘实验教程》为例，展示了大语言模型如何进行智能写作和创作辅助，读者可以了解如何拟定提纲、优化章节标题、处理内容中断问题等。第4章还介绍了如何利用提示工程创建原创数据实验和自动纠错，以提高书籍编写的效率和质量。④重点突出数据分析与挖掘：本书在第5章和第6章详细介绍了提示工程在数据分析与挖掘中的应用，涵盖了数据收集的提示技巧、数据清洗技巧、数据探索技术、数据可视化技术及数据分析方法与模型。通过具体案例，读者可以学习如何利用提示工程进行基于市场数据的产品分析与决策(零代码)、销售数据分析与挖掘(SQL)，以及房价分析(Python)。本书旨在帮助读者*了解、掌握和应用提示工程的核心概念、技术和方法；针对不同读者群体提供实用的指导和经验，帮助读者快速上手和应用提示工程。无论是学生、研究人员、开发人员、职场小白还是数据分析师，都能从本书中获得价值和启发。
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6.4
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内容简介
前言
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 Engineering）
3.5 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Python
6.1 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（SQL）
6.3 项目实战：武汉房价分析（Python）
6.4 小结
结语
参考文献
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