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AI原生应用开发:提示工程原理与实战电子书

本书是一本系统的提示工程学习指南,专为帮助读者在行AI原生应用发掌握提示设计的技巧、解决提示设计的真实问题而编写。 本书围绕提示工程展,详细阐述提示工程的理论基础和实际应用。本书共 10 章,每一章都围绕一个核心主题展,通过原理介绍、案例分析、实战应用等,系统介绍提示工程在 AI 原生应用发中的应用。 本书特色 1. 内容全面:从基础到阶、从原理到实践,系统掌握提示工程

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作       者:魏承东 著

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2025-01-01

字       数:23.4万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 软件系统

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本书结合AI原生应用落地的大量实践,系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用,涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。 本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板,而是帮助读者深理解和应用提示设计技巧,以找到决定大语言模型输出的关键因子,而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。 本书适合AI原生应用发领域的从业者和研究人员,以及人工智能相关专业的教师和学生阅读。<br/>【推荐语】<br/>本书是一本系统的提示工程学习指南,专为帮助读者在行AI原生应用发掌握提示设计的技巧、解决提示设计的真实问题而编写。 本书围绕提示工程展,详细阐述提示工程的理论基础和实际应用。本书共 10 章,每一章都围绕一个核心主题展,通过原理介绍、案例分析、实战应用等,系统介绍提示工程在 AI 原生应用发中的应用。 本书特色 1. 内容全面:从基础到阶、从原理到实践,系统掌握提示工程 2. 实战导向:包含提示工程的 100 多个实践案例和技巧 3. 由浅深:本书的初衷并非仅仅指导读者如何套用各种预设的提示模板,而是通过深理解并掌握提示工程,从而找到对大语言模型的输出有决定性影响的关键因子,推动AI原生应用的落地<br/>【作者】<br/>魏承东,某互联网大厂资深研发工程师,拥有 10 余年技术研发经验,在云原生、大数据、AI 原生应用发领域拥有丰富的项目实践经验。其主持研发的“疫情地图”系列产品曾服务超 10 亿用户,帮助公司获得“工业和信息化系统抗新冠肺炎疫情先集体”称号;主持的项目曾两次荣获“IDC 中国未来企业大奖”,是国内较早探索大语言模型在产业落地的技术专家之一,持有国内外 30 余项发明专利。<br/>
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内容提要

对本书的赞誉

前言

资源与支持

第1章 提示工程概述

1.1 AI原生应用的形态

1.2 AI原生应用开发面临的机遇与挑战

1.3 案例演示的准备工作

1.4 提示工程的本质

1.5 KITE提示框架

1.6 提示调试技巧

1.7 小结

第2章 结构化提示设计

2.1 结构引导设计

2.2 内容引导设计

2.3 提示编排设计

2.4 小结

第3章 NLP任务提示

3.1 文本生成任务

3.2 文本分类任务

3.3 信息抽取任务

3.4 文本整理任务

3.5 小结

第4章 内容创作提示

4.1 影响创作质量的核心要素

4.2 基础创作提示

4.3 长文本创作提示

4.4 小结

第5章 生成可控性提示

5.1 可控性问题分类

5.2 可控性影响因素

5.3 生成参数和对话控制

5.4 基于提示的可控设计

5.5 基于内容审查的可控设计

5.6 小结

第6章 提示安全设计

6.1 数据泄露

6.2 注入攻击

6.3 越权攻击

6.4 小结

第7章 形式语言风格提示

7.1 利用形式语言增强提示

7.2 利用大语言模型编写代码

7.3 小结

第8章 推理提示

8.1 大语言模型的推理

8.2 基础思维链

8.3 进阶思维链

8.4 高阶思维链

8.5 尝试构建自己的思维链

8.6 小结

第9章 智能体提示

9.1 什么是智能体

9.2 感知端

9.3 控制端

9.4 行动端

9.5 小结

第10章 AI原生应用开发展望

10.1 AI原生应用的落地

10.2 AI原生应用效果评估

10.3 待解决的工程化问题

10.4 小结

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