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94千字 字数
2025-05-01 发行日期
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主编推荐语

基于GPT，讨论提示词的使用技巧和优化方法。

内容简介

优化提示词是用好GPT的关键。本书基于GPT，讨论提示词的使用技巧和优化方法。本书不仅讨论如何让GPT不再“胡说八道”，如何用GPT解决各种问题，如何让GPT了解用户的需求，如何让GPT记忆力超群，还讲述如何应用GPT，如何让GPT自动运行，如何打造商业级别的GPT，如何辨别GPT生成的内容。

无论你是职场人士，还是在校大学生，通过阅读本书，都可以掌握用好GPT的关键，提升自己的工作或学习效率。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 概述
  • 1.1 GPT
  • 1.1.1 G表示生成式
  • 1.1.2 P表示预训练
  • 1.1.3 T表示变换器
  • 1.2 GPT的上限和下限
  • 1.2.1 GPT的上限
  • 1.2.2 大语言模型“可怕”的能力：涌现
  • 1.2.3 GPT的下限
  • 1.3 GPT给人们带来的好处
  • 1.4 本书用到的GPT服务
  • 第2章 让GPT不再“胡说八道”
  • 2.1 不再“胡说八道”：为GPT提供素材的技巧
  • 2.1.1 素材不要拘泥于当前语言
  • 2.1.2 用第三方工具预先压缩内容
  • 2.1.3 当对话距离素材过远时，重新提醒
  • 2.1.4 更高的追求：统一素材的格式
  • 2.2 身份扮演：基础但重要的优化方法
  • 2.2.1 如何写出好的身份扮演提示词
  • 2.2.2 优化第三方提示词
  • 2.3 提示词优化技巧
  • 2.3.1 分步：将大问题拆分为小问题并多次提问
  • 2.3.2 举例：从熟悉的内容入手
  • 2.3.3 填空：给问题需要回答的部分留空
  • 2.3.4 思维链：分步法与举例法的结合
  • 2.4 一步与两步“重复深化法”：让GPT复述问题优化提示词
  • 第3章 用GPT解决各种问题
  • 3.1 更好地排除不需要的内容
  • 3.2 准确提取关键信息
  • 3.3 知识检索
  • 3.3.1 好玩的检验方法
  • 3.3.2 最好的方法：联网搜索
  • 3.3.3 知识生成法
  • 3.3.4 用知识生成法生成虚构内容
  • 3.4 文章生成
  • 3.4.1 结构化指导
  • 3.4.2 长文体生成
  • 3.5 将数字运算转换为GPT擅长的格式迁移
  • 3.5.1 将计算问题转换为变量
  • 3.5.2 将计算问题转换为Python代码
  • 3.5.3 数学运算的终极准确度——使用Wolfram Alpha插件
  • 3.6 GPT准确度优化
  • 3.6.1 论文写作
  • 3.6.2 理解和学习复杂的新知识
  • 3.6.3 提取需要的数据信息
  • 第4章 让GPT了解用户的需求
  • 4.1 GPT的不足
  • 4.2 按六要素限定背景
  • 4.3 给回答指定目标受众
  • 4.4 底部指令背后的潜力
  • 4.4.1 将指令放到问题的最后
  • 4.4.2 后置指令的原理
  • 4.4.3 后置指令对GPT创意和想象力的作用
  • 4.5 提供上下文的技巧
  • 4.5.1 拆分提示词
  • 4.5.2 拆分提示词的拓展用法
  • 4.6 添加注释以理解复杂提示词
  • 4.7 要求多角度回答
  • 4.8 消除歧义
  • 4.9 多例子的注意事项
  • 4.9.1 例子的分布
  • 4.9.2 例子的顺序
  • 4.9.3 例子的详细程度
  • 4.9.4 例子的语言风格
  • 4.9.5 使GPT将例子统一化
  • 第5章 让GPT记忆力超群
  • 5.1 慢慢调校
  • 5.2 AI的“记忆”
  • 5.2.1 计算机存取数字信息的方式
  • 5.2.2 机器学习的记忆：巨量叠加的复杂状态
  • 5.2.3 保存状态而不是数据
  • 5.2.4 复杂的状态诞生智能
  • 5.2.5 压缩即智能
  • 5.3 通过总结当前的对话治好健忘的GPT
  • 5.3.1 保证高质量的提示词
  • 5.3.2 让GPT总结对话
  • 5.3.3 在新对话中提供之前总结的内容
  • 5.4 通过形成多个连续回忆治好健忘的GPT
  • 5.4.1 保存对话为外部文档
  • 5.4.2 个人GPT记忆库：给总结分层
  • 5.4.3 海量数据：链接式知识图谱
  • 第6章 GPT的应用
  • 6.1 使用GPT作为医学诊断助手
  • 6.1.1 提问前：提供知识
  • 6.1.2 提问前：进行身份扮演
  • 6.1.3 提问中：测试并调整
  • 6.1.4 提问后：更加复杂的问题
  • 6.2 使用GPT实现复杂算法
  • 6.2.1 提问前
  • 6.2.2 提问中
  • 6.2.3 模型代数越新效果越好
  • 第7章 让GPT自动运行
  • 7.1 让GPT自发完成我们设定的目标
  • 7.1.1 代码环境型
  • 7.1.2 嵌入操作系统型
  • 7.1.3 独立闭环型
  • 7.2 GPT主动执行的内驱力
  • 7.2.1 GPT的“内驱力”：提示词循环
  • 7.2.2 AutoGPT的工作流程
  • 7.2.3 增加GPT的“动力”
  • 第8章 商业级别的GPT
  • 8.1 有个性的GPT：给GPT打造虚拟性格
  • 8.1.1 简单的虚拟性格：四步走
  • 8.1.2 创建虚拟性格的使用技巧
  • 8.2 有个性的GPT：商业级虚拟人物创建
  • 8.2.1 创建商用级别的生成式智能体
  • 8.2.2 确定角色背景
  • 8.2.3 确定角色的外在
  • 8.2.4 确定角色的内在
  • 8.2.5 确定情境
  • 8.2.6 优化提示词
  • 8.2.7 注意事项
  • 8.3 好为人师：使用Mr. Ranedeer让GPT变成老师
  • 8.3.1 Mr. Ranedeer的作用和优势
  • 8.3.2 使用Mr. Ranedeer制订学习计划
  • 8.3.3 Mr. Ranedeer的高级用法
  • 8.4 使用提示词“编程”：Mr. Ranedeer和微软如何调校GPT
  • 8.4.1 拆分不同功能区
  • 8.4.2 编写规则：Markdown格式与编程格式
  • 8.4.3 实现可扩展性
  • 8.5 实战案例：让GPT批量识别发票并生成表格
  • 8.5.1 打包发票和下载语言包
  • 8.5.2 识别发票和生成表格
  • 8.5.3 提取内容并纠正文字
  • 8.5.4 高级用法
  • 第9章 如何辨别GPT生成的内容
  • 9.1 人眼观察：GPT生成文本的规律
  • 9.2 GPT文本检测工具
  • 后记
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。