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219千字 字数
2025-01-01 发行日期
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主编推荐语

带你从原理到落地学透提示工程。

内容简介

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，而是帮助读者深入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，进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。

目录

  • 版权信息
  • 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
  • 1.1.1 内容创作
  • 1.1.2 辅助助手
  • 1.1.3 能力引擎
  • 1.1.4 智能体
  • 1.2 AI原生应用开发面临的机遇与挑战
  • 1.2.1 开发模式的华丽变身
  • 1.2.2 技术落地的荆棘之路
  • 1.3 案例演示的准备工作
  • 1.3.1 使用官网接入大语言模型
  • 1.3.2 使用API接入大语言模型
  • 1.3.3 初次体验
  • 1.4 提示工程的本质
  • 1.4.1 提示是引导生成的起点
  • 1.4.2 提示是一个稳定的函数
  • 1.4.3 用户提示是完整提示的一部分
  • 1.5 KITE提示框架
  • 1.5.1 注入知识
  • 1.5.2 明确指令
  • 1.5.3 设定目标
  • 1.5.4 确定边界
  • 1.6 提示调试技巧
  • 1.6.1 迭代优化
  • 1.6.2 给提示添加调试说明
  • 1.6.3 让模型重述任务
  • 1.6.4 利用知识生成能力生成任务描述
  • 1.7 小结
  • 第2章 结构化提示设计
  • 2.1 结构引导设计
  • 2.1.1 层次结构
  • 2.1.2 输入和输出位置
  • 2.1.3 有序列表和无序列表
  • 2.1.4 解释或补充说明
  • 2.1.5 不可分割
  • 2.1.6 强调内容
  • 2.1.7 语义槽位
  • 2.1.8 内容边界
  • 2.1.9 输出格式
  • 2.1.10 字段名称和数据类型
  • 2.1.11 输出长度控制
  • 2.2 内容引导设计
  • 2.2.1 模拟对话提示
  • 2.2.2 句式引导提示
  • 2.2.3 前导语提示
  • 2.2.4 规律提示
  • 2.2.5 少样本提示
  • 2.2.6 取值范围提示
  • 2.3 提示编排设计
  • 2.3.1 映射-化简策略
  • 2.3.2 长文本滚动策略
  • 2.3.3 多阶段拆分策略
  • 2.4 小结
  • 第3章 NLP任务提示
  • 3.1 文本生成任务
  • 3.1.1 文本摘要
  • 3.1.2 观点总结
  • 3.1.3 机器翻译
  • 3.1.4 对抗文本生成
  • 3.1.5 同义句转换
  • 3.2 文本分类任务
  • 3.2.1 基本文本分类
  • 3.2.2 文本相似度评估
  • 3.2.3 文本聚类
  • 3.2.4 情感分析
  • 3.3 信息抽取任务
  • 3.3.1 关键词抽取
  • 3.3.2 命名实体识别
  • 3.3.3 属性抽取
  • 3.3.4 关系抽取
  • 3.3.5 隐含信息抽取
  • 3.4 文本整理任务
  • 3.4.1 文本纠错
  • 3.4.2 表格整理
  • 3.4.3 信息筛选
  • 3.4.4 知识整合与更新
  • 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
  • 4.1.1 内容创意
  • 4.1.2 受众定位
  • 4.1.3 创作目的
  • 4.1.4 文体选择
  • 4.1.5 风格要求
  • 4.1.6 呈现方式
  • 4.2 基础创作提示
  • 4.2.1 撰写
  • 4.2.2 改写
  • 4.2.3 润色
  • 4.2.4 续写
  • 4.2.5 扩写
  • 4.3 长文本创作提示
  • 4.3.1 巧用文体结构进行创作
  • 4.3.2 利用人机交互进行创作
  • 4.3.3 基于故事框架进行创作
  • 4.4 小结
  • 第5章 生成可控性提示
  • 5.1 可控性问题分类
  • 5.1.1 幻觉问题
  • 5.1.2 指令遵循问题
  • 5.1.3 内容安全问题
  • 5.2 可控性影响因素
  • 5.2.1 训练数据
  • 5.2.2 涌现性和多样性
  • 5.2.3 生成过程控制
  • 5.3 生成参数和对话控制
  • 5.3.1 生成参数调节
  • 5.3.2 对话历史管理
  • 5.3.3 对话立即停止
  • 5.4 基于提示的可控设计
  • 5.4.1 内容范围限定提示
  • 5.4.2 前置条件限定
  • 5.4.3 回答“我不知道”
  • 5.4.4 使用外部知识
  • 5.4.5 要求引用原文回答
  • 5.4.6 使用外部工具
  • 5.4.7 记忆增强提示
  • 5.4.8 任务说明后置
  • 5.5 基于内容审查的可控设计
  • 5.5.1 基于传统模型的内容审查
  • 5.5.2 基于大语言模型的内容审查
  • 5.6 小结
  • 第6章 提示安全设计
  • 6.1 数据泄露
  • 6.1.1 模型记忆泄露
  • 6.1.2 应用调用泄露
  • 6.1.3 主要防御手段
  • 6.2 注入攻击
  • 6.2.1 任务挟持
  • 6.2.2 提示泄露
  • 6.2.3 越狱攻击
  • 6.2.4 主要防御手段
  • 6.3 越权攻击
  • 6.3.1 代码解释器漏洞
  • 6.3.2 开发框架漏洞
  • 6.3.3 调用工具漏洞
  • 6.3.4 主要防御手段
  • 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
  • 7.1.1 编译器提示
  • 7.1.2 数据类型
  • 7.1.3 运算指令
  • 7.1.4 控制结构
  • 7.2 利用大语言模型编写代码
  • 7.2.1 代码生成提示
  • 7.2.2 代码优化提示
  • 7.2.3 错误检查提示
  • 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
  • 8.2.1 零样本提示
  • 8.2.2 少样本提示
  • 8.2.3 少样本思维链提示
  • 8.2.4 零样本思维链提示
  • 8.3 进阶思维链
  • 8.3.1 思维表提示
  • 8.3.2 自我一致提示
  • 8.3.3 由少至多提示
  • 8.3.4 自问自答提示
  • 8.4 高阶思维链
  • 8.4.1 思维树提示
  • 8.4.2 推理-行动提示
  • 8.4.3 自动思维链提示
  • 8.5 尝试构建自己的思维链
  • 8.5.1 自由辩论提示
  • 8.5.2 圆桌会议提示
  • 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
  • 9.2.1 文本输入
  • 9.2.2 视觉输入
  • 9.2.3 听觉输入
  • 9.2.4 其他输入
  • 9.3 控制端
  • 9.3.1 大语言模型
  • 9.3.2 任务规划模块
  • 9.3.3 记忆模块
  • 9.4 行动端
  • 9.4.1 文本输出
  • 9.4.2 工具使用
  • 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
  • 10.1.1 远离妄想与过度理想
  • 10.1.2 重视系统之外的调整
  • 10.1.3 选择务实的技术路线
  • 10.2 AI原生应用效果评估
  • 10.2.1 基准模型评估
  • 10.2.2 AI原生应用评估
  • 10.2.3 评估指标
  • 10.2.4 评估方法
  • 10.2.5 评估方法的选择
  • 10.3 待解决的工程化问题
  • 10.4 小结
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评分及书评

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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。