《AI提示工程必知必会》王国平【文字版_PDF电子书_】
| 书名：AI提示工程必知必会 作者：王国平 出版社：清华大学出版社 译者：无 出版日期：2024-10 页数：/ ISBN：9787302671909 | 0.0 豆瓣评分 | 孔网购买 | 点击喜欢 | 全网资源sm.nayona.cn |
内容简介：
《AI提示工程必知必会》为读者提供了丰富的AI提示工程知识与实战技能。《AI提示工程必知必会》主要内容包括各类提示词的应用，如问答式、指令式、状态类、建议式、安全类和感谢类提示词，以及如何通过实战演练掌握提示词的使用技巧;使用提示词进行文本摘要、改写重述、语法纠错、机器翻译等语言处理任务，以及在数据挖掘、程序开发等领域的应用;AI在绘画创作上的应用，百度文心一言和阿里通义大模型这两大智能平台的特性与功能，以及市场调研中提示词的实战应用。通过阅读《AI提示工程必知必会》，读者可掌握如何有效利用AI提示工程提升工作效率，创新工作流程，并在职场中脱颖而出。
《AI提示工程必知必会》适合AI技术开发者、研究人员，在校大学生、研究生以及对该领域感兴趣的广大读者阅读和学习。
作者简介：
王国平
硕士，毕业于上海海洋大学，拥有超过十年的丰富经验。他致力于数据可视化、数据挖掘以及大数据分析与研究，成为这些领域内的专家。
他精通多种工具，包括PyTorch、SPSS和Python等，这使得他能够高效处理和分析大量数据。通过出版着作《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》和《零基础入门Python数据分析与机器学习》，他为初学者和专业人士搭建了一座桥梁，使他们能够轻松迈入深度学习和数据科学的精彩世界。
他的贡献不仅体现在将复杂的技术概念变得浅显易懂，更在于降低了相关领域学习与实践的门槛，使得更多的人能够享受到数据科学的魅力和应用价值。
目 录：
第 1 章 AI提示工程概述 1
1.1 大语言模型与ChatGPT 1
1.1.1 认识大语言模型 1
1.1.2 ChatGPT的核心技术 2
1.1.3 使用ChatGPT需要注意的问题 4
1.1.4 ChatGPT牛刀小试 4
1.2 提示工程的定义与构成要素 5
1.2.1 什么是提示工程 5
1.2.2 提示工程的构成要素 6
1.2.3 提示工程的实践原则 7
1.2.4 提示工程：AI如何理解你的点子 7
1.3 提示词的类型 8
1.3.1 问答式提示词 8
1.3.2 指令式提示词 9
1.3.3 状态类提示词 11
1.3.4 建议式提示词 12
1.3.5 安全类提示词 13
1.3.6 感谢类提示词 14
1.4 提示词万能公式 15
1.4.1 什么是提示词万能公式 15
1.4.2 如何构建提示词万能公式 16
1.4.3 提示词万能公式的案例分享 17
1.5 高效使用提示词的技巧 18
1.5.1 提示词的进阶技巧 18
1.5.2 提示词的进阶案例 19
1.6 本章小结 22
第 2 章 文本摘要生成提示词 23
2.1 文本摘要简介 23
2.2 文本摘要的主要算法 24
2.2.1 TF-IDF算法：关键词的秘密武器 24
2.2.2 TextRank算法 25
2.2.3 LSA算法 26
2.2.4 生成式摘要算法 27
2.3 实战演练：ChatGPT快速生成文本摘要 27
2.4 本章小结 30
第 3 章 改写重述提示词 31
3.1 改写的魔法：让语言焕然一新 31
3.1.1 改写的定义 31
3.1.2 改写的分类 32
3.2 改写重述的主要算法 33
3.2.1 基于词典的方法 33
3.2.2 基于自然语言生成的方法 33
3.2.3 基于机器翻译旳方法 34
3.2.4 基于模板的方法 34
3.3 实战演练：让ChatGPT帮你改写文案 35
3.4 本章小结 36
第 4 章 语法纠错提示词 37
4.1 语法纠错：让句子更完美的小秘密 37
4.2 语法纠错的主要方法 38
4.2.1 基于机器学习的方法 38
4.2.2 基于机器翻译的方法 39
4.2.3 基于序列标记的方法 40
4.2.4 基于Transformer的方法 41
4.3 实战演练：让ChatGPT帮你纠正文案错误 42
4.4 本章小结 44
第 5 章 机器翻译提示词 45
5.1 ChatGPT与机器翻译 45
5.2 机器翻译的主要算法 46
5.2.1 N元语言模型 46
5.2.2 IBM翻译模型 47
5.2.3 调整顺序模型 48
5.3 实战演练：让ChatGPT帮你实现语言互译 49
5.4 本章小结 55
第 6 章 数据挖掘提示词 56
6.1 数据准备提示词 56
6.1.1 提供建议的数据集 56
6.1.2 读取常用的数据源 58
6.1.3 生成建模数据 60
6.1.4 数据类型转换 62
6.1.5 数据合并和连接 63
6.2 数据清洗提示词 65
6.2.1 数据清洗的方法 65
6.2.2 处理缺失数据 67
6.2.3 处理异常数据 69
6.2.4 处理重复数据 70
6.3 数据可视化提示词 72
6.3.1 列举数据可视化库 72
6.3.2 使用Matplotlib绘制图形 74
6.3.3 绘制分离型饼图 75
6.3.4 绘制堆积条形图 77
6.3.5 绘制复合折线图 78
6.4 建立模型提示词 80
6.4.1 数据特征工程 80
6.4.2 自动数据建模 82
6.4.3 建立分类模型 84
6.4.4 建立时间序列模型 86
6.4.5 建立A/B测试 89
6.5 模型优化提示词 91
6.5.1 使用LIME解释模型 91
6.5.2 使用SHAP解释模型 93
6.5.3 提升模型拟合效果 95
6.5.4 调优模型超参数 97
6.5.5 处理不平衡数据 99
6.6 本章小结 101
第 7 章 程序设计提示词 102
7.1 编程辅助提示词 102
7.1.1 程序代码补全 102
7.1.2 代码重构 103
7.1.3 为代码添加注释 104
7.1.4 调试程序代码 105
7.1.5 优化代码循环结构 107
7.2 数据库开发提示词 108
7.2.1 数据库表设计 108
7.2.2 生成SQL语句 112
7.2.3 格式化SQL语句 117
7.2.4 数据库性能优化 121
7.3 软件开发提示词的更多技巧 134
7.3.1 优化Python程序 134
7.3.2 转换语言类型 135
7.3.3 编写VBA宏 136
7.3.4 CSS布局错位修复 138
7.3.5 编写正则表达式 139
7.4 本章小结 142
第 8 章 写作辅导提示词 143
8.1 AI写作的魔法世界 143
8.1.1 问答成篇：说出你想写的 143
8.1.2 灵感涌动：激发创造力的秘密 144
8.1.3 轻松写作，省时省心 144
8.2 AI写作步骤揭秘 144
8.2.1 关键信息抓取：提炼文章的灵魂 144
8.2.2 内容类型选择：找到你的风格 145
8.2.3 语气调整术：设定文字的温度 145
8.2.4 篇幅控制课：长短由你决定 146
8.2.5 设置语言类型：多语言写作不烦恼 147
8.3 AI写作辅导实战 147
8.3.1 大纲构建示例：文章骨架搭建术 147
8.3.2 趣味文章创作：如何写出引人入胜的内容 148
8.3.3 长篇巨着指南：从构思到成型的长路旅程 149
8.3.4 英语写作演练：跨越语言界限的创作体验 151
8.4 本章小结 153
第 9 章 AI绘画提示词 154
9.1 AI绘画及其软件 154
9.1.1 AI绘画简介 154
9.1.2 主要的绘图软件 155
9.2 渲染风格类型 159
9.2.1 素描风格案例 159
9.2.2 贴纸风格案例 160
9.2.3 Oc渲染风格案例 161
9.2.4 虚幻引擎风格案例 162
9.2.5 虚化背景风格案例 163
9.3 媒介风格类型 164
9.3.1 3D风格案例 164
9.3.2 油画风格案例 165
9.3.3 水彩风格案例 167
9.3.4 雕版印刷风格案例 168
9.3.5 中国毛笔画风格案例 168
9.4 视角风格类型 170
9.4.1 拍摄视角案例 170
9.4.2 背景虚化案例 171
9.4.3 画意派风格案例 172
9.4.4 镜头控制风格案例 173
9.4.5 高速快门风格案例 174
9.5 其他风格类型 175
9.5.1 海报风格案例 175
9.5.2 东方山水画案例 176
9.5.3 皮克斯风格案例 177
9.5.4 蒸汽朋克风格案例 178
9.5.5 涂鸦风格案例 179
9.5.6 酒精墨水画案例 180
9.6 本章小结 181
第 10 章 百度文心大模型 183
10.1 文心一言简介 183
10.2 新手基础教程 185
10.3 文心一言百宝箱 186
10.3.1 创意写作主题提示词 187
10.3.2 灵感策划主题提示词 188
10.3.3 情感交流主题提示词 189
10.3.4 人物对话主题提示词 189
10.3.5 商业分析主题提示词 190
10.3.6 教育培训主题提示词 190
10.3.7 求职招聘主题提示词 193
10.3.8 美食之窗主题提示词 195
10.3.9 热门问答主题提示词 196
10.3.10 功能写作主题提示词 198
10.3.11 热门节日主题提示词 202
10.3.12 编程辅助主题提示词 203
10.3.13 绘画达人主题提示词 205
10.3.14 旅行度假主题提示词 206
10.3.15 数据分析主题提示词 207
10.3.16 职场效率主题提示词 207
10.3.17 趣味挑战主题提示词 210
10.3.18 营销文案主题提示词 210
10.4 文心一言插件开发 212
10.4.1 插件是什么 212
10.4.2 插件工作原理简介 212
10.4.3 如何成为插件开发者 213
10.5 本章小结 214
第 11 章 阿里通义大模型 215
11.1 通义大模型初探 215
11.2 通义家族成员大集结 216
11.2.1 通义千问：解答你的每一个疑惑 216
11.2.2 通义万相：映射万千面貌 223
11.2.3 通义听悟：聆听智慧的声音 225
11.2.4 通义灵码：编码世界的神奇钥匙 228
11.2.5 通义星尘：创造个性化智能体 229
11.2.6 通义晓蜜：你的全天候智能客服 229
11.2.7 通义点金：你身边的金融小助手 230
11.2.8 通义法睿：你身边的法律顾问 231
11.2.9 通义仁心：医疗健康的守护神 231
11.2.10 通义智文：论文撰写好帮手 232
11.3 部署通义大模型 233
11.3.1 本地部署模型 233
11.3.2 在线部署模型 235
11.4 魔塔社区及其建模 238
11.4.1 魔塔社区入门 238
11.4.2 加载模型和预处理器 240
11.4.3 魔塔模型推理 241
11.4.4 魔塔模型的训练 244
11.4.5 魔塔模型评估 249
11.4.6 魔塔模型导出 251
11.5 本章小结 255
第 12 章 提示工程案例实战——撰写市场调研报告 256
12.1 调研内容提示词 256
12.1.1 搜索问题关键词 256
12.1.2 数据分析指导 259
12.2 提炼关键信息提示词 261
12.2.1 总结调研信息 261
12.2.2 分析问卷数据 262
12.3 访谈规划提示词 263
12.3.1 提供研究计划 263
12.3.2 撰写访谈大纲 266
12.3.3 设计调查问卷 268
12.4 问卷分析提示词 271
12.5 本章小结 274
附录 国内主要的大模型 275
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摘要：本文以《AI提示工程必知必会》王国平一书为核心，系统梳理和深入阐释提示工程在人工智能时代的重要价值与实践意义。文章从知识体系构建、方法论总结、应用场景拓展以及未来发展启示四个方面展开，全面解析该书在理论高度与实操深度上的双重贡献。通过对书中核心观点的拆解，读者可以清晰理解提示工程如何成为连接人类意图与大模型能力的关键桥梁，以及它在内容创作、商业决策、教育培训等领域的现实作用。全文力求在宏观视角与微观细节之间取得平衡，既呈现提示工程的整体框架，也强调可落地、可复用的实践路径，从而帮助读者建立系统认知，提升AI协作效率，真正实现“会用、善用、用好”人工智能。
一、提示工程知识体系构建
《AI提示工程必知必会》首先从整体框架入手，帮助读者建立关于提示工程的系统认知。王国平在书中明确指出，提示工程并非零散技巧的堆砌，而是一套涵盖目标设定、语义表达、逻辑约束与结果评估的完整方法体系。这种体系化视角，使读者能够从根本上理解提示设计的内在逻辑。
在知识结构上，作者循序渐进地引导读者认识提示工程的基础概念、核心要素与进阶模型。通过对自然语言、上下文控制和模型反馈机制的解析，书中构建起一条清晰的学习路径，让初学者不至于迷失在复杂术语之中。
同时，该书注重理论与实例的结合。每一个概念后面都配有相应的应用说明，使抽象的知识变得具体可感。这种结构化的知识呈现方式，使提示工程不再是“玄学”，而是一门可以学习、练习和精进的技能。
二、核心方法论与实践技巧
在方法论层面，王国平强调“意图清晰化”是提示工程的第一原则。书中反复说明，只有当人类需求被准确表达出来，AI模型才能给出高质量的回应。这一观点为后续所有技巧奠定了基础。
书中系统总结了多种常见且高效的提示模式，如角色设定、分步推理、约束条件设定等。这些方法不仅适用于文本生成，也能迁移到数据分析、代码辅助等多个领域，体现出高度的通用性。
更为重要的是，作者并未停留在“告诉你怎么做”，而是深入分析“为什么这样做有效”。通过拆解模型响应背后的逻辑机制，读者能够举一反三，在不同场景中灵活调整提示策略。
三、应用场景与实际价值
《AI提示工程必知必会》在应用层面的讨论尤为丰富。书中展示了提示工程在内容创作中的巨大潜力，从文章写作、营销文案到脚本构思，都能通过合理提示显著提升效率与质量。
在商业与职场场景中，提示工程被视为提升个人生产力的重要工具。王国平通过案例说明，如何利用提示工程辅助决策分析、方案设计和知识整理，使AI成为真正的“智能助手”。
此外，书中还关注教育与学习领域的应用。通过精心设计的提示，学习者可以将AI转化为个性化导师，实现知识讲解、练习反馈和学习规划的智能化支持。
四、未来趋势与能力提升启示
在展望未来时，王国平指出，随着大模型能力的不断增强，提示工程的重要性只会持续上升。会不会“提问”，将直接决定个人与组织利用AI的深度和广度。
书中强调，提示工程并不是一次性掌握的技能，而是一种需要持续迭代的能力。随着模型更新、工具变化，提示设计思维也需要不断进化，这对学习者提出了更高要求。
通过对未来趋势的分析，作者鼓励读者将提示工程视为长期能力投资。只有不断实践、反思和优化，才能在AI时代保持竞争力，真正实现人与智能系统的高效协同。
总结：
总体来看，《AI提示工程必知必会》王国平是一部兼具系统性与实用性的著作。它不仅帮助读者理解提示工程的本质，还提供了可操作的方法与清晰的学习路径，使复杂的AI交互问题变得可控、可学。
通过对知识体系、方法论、应用场景和未来趋势的全面阐述，本书为广大读者打开了一扇深入理解和高效使用AI的大门，也为个人能力升级和组织数字化转型提供了重要参考。
本文由nayona.cn整理
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