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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技巧,涵盖以下内容: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、智能体提示等。
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。
前言
AI 原生(artificial intelligence native)应用是指在设计开发应用程序时,以人工智能(artificial intelligence,AI)技术为出发点,将 AI 作为核心驱动力设计和构建的新应用。这种应用在设计和架构层面就与 AI 技术深度融合,使得 AI 成为应用程序基础且关键的部分,而非仅仅作为附加功能。
自 OpenAI 发布 GPT-3.5 以来,大语言模型(large language model,LLM)的发展日新月异。在这一波技术浪潮中,提示工程(prompt engineering)崭露头角,它不仅标志着人类与机器交互方式的一次根本性变革,更是开启了 AI 原生应用的新篇章。回溯人工智能的发展历程,可以看到人类与机器交互方式的不断演变。
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初期硬件设计:专门化与局限性
在机器被发明的初期,人们需要针对每个特定的任务设计专门的硬
新书讲解AI原生应用提示工程实战

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