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| 編輯推薦： |
1.填补市场空白：目前市场上关于提示工程师的书籍较少，通过这本书，可以帮助更多的工程师了解提示工程师的职业特点、技能要求和发展路径，为他们的职业发展提供指导。
2.满足行业需求：提示工程师在很多行业中都有广泛的应用，如电子商务、营销、写作等。通过推广这本书，可以提高行业内对提示工程师的认识和重视，从而促进行业的发展。
3.作者权威：作者为中国人民大学信息学院教授，中国信息经济学会互联网经济与跨境电商专委会副主任，出版《读懂元宇宙》等多本科技书籍。
4.结合时下新内容：本书将介绍提示工程师的先进理念和技术。这些先进的理念和技术可以为其他行业的工程师提供借鉴和启示，推动整个人工智能领域的发展。
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| 內容簡介： |
人工智能是人类探索未来的重要领域之一，以ChatGPT为代表的大模型应用一经推出在短短几个月时间内火爆全球。大模型代表了自然语言处理领域的一项伟大成就，它的诞生和发展正引领着我们走向全新的创作时代。
本书共9章，深入探讨了大模型的工作原理和使用方法——提示工程，并研究了提示工程在电子商务、创意营销、内容创作、办公和编程等场景中的应用，以及如何赋能软件生态的发展等。
本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景和实践案例。无论您是技术领域的专业人士，还是对新兴技术充满好奇心的读者，我们都希望本书能激发您的思考，并为您展示一个崭新的创作世界。
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| 關於作者： |
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程絮森 中国人民大学信息学院经济信息管理系教授、博士生导师 中国信息经济学会互联网经济与跨境电商专委会副主任 中国管理科学与工程学会理事、中国软科学研究会理事 中国优选法统筹法与经济数学研究会计算机模拟分会第十七届理事会理事 美国运筹学与管理学研究学会理事 国家自然科学基金通讯评审专家 国家社科基金通讯评审专家
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| 目錄：
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目录
第 一部分 大模型时代的到来
第 1章 引爆世界的大模型 1
1.1 大模型：AI的超级大脑 1
1.2 大模型的神奇力量：工作原理大揭秘 3
1.3 大模型的崛起：从初露头角到AI巅峰 6
1.4 大模型：重塑生活和工作 8
第 2章 深度剖析大模型背后的故事 10
2.1 大模型技术：深度解析 10
2.2 预训练技术：大模型的基石 11
2.3 指令微调技术：模范一般的LoRA与P-Tuning 12
2.3.1 LoRA 13
2.3.2 P-Tuning 14
2.4 基于人类反馈的强化学习：大模型的智慧之旅 14
2.5 大模型效果：看得到的改变与影响 16
第3章 与大模型的对话之道 17
3.1 提示工程的奥秘 17
3.1.1 探索提示工程的核心 17
3.1.2 提示工程：与大模型对话的关键要素 18
3.2 提示工程师的角色 18
3.2.1 提示工程师：对话中的引领者 19
3.2.2 如何成为优秀的提示工程师 19
3.3 对话编写的艺术 20
3.3.1 编写清晰明确的指令 20
3.3.2 激发大模型的思考能力 24
3.3.3 持续优化提示词的技巧 27
3.4 构建对话的框架 29
3.4.1 ICIO框架：原理与应用 30
3.4.2 CRISPE框架：细节与优势 31
3.5 提示词的进阶技巧与示例 34
3.5.1 角色扮演：增强对话真实感 34
3.5.2 上下文学习：深化对话内容 36
3.5.3 思维链：拓展对话的广度与深度 37
3.5.4 模板方法：快速生成有效的提示词 39
第二部分 提示工程应用与生态赋能
第4章 提示工程与电子商务的融合 42
4.1 提升电商个性化体验 42
4.1.1 将提示工程应用于电子商务推荐系统 42
4.1.2 为用户个性化推荐商品 44
4.2 广告创意与优化 45
4.2.1 激发电子商务广告词的创意 45
4.2.2 数据驱动的广告策略制定 46
4.2.3 打造爆款商品标题的秘诀 48
4.3 强化客户互动与支持 49
4.3.1 提示工程在客户支持中的应用 49
4.3.2 利用聊天机器人提升客户体验 50
4.4 数据分析与市场趋势预测 51
4.4.1 提示工程在数据分析中的价值 51
4.4.2 预测销售趋势与市场需求 52
4.4.3 库存管理与供应链的优化策略 53
4.5 展望未来：持续创新与突破 54
第5章 提示工程在创意营销中的应用 56
5.1 个性化创意营销的新篇章 56
5.1.1 深入了解客户需求 57
5.1.2 提示工程助力个性化广告制作 61
5.2 多元化的营销平台与渠道 62
5.2.1 利用社交媒体打造品牌影响力 62
5.2.2 搜索引擎广告的优化技巧 63
5.2.3 短视频营销的创新与实践 63
5.3 数据驱动的营销效果评估与优化 64
5.3.1 数据在营销效果评估中的作用 64
5.3.2 通过A/B测试优化创意策略 65
5.4 最佳实践分享 67
5.4.1 提示工程生成创意营销方案案例 67
5.4.2 利用提示工程提升营销数据分析效率 69
5.4.3 从小红书热门软文看创意写作趋势 70
5.4.4 直播脚本与文案的创作技巧 71
5.5 未来的机遇与挑战：持续创新是关键 73
第6章 提示工程在内容创作领域的探索与实践 74
6.1 社交媒体内容创作的新思路 74
6.1.1 如何写出引人入胜的博客文章 74
6.1.2 在社交媒体上获得高赞的秘诀 76
6.1.3 SEO优化：提升文章搜索排名的关键要素 77
6.2 专业新闻写作技巧与实践 78
6.2.1 如何撰写吸引人的新闻标题和概要 78
6.2.2 专业新闻报道的生成方法与技巧 79
6.2.3 新闻稿件评论的价值与撰写技巧 80
6.2.4 如何润色新闻稿件以提高质量 81
6.3 创意写作的无尽可能 83
6.3.1 从小说到散文：创意写作的多样性 83
6.3.2 诗歌与剧本创作的艺术与技巧 86
6.3.3 如何进行文章续写与改写的技巧分享 89
6.3.4 提高创意写作质量的实用建议 91
6.4 最佳实践案例分享 92
6.4.1 热门网文题材创作的成功经验分享 92
6.4.2 如何生成爆款短视频剧本的策略与实践 93
6.4.3 提高文章质量的评审建议与反馈 95
第7章 提示工程助力智能办公 97
7.1 文档处理：让AI解读文件的神奇技巧 97
7.1.1 关键总结：AI精炼文档要点 97
7.1.2 档案整理：自动分类与归档的妙招 100
7.2 幻灯片创作：制作惊艳全场的演示 102
7.2.1 智能工具提升幻灯片制作效率 102
7.2.2 制作具有吸引力的演示幻灯片 104
7.3 数据大师：智能数据处理的艺术 109
7.3.1 Excel报表的生成技巧 109
7.3.2 数据示例生成实践经验分享 113
7.3.3 数据格式变换的实用技巧 116
第8章 提示工程与智能编程的交融 121
8.1 新一代编程工具概览 121
8.1.1 编程助手GitHub Copilot 121
8.1.2 国产编程瑰宝CodeFuse 124
8.2 代码生成的神奇时刻 124
8.2.1 SQL与图表的自动生成 124
8.2.2 服务端代码自动生成详解 130
8.2.3 高阶编程题解题新思路 134
8.3 编程难题的智慧解答 136
8.3.1 编程思维逻辑揭秘 136
8.3.2 编程难题解析分享 137
8.4 代码的智能优化魅力 140
8.5 创新编程环境的探索 142
8.5.1 Linux虚拟环境应用 143
8.5.2 正则表达式的自动生成技巧 144
8.5.3 编程语言解释器体验分享 146
8.5.4 虚拟Git环境的探索之旅 147
8.6 架构与解决方案的生成艺术 149
8.7 智能编程的综合应用案例 153
8.7.1 小试牛刀：制作一个简易计算器 153
8.7.2 “80”“90”后的回忆：制作雷电程序 158
第9章 提示工程赋能软件生态的发展 163
9.1 提示工程与金融科技的融合发展 163
9.1.1 支付软件中的提示工程应用解析 163
9.1.2 金融领域的大模型革命浪潮 164
9.1.3 软件用户体验的秘诀分享 165
9.2 提示工程与搜索引擎：智能搜索的协同创新 166
9.2.1 大模型与传统搜索引擎的角逐 167
9.2.2 新一代搜索引擎的崛起 168
9.2.3 垂直搜索领域的突破 170
9.2.4 搜索体验的创新优化 171
9.3 提示工程与设计软件：数字创意的魔法之手 173
9.3.1 大模型在设计产品中的引入 173
9.3.2 创意设计与大模型的联动 175
9.3.3 大模型赋能数字创意的未来 179
9.4 生态未来：提示工程的无限可能 180
9.4.1 软件生态的探索与实验 180
9.4.2 大模型与数字化转型 182
9.4.3 创新与软件生态的不断演进 184
后记：AGI时代的机遇与挑战 186
参考文献 189
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