前言
本书旨在探讨AI提示工程(通常简称提示工程或Prompt工程)在各领域的应用。大语言模型是人工智能领域的重要成果，在自然语言处理和生成任务中发挥着重要的作用。读者通过深了解和应用提示工程，能充分挖掘和利用大语言模型的潜力，提升效率、促创新，并解决实际问题。
本书涵盖人工智能发展历程，提示工程的概念和设计原则、策略和技巧、不同领域的典型应用，以及数据分析与挖掘领域的应用。
本书旨在以通俗易懂的方式呈现复杂概念和技术，并通过案例和实践指导，帮助读者掌握和应用提示工程，以取得更好的成果。本书适合从事AI提示工作的人员阅读，也可以作为各类学校相关课程的教材，还可以作为提示工程培训用书。
下载当前版本： 完整PDF书籍链接获取，可以扫描下方二维码免费领取👇👇👇
目录
第1章 智领未来——走近大语言模型
1.1 人工智能的发展历程
1.2 机器学习与深度学习
1.3 自然语言处理
1.4 大语言模型
1.5 小结
第2章 提示工程概述
2.1 提示工程的概念和作用
2.2 提示信息的设计原则和框架
2.3 提示工程在人工智能生成内容（AIGC）中的应用
2.4 提示信息的评估
2.5 小结
第3章 提示工程的策略和技巧
3.1 提高提示信息量
3.2 提升一致性
3.3 其他策略和技巧
3.4 反向提示工程（Reverse Prompt Engineering）
3.5 协作技巧
3.6 小结
第4章 提示工程的典型应用
4.1 职场效率手册
4.2 大型创作：大语言模型辅助编写一部书
4.3 提示工程在知识领域的应用
4.4 小结
第5章 提示工程赋能数据分析与挖掘
5.1 数据收集的提示技巧
5.2 数据清洗技巧
5.3 数据探索技术
5.4 数据可视化技术
5.5 数据分析方法与模型
5.6 小结
第6章 提示工程数据分析实战：零代码、SQL和Python
6.1 案例：基于市场数据的产品分析与决策（零代码）
6.2 案例：销售数据分析与挖掘（SQL）
6.3 项目实战：武汉房价分析（Python）
6.4 小结
