解锁AI提示工程新纪元：你的提问是关键！

文章目录

• 一、AI的潜力：无尽的宝藏等待解锁
• 二、提问的艺术：挖掘AI潜力的关键
• 三、AI的回应：超越预期的答案与启示
• 四、提问的力量：推动AI不断进步与发展
• 五、用提问开启与AI的智慧对话
• 《向AI提问的艺术：提示工程入门与应用》
• • 亮点
  • 内容简介
  • 目录
  • 获取方式

一、AI的潜力：无尽的宝藏等待解锁

人工智能，这一近年来备受瞩目的科技力量，已经逐渐渗透到我们生活的各个领域。它拥有强大的计算、分析和学习能力，可以处理海量数据，解决复杂问题。然而，AI的潜力远不止于此，它更像是一个无尽的宝藏，等待我们通过提问来一一解锁。

提问，是我们与AI互动的主要方式。每一次提问，都是对AI能力的一次挑战和激活。无论是生活琐事、学术问题，还是商业决策，只要我们善于提问，AI就能够为我们提供有价值的答案和建议。

二、提问的艺术：挖掘AI潜力的关键

提问并不是一件简单的事情，它需要我们具备一定的技巧和艺术。首先，我们需要明确自己的需求，确保提出的问题具有针对性和实际意义。其次，我们要学会用简洁明了的语言描述问题，避免模糊和歧义。此外，我们还可以尝试从多个角度和层面提出问题，以激发AI的多元思考和创新能力。

我们也要认识到，AI并非万能。它也有自己的局限性和不足之处。因此，在提问时，我们要保持理性和审慎的态度，避免对AI的答案过度依赖或盲目信任。

三、AI的回应：超越预期的答案与启示

当我们向AI提问时，往往会得到一些令人惊喜的答案。这些答案不仅解决了我们的问题，还为我们提供了新的视角和思考方向。AI的回应，往往是基于大量数据和先进算法的结果，因此，它们往往能够揭示出我们未曾注意到的细节和规律。

AI的回应还可以帮助我们拓展知识和视野。通过与其交流，我们可以了解到更多领域的信息和动态，提升自己的认知水平和综合素质。

四、提问的力量：推动AI不断进步与发展

我们的提问不仅解锁了AI的潜力，还推动了其不断进步与发展。每一次回答，都是AI对自身能力的一次检验和提升。通过不断地提问和回答，AI能够不断优化自己的算法和模型，提高回答的准确性和效率。

我们的提问也是AI创新的重要源泉。通过分析和总结用户的提问，AI可以发现新的需求和趋势，进而研发出更加智能、更加实用的产品和服务。

五、用提问开启与AI的智慧对话

在这个智能时代，AI已经成为我们生活中不可或缺的一部分。而要充分利用AI的潜力，就需要我们善于提问。通过提问，我们可以解锁AI的宝藏，获得超越预期的答案和启示；通过提问，我们可以推动AI不断进步与发展，为人类创造更加美好的未来。

让我们用提问来开启与AI的智慧对话吧！让我们的好奇心和求知欲成为推动AI发展的动力源泉，共同探索这个充满无限可能的世界。

《向AI提问的艺术：提示工程入门与应用》

解锁与AI大语言模型进行有效沟通的技术、方法与步骤，将AI转化成生产力！

亮点

1.力求实用和好用，帮助读者将AI转化成生产力。
2.从ChatGPT原理到应用，从本质上理解AI模型应用。
3.从简单任务逐步到复杂任务，理解提示任务和目的。
4.提示设计循序渐进，掌握各种场景的提示设计方法。
5.五大常用领域案例讲解，有效提高学习和工作效率。
6.结合插件实现高级功能，实现与AI的高效交互应用。

内容简介

本书从ChatGPT基本原理及提示工程的基本概念讲起，重点介绍了提示工程的各种技巧，不仅通过实例生动地展示了如何运用这些技巧，还深度解析了各种技巧的使用场景及其潜在局限
性。进一步地，本书结合多个行业背景，系统地阐述了ChatGPT和提示工程的具体应用，帮助读者理解和应用提示工程。
本书分为11章，主要包含四部分：第1章解读ChatGPT的基础原理及提示工程的基本概念；第2～5章详细介绍提示工程技巧，涵盖有效提示编写、针对复杂任务的提示设计技巧、对话中的提示设计技巧，以及提示的优化与迭代；第6章主要介绍当前ChatGPT推出的进阶功能；第7～11章结合教育领域、市场营销、新媒体运营、软件开发和数据分析等用实战展示提示工程技巧的应用。
本书语言通俗易懂、内容实用，并且结合丰富案例，非常适合开发人员、产品经理、创业者、学生及其他对新兴技术感兴趣的读者。鉴于书中提供了大量行业应用实例，教育工作者、市场营销专家、新媒体从业者和数据分析师也可从中获得实用方法，从而提高工作效率。

目录

第 1 章 AI大模型与提示工程 001

1.1 背景概要 001

1.2 ChatGPT简介 002

1.2.1 初识ChatGPT 003

1.2.2 GPT模型的原理 004

1.3 ChatGPT 与提示 009

1.3.1 什么是提示 009

1.3.2 ChatGPT如何回答提示 014

1.4 提示工程 020

1.4.1 什么是提示工程 020

1.4.2 提示工程的重要性 021

1.4.3 提示工程的应用场景 023

1.5 国产 AI 大模型 024

1.5.1 文心一言 025

1.5.2 讯飞星火 029



第 2 章 如何编写有效的提示 032

2.1 明确任务目标 032

2.1.1 什么是任务目标 033

2.1.2 模糊的提示 034

2.1.3 体现整体目标和具体任务 034

2.1.4 角色身份 035

2.1.5 统称明确化 039

2.1.6 对回答设置限制 040

2.2 选择合适的格式和结构 047

2.2.1 设置回复的格式 048

2.2.2 提示的不同格式 055

2.2.3 设计回复模板 058

2.3 正确引用和分隔文本 060

2.3.1 需要引用文本的任务 060

2.3.2 标注引用 061

2.3.3 提示注入 061

2.3.4 使用分隔符 062

2.3.5 组合分隔符的使用 063



第 3 章 复杂任务提示设计 066

3.1 划分步骤 066

3.2 提供示例 072

3.3 设定处理条件 077

3.4 实战：网店竞品用户评价分析 083



第 4 章 对话式提示设计 092

4.1 多轮对话与上下文管理 092

4.2 在多轮对话中的提示设计技巧 097

4.2.1 明确的指代关系 097

4.2.2 精简提示与回复 100

4.2.3 重新声明过期上下文 102

4.2.4 压缩上下文 103

4.2.5 无效技巧：标记重要信息 105

4.3 典型应用场景 106

4.3.1 创意写作 106

4.3.2 知识问答学习 111

4.3.3 角色模拟 113



第 5 章 提示的优化与迭代 119

5.1 优化与迭代的方法 119

5.2 明确预期 121

5.3 编写初始提示 122

5.4 对比判断回复与预期 123

5.5 修改优化提示 124

5.6 提示迭代 124

5.7 提示复用 131



第 6 章 ChatGPT进阶功能 136

6.1 功能激活 136

6.2 网页浏览 137

6.3 代码解释器 139

6.3.1 使用方法 139

6.3.2 核心优势 141



6.4 第三方插件 142

6.5 国产大模型的进阶功能 145

6.5.1 图片功能 145

6.5.2 插件功能 146



第 7 章 ChatGPT在教育领域的应用 150

7.1 辅助教学准备 151

7.1.1 课程计划设计和优化 152

7.1.2 教学活动设计 156

7.1.3 教学资源建议 160

7.1.4 习题设计 162

7.2 辅助学习 164

7.2.1 制订学习计划 165

7.2.2 讲解知识点 168

7.2.3 文本错误检查 171

7.3 ChatGPT 与提示工程在教育领域的挑战 174



第 8 章 ChatGPT在市场营销中的应用 177

8.1 行业信息搜集 178

8.2 市场调研 180

8.2.1 竞品分析 180

8.2.2 发掘市场缺口 183

8.3 用户分析 186

8.3.1 制作用户画像 187

8.3.2 调研获取用户数据 189

8.3.3 调研结果分析 192

8.4 文案撰写 196

8.4.1 获取创意 196

8.4.2 文案生成 198004

8.4.3 文案润色 199



第 9 章 ChatGPT在新媒体运营中的应用 203

9.1 内容生成 203

9.1.1 灵感来源 204

9.1.2 内容生成 205

9.2 SEO 辅助 207

9.2.1 推荐标题 208

9.2.2 生成关键词 211

9.3 自动化客服 212



第 10 章 ChatGPT在软件开发中的应用 214

10.1 代码辅助 214

10.1.1 代码生成 215

10.1.2 问题排查及修复 222

10.2 代码质量保证 226

10.2.1 代码审查 226

10.2.2 单元测试代码生成 229

10.3 文档生成 232



第 11 章 ChatGPT在数据分析中的应用 235

11.1 数据准备 236

11.1.1 数据收集汇总 237

11.1.2 数据清洗 244

11.1.3 格式转换 247

11.2 数据分析 248

11.2.1 描述性分析 252

11.2.2 诊断分析 259

11.2.3 预测分析 263

11.3 数据可视化与交互 270

11.3.1 二维平面图 270

11.3.2 三维立体图 274

11.3.3 三维交互图 278 

获取方式

• 当当：http://product.dangdang.com/29688745.html
• 京东：https://item.jd.com/14380432.html