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| 編輯推薦： |
结合示例，讲述提示词使用技巧和优化方法
在人工智能领域，作为强大的自然语言处理模型，GPT可以用于解决很多问题，大幅度提高人们的工作效率。本书旨在介绍如何修改和优化提示词，提高与GPT对话的效率。
本书主要内容：
让GPT不再“胡说八道”
让GPT了解用户的需求；
用GPT解决各种问题；
让GPT记忆力超群；
GPT的应用；
让GPT自动运行；
商业级别的GPT；
如何辨别GPT生成的内容。
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| 內容簡介： |
优化提示词是用好GPT的关键。本书基于GPT，讨论提示词的使用技巧和优化方法。本书不仅讨论如何让GPT不再“胡说八道”，如何用GPT解决各种问题，如何让GPT了解用户的需求，如何让GPT记忆力超群，还讲述如何应用GPT，如何让GPT自动运行，如何打造商业级别的GPT，如何辨别GPT生成的内容。
无论你是职场人士，还是在校大学生，通过阅读本书，都可以掌握用好GPT的关键，提升自己的工作或学习效率。
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| 關於作者： |
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梁成睿，一位专注于科技领域的创作者，担任过设计师、程序员和工程师，擅长不同的技术，从 2014 年开始在不同平台上分享自己的自动化工具使用心得和自动化任务开发经验。
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| 目錄：
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目 录
第 1章 概述 001
1.1 GPT 002
1.1.1 G表示生成式 003
1.1.2 P表示预训练 004
1.1.3 T表示变换器 005
1.2 GPT的上限和下限 008
1.2.1 GPT的上限 008
1.2.2 大语言模型“可怕”的能力：涌现 010
1.2.3 GPT的下限 011
1.3 GPT给人们带来的好处 012
1.4 本书用到的GPT服务 012
第 2章 让GPT不再“胡说八道” 014
2.1 不再“胡说八道”：为GPT提供素材的技巧 015
2.1.1 素材不要拘泥于当前语言 015
2.1.2 用第三方工具预先压缩内容 015
2.1.3 当对话距离素材过远时，重新提醒 016
2.1.4 更高的追求：统一素材的格式 016
2.2 身份扮演：基础但重要的优化方法 017
2.2.1 如何写出好的身份扮演提示词 018
2.2.2 优化第三方提示词 019
2.3 提示词优化技巧 019
2.3.1 分步：将大问题拆分为小问题并多次提问 020
2.3.2 举例：从熟悉的内容入手 021
2.3.3 填空：给问题需要回答的部分留空 023
2.3.4 思维链：分步法与举例法的结合 024
2.4 一步与两步“重复深化法”：让GPT复述问题优化提示词 026
第3章 用GPT解决各种问题 029
3.1 更好地排除不需要的内容 030
3.2 准确提取关键信息 031
3.3 知识检索 034
3.3.1 好玩的检验方法 034
3.3.2 最好的方法：联网搜索 035
3.3.3 知识生成法 035
3.3.4 用知识生成法生成虚构内容 036
3.4 文章生成 036
3.4.1 结构化指导 037
3.4.2 长文体生成 039
3.5 将数字运算转换为GPT擅长的格式迁移 042
3.5.1 将计算问题转换为变量 042
3.5.2 将计算问题转换为Python代码 043
3.5.3 数学运算的终极准确度—— 使用Wolfram Alpha插件 044
3.6 GPT准确度优化 046
3.6.1 论文写作 046
3.6.2 理解和学习复杂的新知识 046
3.6.3 提取需要的数据信息 048
第4章 让GPT了解用户的需求 050
4.1 GPT的不足 051
4.2 按六要素限定背景 051
4.3 给回答指定目标受众 052
4.4 底部指令背后的潜力 054
4.4.1 将指令放到问题的最后 054
4.4.2 后置指令的原理 054
4.4.3 后置指令对GPT创意和想象力的作用 055
4.5 提供上下文的技巧 055
4.5.1 拆分提示词 055
4.5.2 拆分提示词的拓展用法 056
4.6 添加注释以理解复杂提示词 056
4.7 要求多角度回答 059
4.8 消除歧义 060
4.9 多例子的注意事项 063
4.9.1 例子的分布 063
4.9.2 例子的顺序 063
4.9.3 例子的详细程度 064
4.9.4 例子的语言风格 064
4.9.5 使GPT将例子统一化 065
第5章 让GPT记忆力超群 067
5.1 慢慢调校 068
5.2 AI的“记忆” 070
5.2.1 计算机存取数字信息的方式 071
5.2.2 机器学习的记忆：巨量叠加的复杂状态 072
5.2.3 保存状态而不是数据 073
5.2.4 复杂的状态诞生智能 075
5.2.5 压缩即智能 077
5.3 通过总结当前的对话治好健忘的GPT 077
5.3.1 保证高质量的提示词 078
5.3.2 让GPT总结对话 078
5.3.3 在新对话中提供之前总结的内容 079
5.4 通过形成多个连续回忆治好健忘的GPT 080
5.4.1 保存对话为外部文档 080
5.4.2 个人GPT记忆库：给总结分层 082
5.4.3 海量数据：链接式知识图谱 086
第6章 GPT的应用 088
6.1 使用GPT作为医学诊断助手 089
6.1.1 提问前：提供知识 090
6.1.2 提问前：进行身份扮演 090
6.1.3 提问中：测试并调整 091
6.1.4 提问后：更加复杂的问题 092
6.2 使用GPT实现复杂算法 093
6.2.1 提问前 094
6.2.2 提问中 097
6.2.3 模型代数越新效果越好 098
第7章 让GPT自动运行 101
7.1 让GPT自发完成我们设定的目标 102
7.1.1 代码环境型 102
7.1.2 嵌入操作系统型 102
7.1.3 独立闭环型 103
7.2 GPT主动执行的内驱力 104
7.2.1 GPT的“内驱力”：提示词循环 104
7.2.2 AutoGPT的工作流程 105
7.2.3 增加GPT的“动力” 108
第8章 商业级别的GPT 110
8.1 有个性的GPT：给GPT打造虚拟性格 111
8.1.1 简单的虚拟性格：四步走 111
8.1.2 创建虚拟性格的使用技巧 113
8.2 有个性的GPT：商业级虚拟人物创建 114
8.2.1 创建商用级别的生成式智能体 115
8.2.2 确定角色背景 115
8.2.3 确定角色的外在 116
8.2.4 确定角色的内在 116
8.2.5 确定情境 118
8.2.6 优化提示词 120
8.2.7 注意事项 120
8.3 好为人师：使用Mr. Ranedeer让GPT变成老师 122
8.3.1 Mr. Ranedeer的作用和优势 123
8.3.2 使用Mr. Ranedeer制订学习计划 124
8.3.3 Mr. Ranedeer的高级用法 126
8.4 使用提示词“编程”：Mr. Ranedeer和微软如何调校GPT 127
8.4.1 拆分不同功能区 128
8.4.2 编写规则：Markdown格式与编程格式 128
8.4.3 实现可扩展性 130
8.5 实战案例：让GPT批量识别发票并生成表格 132
8.5.1 打包发票和下载语言包 132
8.5.2 识别发票和生成表格 133
8.5.3 提取内容并纠正文字 134
8.5.4 高级用法 136
第9章 如何辨别GPT生成的内容 138
9.1 人眼观察：GPT生成文本的规律 139
9.2 GPT文本检测工具 140
后记 142
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