大模型编程实践与提示工程pdf电子书下载
- 2026-02-02 06:30:37
大模型编程实践与提示工程pdf电子书下载
作者:[意] 弗朗西斯科·埃斯波西托（Francesco Esposito）著 周靖 译 出版社:清华大学出版社 出版时间:2024年12月 编辑推荐 通过自主与用户沟通和优化业务任务，人机交互变得更加流畅自然。人工智能专家弗朗西斯科·埃斯波西托（Francesco Esposito）展示了大语言模型的应用场景：打造高端的商业解决方案、缩短人类与机器之间的距离以及构建强大的推理引擎。《大模型编程实践与提示工程》深入探讨了提示工程和对话式编程，演示了具体的模式和框架技术，最终揭示了如何通过自然语言解锁一种新的、先进的编码方式。使用Python和ASP.NET Core，《大模型编程实践与提示工程》演示了在人机交互、API、数据和人类输入之间创建一致交互模式的各种实例。 通过对《大模型编程实践与提示工程》的阅读，本书可以帮助读者实现以下目标： 了解大语言模型（LLM）及对话式编程的历史 探索提示工程这个代表新质生产力的编码方式 学习核心提示技术及其基本应用场景 设计高级提示词，包括连接LLM以生成函数调用来构建推理引擎 使用自然语言来定义工作流并协调（编排）现有的API 掌握外部LLM框架 评估负责任AI的安全、隐私和准确性问题 探索AI的监管环境 构建和实现个人助手 应用知识库检索增强生成（RAG）模式来生成响应 构建对话用户界面 内容简介 《大模型编程实践与提示工程》深入浅出地介绍了提示工程在大模型编程实践中的重要性及其具体应用。作为人工智能专家，作者展示了如何借助大模型来优化业务任务，构建商业解决方案以及创建强大的推理引擎。此外，通过探讨提示工程和对话式编程，本书还介绍了如何借助自然语言来掌握新的编码技术。 《大模型编程实践与提示工程》面向软件专家、架构师、首席开发人员、程序员和机器学习爱好者，也适合任何对自然语言处理或人工智能感兴趣的读者阅读和参考，可以帮助他们培养和提升新质生产力。 作者简介 著译者简介 [意] 弗朗西斯科·埃斯波西托（Francesco Esposito） 拥有深厚的数学背景，出版过两本关于机器学习的著作。Crionet公司工程与数据主管，主要为体育和媒体行业提供创新解决方案。他先后创办了Youbiquitous（聚焦于大语言模型、数据分析和软件工厂）——和KBMS Data Force（专注于数字疗法和智能医疗）。 周靖 微软MVP(最有价值专家)，技术型资深译者，涉猎广泛，具有深厚的技术功底和良好的文学素养。潜心钻研程序设计并在这方面积累了丰富的实战经验。翻译风格严谨、准确、朴实、流畅，深受读者好评。代表译著有《Windows核心编程》系列版本、《深入CLR》系列版本、《Visual C#从入门到精通》系列版本、《机器学习与人工智能实战》以及《学习Python》（第6版）等。 目 录 第1章 大语言模型的起源 001 1.1 大模型综述 001 1.1.1 大模型的发展历史 002 1.1.2 工作原理 007 1.1.3 商业应用 017 1.2 对话式编程 018 1.2.1 自然语言的崛起 018 1.2.2 LLM拓扑结构 020 1.2.3 未来展望 022 1.3 小结 028 第2章 核心提示词学习技术 029 2.1 什么是提示工程 029 2.1.1 提示概述 029 2.1.2 改变输出的其他方式 033 显示全部信息 前 言 这是我针对人工智能（artificial intelligence，AI）（译注：不是Apple Intelligence。）这个主题写的第三本书，也是我首次独自完成的书，没有其他人参与。这三本书的出版顺序真实反映了我的学习路径。对AI的深切渴望驱使我前行，远不止于商业上的考量。我的第一本书出版于2020年，介绍了机器学习（machine learning，ML）背后的数学知 识。正是这些数学知识，才使得数据分类和及时预测成为可能。我的第二本书则聚焦于微软的机器学习框架ML.NET（译注：简体中译本《跨平台机器学习：ML.NET架构及应用编程》。 ），探讨了具体的应用场景，阐述了如何让那些复杂的算法处理海量的数据，并通过熟悉的网页前端图表隐藏其复杂性，使其运行既实用又高效。 随后，ChatGPT横空出世，带来了革命性的变化！ 对于ChatGPT这样惊人的应用，其背后的基础技术称为大语言模型（large language model，LLM），而LLM正是第三本书的主题。LLM为AI增加了一个关键能力：生成内容，而非仅仅是分类和预测。LLM代表一种范式转变，提高了人与计算机之间的沟通水平，打开了几十年来我们只能梦想的新的应用的大门。 
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