學會提問：AI大模型時代與ChatGPT對話的關鍵技能

第 1 章  認識 AI 對話 認識“Prompt 工程師”這個職業(yè) 編寫 Prompt：高杠桿技能 1.3 關于 Prompt 工程師職業(yè)前景的爭議
1.4 AI 對話與人類對話的差異
1.5 AI 經(jīng)常提供錯誤的內(nèi)容
1.6 AI 的局限性
1.7 探究 AI 的深層原理和實現(xiàn)機制
1.8 AI 為什么喜歡胡說八道
1.9 與 AI 對話的基本策略
1.10 提高回答質(zhì)量的關鍵因素
1.11 為何掌握提示技巧至關重要
第 2 章  提問技巧與 AI 時代的融合
2.1 《學會提問》與《批判性思維》的核心理念
2.2 適應 AI 時代：從傳統(tǒng)提問技巧到新環(huán)境的轉(zhuǎn)變
2.3 聰明提問：激發(fā) ChatGPT 潛能的藝術
2.4 避免循環(huán)提問、加載性問題與引導性問題
2.5 利用元認知技巧提高提問效果
2.6 情景模擬與角色扮演
2.7 蘇格拉底式提問法
2.8 沃倫·貝格爾提問技巧
2.9 與 AI 對話中的《學會提問》知識點
2.10 其他著名的提問方法在 AI 時代的應用
第 3 章  掌握與 ChatGPT 對話的 Prompt 技巧
3.1 了解 Prompt 的重要性與作用
3.2 Prompt 技巧基礎
3.3 不同類型的 Prompt 用法
3.4 對話的基本策略與實踐
3.5 設計精準的指令
3.6 考慮上下文與背景信息
3.7 多樣化輸出格式設計
3.8 提升多輪對話的質(zhì)量
3.9 簡單的 4W 法則
第 4 章  構(gòu)建高效 Prompt 的秘訣
4.1 高效 Prompt 框架概述
4.2 CRISPE 框架：進階 Prompt 技巧
4.3 實戰(zhàn)案例與分析
4.4 驗證信息的準確性
4.5 適時提供有效反饋
4.6 終止無效的對話
4.7 引導 AI 進行深入分析和反思
4.8 追問以獲取更有價值的答案
4.9 一步一步思考
4.10 避免不懂裝懂和錯誤答案
4.11 評估 Prompt 效果
4.12 對話技巧與 Prompt 工程技術的關聯(lián)與區(qū)分
第 5 章  提示工程技術入門
5.1 提示工程：一門新興學科
5.2 基本概念：編碼、解碼與評估
5.3 簡化提示工程過程：常見 NLP 庫與工具簡介
5.4 Prompt 工程的基本原理
5.5 提示詞要素示例
5.6 提示模型性能 : 優(yōu)化輸入的 Prompt 工程實踐
5.7 更多提示詞實踐示例
第 6 章  提示工程的技術與方法
6.1 零樣本提示
6.2 少樣本提示
6.3 鏈式思考提示
6.4 自我一致性
6.5 生成知識提示
6.6 更多提示工程高級技術
6.7 提示工程的評估方法
6.8 定制與優(yōu)化模型
6.9 OpenAI Playground 參數(shù)設置
6.10 OpenAI API 進行提示工程實踐
第 7 章  實用資源
7.1 ChatGPT 在不同領域中的實際應用
7.2 Tiwen.app: 快速實踐與對話
7.3 提升工作效率：沉淀提示詞模板
7.4 流程自動化：基于提示詞模板的企業(yè)流程實踐
7.5 ChatGPT 資源與工具推薦
7.6 實用探討類 Prompt 展示
7.7 實用工作類 Prompt 展示
7.8 實用生活類 Prompt 展示
7.9 實用角色類 Prompt 展示
7.10 未來趨勢：AI 對話技術的發(fā)展與展望