ChatGPT進階：提示工程入門

第1章 認識ChatGPT
1.1 ChatGPT是什么
1.2 ChatGPT的能力
1.3 ChatGPT的局限
第2章 人機共舞的藝術：提示工程簡介
2.1 什么是提示與提示工程
2.2 提示工程的巨大威力：從Let’s think step by step說起
2.3 我們與ChatGPT的溝通模型
2.4 從人工智能學科角度看提示工程
2.5 拆解、標準化、流程化：如何用AI改造工作
第3章 使用ChatGPT的基礎技巧
3.1 使用文本分隔符分割指令和上下文
3.2 使用標記語言標記輸入格式
3.3 使用有序列表與無序列表列出不同的項
3.4 量化你的要求
3.5 不要說“不要做什么”，要說“要做什么”
3.6 利用ChatGPT“接龍”的特性引導下一步動作
3.7 多輪對話：ChatGPT“越用越聰明”的秘訣
3.8 使用ChatGPT插件
第4章 使用ChatGPT完成自然語言處理任務
4.1 什么是自然語言處理任務
4.2 文本摘要：提煉文本精華
4.3 文本糾錯：檢測和修正文本錯誤
4.4 情感分析：挖掘文本中的情感傾向
4.5 實體識別：抽取特定實體
4.6 機器翻譯：跨語言的文本轉換
4.7 關鍵詞抽?。簭奈谋局凶R別主題
4.8 問題問答：用ChatGPT學知識
4.9 生成式任務：用ChatGPT做內(nèi)容創(chuàng)作
第5章 使用BROKE框架設計ChatGPT提示
5.1 BROKE框架
5.2 背景（Background）：信息傳達與角色設計
5.3 角色（Role）：AI助手的角色扮演游戲
5.4 目標與關鍵結果（Object&Key Results）：給ChatGPT“打績效”
5.5 改進（Evolve）：進行試驗與調(diào)整
5.6 示例：寫自動駕駛出租車試乘報告框架
5.7 從認知心理學角度看BROKE框架的設計
第6章 使用ChatGPT的進階技巧
6.1 使用分治法讓ChatGPT完成大而復雜的任務
6.2 上下文學習：為ChatGPT提供范例
6.3 用鏈式思維提高ChatGPT的邏輯能力
6.4 自一致性：利用“投票”獲得可靠答案
6.5 知識生成提示
第7章 如何用ChatGPT進行創(chuàng)新
7.1 組合式創(chuàng)新
7.2 ChatGPT+領域知識
7.3 ChatGPT+工具
7.4 ChatGPT+其他AI工具
7.5 用ChatGPT做數(shù)據(jù)分析
第8章 基于ChatGPT進行開發(fā)
8.1 ChatGPT API：利用ChatGPT制作自己的應用
8.2 LangChain：大語言模型開發(fā)框架
第9章 ChatGPT的替代品們
9.1 Claude：ChatGPT的孿生姐妹
9.2 PaLM 2：來自谷歌的實力對手
9.3 HuggingChat：“抱抱臉”聊天機器人
9.4 ChatGLM：來自清華大學的語言模型
9.5 Alpaca&Vicuna：語言模型之羊駝家族
9.6 其他大語言模型
參考文獻