LLM提示工程技術｜打造兼具藝術與科學的高效應用
Prompt Engineering for LLMs: The Art and Science of Building Large Language Model-Based Applications
活動訊息
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內容簡介
Albert 和 John 是史上最成功的生成式 AI 產品之一 GitHub Copilot 的幕後推手，也因此成為值得學習的典範。本書讓每個人都能輕鬆邁入提示工程這個領域。
—— Hamel Husain，獨立 AI 研究員與顧問
大型語言模型（LLM）正在徹底改變世界，期許能自動化各種任務並解決複雜問題。新一代的軟體應用紛紛把這些模型作為基礎元件來釋放幾乎所有領域中的驚人潛力，但同時也需要全新的技能才能穩定運用這些能力。本書將帶領你學習提示工程的藝術與科學 — 這正是釋放 LLM 真正潛能的關鍵。
產業專家 John Berryman 和 Albert Ziegler 將分享如何與 AI 有效溝通，將你的想法轉化為適合語言模型理解的格式。學會理論基礎與實用技巧之後，你將具備充分的知識與信心來打造新一代的 LLM 應用程式。
本書精彩內容：
• 理解 LLM 的架構，並學會與其互動的最佳方式
• 針對你的應用程式設計完整的提示撰寫策略
• 收集、篩選並呈現高效提示所需的上下文資訊
• 精通特定提示技巧，例如少樣本學習、思維鏈提示設計與 RAG（檢索增強生成）
—— Hamel Husain，獨立 AI 研究員與顧問
大型語言模型（LLM）正在徹底改變世界，期許能自動化各種任務並解決複雜問題。新一代的軟體應用紛紛把這些模型作為基礎元件來釋放幾乎所有領域中的驚人潛力，但同時也需要全新的技能才能穩定運用這些能力。本書將帶領你學習提示工程的藝術與科學 — 這正是釋放 LLM 真正潛能的關鍵。
產業專家 John Berryman 和 Albert Ziegler 將分享如何與 AI 有效溝通，將你的想法轉化為適合語言模型理解的格式。學會理論基礎與實用技巧之後，你將具備充分的知識與信心來打造新一代的 LLM 應用程式。
本書精彩內容：
• 理解 LLM 的架構，並學會與其互動的最佳方式
• 針對你的應用程式設計完整的提示撰寫策略
• 收集、篩選並呈現高效提示所需的上下文資訊
• 精通特定提示技巧，例如少樣本學習、思維鏈提示設計與 RAG（檢索增強生成）
目錄
【第一篇 基礎】
第一章 淺談提示工程
LLM 好神奇
語言模型：如何發展到今天這一步？
提示工程
總結
第二章 認識 LLM
什麼是大型語言模型？
LLM 如何看待這個世界？
一次只有一個標記
溫度與機率
Transformer 架構
總結
第三章 轉向聊天模式
人類回饋強化學習
從指令轉向聊天
不斷變化的 API
提示工程，就像在寫劇本
總結
第四章 設計 LLM 應用
解析 LLM 應用迴圈
深入解析前饋傳遞
評估 LLM 應用的品質
總結
【第二篇 核心技術】
第五章 提示內容
內容來源
靜態內容
動態內容
總結
第六章 組裝提示
理想提示的剖析
文件類型有哪些？
格式化文字片段
彈性文字片段
提示元素之間的關係
整合起來
總結
第七章 駕馭模型
解析理想的補全
文字之外：對數機率
選擇模型
總結
【第三篇 手藝大師】
第八章 對話代理
工具使用
推理
以任務為基礎的互動之上下文
建立對話代理
總結
第九章 LLM 工作流程
對話代理夠用嗎？
LLM 基本工作流程
LLM 進階工作流程
總結
第十章 評估 LLM 應用程式
到底在測試什麼？
離線評估
線上評估
總結
第十一章 展望未來
多模態
總結
索引
第一章 淺談提示工程
LLM 好神奇
語言模型：如何發展到今天這一步？
提示工程
總結
第二章 認識 LLM
什麼是大型語言模型？
LLM 如何看待這個世界？
一次只有一個標記
溫度與機率
Transformer 架構
總結
第三章 轉向聊天模式
人類回饋強化學習
從指令轉向聊天
不斷變化的 API
提示工程，就像在寫劇本
總結
第四章 設計 LLM 應用
解析 LLM 應用迴圈
深入解析前饋傳遞
評估 LLM 應用的品質
總結
【第二篇 核心技術】
第五章 提示內容
內容來源
靜態內容
動態內容
總結
第六章 組裝提示
理想提示的剖析
文件類型有哪些？
格式化文字片段
彈性文字片段
提示元素之間的關係
整合起來
總結
第七章 駕馭模型
解析理想的補全
文字之外：對數機率
選擇模型
總結
【第三篇 手藝大師】
第八章 對話代理
工具使用
推理
以任務為基礎的互動之上下文
建立對話代理
總結
第九章 LLM 工作流程
對話代理夠用嗎？
LLM 基本工作流程
LLM 進階工作流程
總結
第十章 評估 LLM 應用程式
到底在測試什麼？
離線評估
線上評估
總結
第十一章 展望未來
多模態
總結
索引
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