大语言模型（LLM）是一种具备理解和生成自然语言能力的模型，广泛应用于各类应用场景和学术研究领域，例如聊天机器人、文本摘要、机器翻译、图像生成等。随着计算能力和数据量的显著提升，语言模型正变得日益强大和智能化，例如ChatGPT、百度的文心一言以及阿里巴巴的通义千问等。这些模型能够根据用户的输入提示生成多样化类型和风格的内容。

为了使语言模型能够准确理解我们的需求并生成期望的结果，一门新兴学科——提示工程（Prompt Engineering）应运而生。提示工程是一门专注于利用人工智能模型生成内容的学科，它涉及为模型提供特定的输入（即提示），以引导模型生成相应的输出。提示工程的挑战在于如何巧妙设计输入，以确保模型能够准确把握用户的意图和需求，进而产生高质量的输出。

本书旨在介绍提示工程的基本原理和实施方法，并通过展示其在不同领域和场景中的应用实例，来探讨其面临的挑战和未来发展前景。书中主要采用ChatGPT进行案例测试，期望通过本书的学习，读者能够深入理解并有效运用提示工程，从而在实际工作中更好地解决相关问题。

本书写了哪些内容？

本书主要特色？

实用性强：本书通过实际案例和操作技巧，使读者能够快速上手并灵活运用提示工程技术。

深入浅出：本书以通俗易懂的语言解释提示工程的原理及应用，让职场新手也能轻松掌握。

贴近实际：本书结合了作者多年的职场经验，为读者提供独到的提示工程见解和实用建议。

本书主要读者对象

大中专学生：针对那些在AI绘图、数据分析、人工智能等相关专业领域学习的学生，他们渴望深入了解提示工程技术及其在实际应用中的价值。

数据分析师：针对专业人士，他们希望通过掌握提示工程技术来提升在数据分析、数据可视化和数据挖掘等方面的能力。

研发工程师：对提示工程技术感兴趣的程序设计人员，他们希望了解其原理及应用方法，并期望将这些知识应用于实际项目开发中。

图形设计师：针对从事绘图与设计方面的人员，AI绘图能够迅速创作出涵盖多样化风格与主题的艺术作品，显著提升艺术创作的效率与便捷性。

其他对象：面向广大读者，他们希望了解提示工程技术的原理、应用场景和实践方法，并探索如何将其应用于不同行业。

使用本书的注意事项？

（1）本书内容主要是基于ChatGPT进行编写。ChatGPT是由OpenAI开发的一种人工智能模型，由于众多原因，OpenAI公司并未将ChatGPT使用权限扩展到中国，因此国内用户目前无法直接享受该服务，但是我们可以利用一些免费的Microsoft Edge浏览器加载项进行学习，例如Sider、ChatsNow、DiffusionDraw等，这些基于ChatGPT开发的扩展都可以在Microsoft Edge加载项中免费获取。

（2）Microsoft Edge加载项免费使用次数都有一定限制，若需长期大量使用，或许值得考虑转向国产大模型，例如智谱清言（https://chatglm.cn/），它是由智谱AI公司开发的人工智能助手；文心一言（https://yiyan.baidu.com/），它是由百度开发的人工智能语言模型；通义大模型（https://tongyi.aliyun.com/），它是由阿里云推出的超大规模语言模型，等等。

（3）我们还可以直接使用AI代码生成工具，例如Cursor，它能够自动生成高质量的Python代码，通过使用Cursor，开发者可以快速地生成Python代码，减少开发时间和人力成本。此外，我们还可以在代码编辑器中（如Visual Studio Code、JetBrains等）安装Fitten Code、Bito、CodeGenX等插件，也可以享受AI编程助手的强大功能。