【新书】大语言模型提示工程：构建基于大语言模型应用的艺术与科学

大语言模型（LLM）正在改变世界，承诺自动化任务并解决复杂问题。新一代的软件应用程序正在将这些模型作为构建块，释放几乎每个领域的新潜力，但要可靠地访问这些能力，需要掌握新的技能。本书将教你提示工程的艺术与科学——解锁LLM真正潜力的关键。

行业专家 John Berryman 和 Albert Ziegler 分享了如何与人工智能有效沟通，将你的想法转化为语言模型友好的格式。通过学习哲学基础和实践技巧，你将获得知识和信心，能够构建下一代基于LLM的应用程序。

• 理解LLM架构并学习如何与其最佳互动
• 设计应用程序的完整提示制作策略
• 收集、整理并呈现上下文元素，以创建高效提示
• 掌握特定的提示制作技巧，如少量样本学习（few-shot learning）、思维链提示（chain-of-thought prompting）和RAG（retrieval-augmented generation）

作者介绍

John Berryman 是 Arcturus Labs 的创始人兼首席顾问，专注于LLM应用程序开发。他的专业知识帮助企业利用先进的人工智能技术。作为 GitHub Copilot 的早期工程师，John 为其自动补全和聊天功能的发展做出了贡献，处于人工智能辅助编程工具的前沿。 在参与Copilot的工作之前，John在搜索引擎领域建立了令人印象深刻的职业生涯。他的多元化经验包括帮助开发美国专利局的下一代搜索系统，为 Eventbrite 构建搜索和推荐系统，并为 GitHub 的代码搜索基础设施做出贡献。John 还是《Relevant Search》（Manning）的共同作者，该书总结了他在搜索领域的专业知识。 John 在尖端人工智能应用和基础搜索技术方面的独特背景，使他处于LLM应用和信息检索创新的前沿。 Albert Ziegler 早在LLM应用成为主流之前，就开始设计以人工智能驱动的系统。作为 GitHub Copilot 的创始工程师，他设计了其提示工程系统，并帮助激发了一波 AI 驱动工具和“Copilot”应用程序的浪潮，塑造了开发者辅助和LLM应用程序的未来。 如今，Albert 继续在 AI 技术的前沿推动边界，担任 AI 网络安全公司 XBOW 的 AI 部门负责人。在那里，他领导将大语言模型与尖端安全应用结合的工作，致力于保护未来数字世界的安全。