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在AI原生应用的探索之路上，大语言模型与提示工程面临着诸多挑战。一方面，过度乐观的预期让开发者陷入困境；另一方面，大语言模型在效果、性能等方面的局限也限制了其应用。本书作者作为一线从业者，深感驾驭大模型的重要性，并决定分享其实战经验，以期推动行业进步。
《AI原生应用开发：提示工程原理与实战》是一本由人民邮电出版社权威出版，专门针对正在探索如何利用大模型做应用场景落地的人群，如研发工程师、产品经理、技术经理等。它站应用落地视角让你理解大模型是什么，能干什么，如何落地。
以下是对各章节的简要介绍：
第1章：提示工程概述
深入探讨AI原生应用的挑战与机遇，揭示大语言模型与实际应用间的鸿沟，强调提示工程在弥合这一差距中的关键作用。
第2章：结构化提示设计
全面展示结构化提示设计策略，通过结构引导、内容引导等维度，提升AI原生应用的内容生成质量与可控性。
第3章：NLP任务提示
介绍如何运用提示工程技术，引导大语言模型完成各类NLP任务，如文本生成、分类、信息抽取等，展现自然语言处理的新进步。
第4章：内容创作提示
提供系统化的内容创作提示方法，解决大语言模型在创意、文风等方面的挑战，分享实用的创作技巧与长文本创作策略。
第5章：生成可控性提示
深入探讨大语言模型输出控制的策略，分类解析可控性问题，剖析输出不可控的多种因素，并提出有效的控制策略。
第6章：提示安全设计
探讨提示安全设计在AI原生应用开发中的重要性及其挑战，揭示大语言模型面临的安全问题，并提出应对策略。
第7章：形式语言风格提示
分析形式语言风格提示在AI原生应用开发中的应用，通过融入严格语法结构，增强提示的准确度和表达力，探讨编程领域的变革。
第8章：推理提示
深入探讨大语言模型的推理能力，特别是通过思维链技术增强和优化推理能力，从基础到高级，详细阐述推理提示技巧。
第9章 智能体提示
本章我们深入探讨了智能体的概念、架构及其核心组成部分。探讨大语言模型在智能体中的应用，分析其感知、决策与行动机制。
第10章 展望未来
为AI原生应用的未来发展提供全面视角，探讨落地路径、效果评估与工程化挑战，提出务实建议，助力AI原生应用成功落地。
本书内容详实，结构清晰，不仅适合大模型应用开发者、产品经理等群体阅读，也适合对AI原生应用开发感兴趣的读者参考。
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