#财经新势力#
本书旨在介绍提示（prompt）工程师的工作内容和相关技能。本书首先讲述提示技术的基本工作原理、提示工程师的常用工具、提示技术的基础模式和提示技术的进阶知识（包括零样本提示、少样本提示和思维链提示）；然后讲解自然语言处理的基础知识和ChatGPT大模型方面的内容，以及NLP模型的特点和应用场景；最后展示提示工程在办公、图片处理、代码开发和电商中的应用。
本书通俗易懂，不仅适合对提示工程师感兴趣或从事相关工作的读者阅读，
还适合对自然语言处理和人工智能感兴趣的读者参考。
以下为上书目录，笔者会借助大模型进行逆向小结，后面有彩蛋。
Prompt提示工程师是一种利用大型语言模型（LLM），如ChatGPT，来快速构建新的和强大的应用程序的技术1。它涉及到制定清晰和具体的指令或查询，以引导语言模型生成期望的响应2。
Prompt提示工程师需要了解语言模型的行为，并根据不同的场景和目标调整输入3。Prompt提示工程师可以利用语言模型的创造力和推理能力，来实现各种各样的功能，例如数学辅导、食谱生成、软件开发、个人网络安全等4。
Prompt提示工程师是一门艺术，也是一门科学，它需要不断地实验和优化，以提高语言模型的效率和准确性5。Prompt提示工程师是未来人工智能领域的一个重要方向，它可以为生活、商业和教育带来巨大的价值和创新。
如果您想了解更多关于Prompt提示工程师的信息，您可以访问以下网站：
Coursera上的Prompt Engineering for ChatGPT课程
DataCamp上的A Beginner’s Guide to ChatGPT Prompt Engineering教程
DeepLearning.AI上的ChatGPT Prompt Engineering for Developers课程
提示工程的基本工作原理是利用语言模型的能力，通过提供合适的输入，来引导它生成期望的输出1。语言模型是一种基于概率的模型，它可以根据给定的文本，预测下一个词或句子的可能性2。语言模型通常是通过大量的文本数据来训练的，从而学习到语言的规律和知识3。
提示工程就是根据不同的任务和目标，设计和优化输入，使得语言模型能够更好地理解和回答问题4。提示工程包括以下几个方面：
明确性：提示应该清楚地定义你想让模型做什么，避免歧义4。
上下文：ChatGPT会根据提示的上下文来生成响应，所以建立一个清晰的上下文是很重要的3。
精确性：精确的提示会产生精确的响应3。
角色扮演：ChatGPT会根据提示中设定的角色来生成响应，例如教师、医生、作家等3。
提示工程是一门艺术，也是一门科学，它需要不断地实验和优化，以提高语言模型的效率和准确性。提示工程可以为开发者提供一种快速构建新颖和强大应用程序的方法。
生成提示的常用工具有以下几种：
Taskade的AI ChatGPT Prompt Generator：这是一个基于网页的工具，可以根据您的输入，生成各种类型的ChatGPT提示1。您可以选择不同的主题和格式，例如创意写作、故事讲述、角色扮演等，然后点击“Use Generator”按钮，就可以得到一些有趣和有用的提示。您也可以点击“Save Generator”按钮，将生成的提示保存为可重复使用的模板1。
Scribbr的How to Write Good ChatGPT Prompts：这是一个教程文章，教您如何编写高质量的ChatGPT提示2。它提供了一些实用的技巧和示例，例如给ChatGPT分配一个角色、提供清晰和具体的上下文、避免偏见、测试和改进您的提示等2。它还介绍了ChatGPT在学校、工作和日常生活中的各种应用场景2。
ChatX的ChatGPT Prompt Generator：这是一个简单而强大的工具，可以帮助您生成Instagram标签3。您只需要输入您想要推广的产品或服务，然后选择一个角色，例如社交媒体经理、营销专家等，就可以得到一些相关和热门的标签。您可以复制并粘贴这些标签到您的Instagram帖子中，以提高您的曝光度和互动率3。
ChatGPT.AI的ChatGPT Prompt Generator：这是一个专门为创意写作、故事讲述和角色扮演游戏设计的工具4。它提供了一些问题形式的提示，旨在激发您想象和构建虚构世界和人物4。您可以根据这些问题来编写您自己的故事或参与游戏。
2.1.1 文本分类指令模板 20
1.问题-回答模板：
问题：基于给定的文本，判断其属于哪个类别？
回答：该文本属于类别X。
示例：
问题：基于给定的电影评论，判断它是正面评价还是负面评价？
回答：该文本属于正面评价。
2.描述模板：
描述：根据给定的文本内容，将其分类为相应的类别。
文本：[输入待分类的文本]
示例：
描述：根据给定的新闻报道，将其分类为体育新闻、政治新闻或科技新闻。
文本：世界杯足球赛的决赛将在本周日进行，两支强队将争夺冠军。
3.选择最佳类别模板：
文本：[输入待分类的文本]
选项：[类别选项列表]
选择：将待分类的文本归类到最符合的类别中。
示例：
文本：根据以下产品描述，将其分类到正确的类别中。
选项：[电视、冰箱、洗衣机、空调]
选择：将待分类的产品描述归类到最符合的类别中。
4.类别解释模板：
解释：请根据以下文本的特征将其分类到相应的类别中。
文本：[输入待分类的文本]
示例：
解释：请根据以下新闻报道的特征将其分类到适当的领域中。
文本：一项最新研究发现，人们每天喝一杯绿茶可以提高注意力和集中力。
5.类别推理模板：
推理：给定以下文本，请推断出其所属的类别。
文本：[输入待分类的文本]
示例：
推理：给定以下电影评论，请推断出它是哪种类型的电影。
文本：这部电影充满了紧张的悬疑情节和意想不到的结局。
2.1.2 机器翻译指令模板 21
1.英译中（English to Chinese）：
Input: Translate the following English text to Chinese.
Example: Translate the sentence "Hello, how are you?" to Chinese.
2.中译英（Chinese to English）：
Input: Translate the following Chinese text to English.
Example: Translate the sentence "你好，最近怎么样？" to English.
3.法译英（French to English）：
Input: Translate the following French text to English.
Example: Translate the sentence "Je ne parle pas français." to English.
4.西译中（Spanish to Chinese）：
Input: Translate the following Spanish text to Chinese.
Example: Translate the sentence "¿Cómo estás?" to Chinese.
5.中译日（Chinese to Japanese）：
Input: Translate the following Chinese text to Japanese.
Example: Translate the sentence "你好，我叫玛丽。" to Japanese.
6.自定义源语言和目标语言（Custom source and target languages）：
Input: Translate the following German text to Russian.
Example: Translate the sentence "Guten Tag!" to Russian.
7.长文本翻译（Translation of long text）：
Input: Translate the following paragraph from English to French.
Example: Translate the following paragraph: "Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit..." to French.
8.网页/文档翻译（Translation of web page/document）：
Input: Translate the content of the following web page/document from Chinese to English.
Example: Translate the content of the web page/document: "https://example.com" from Chinese to English.
2.1.3 情感分析指令模板 23
1.问题形式：
Prompt: "请问你对于[X]是什么感觉？"
Example: "请问你对于这部电影是什么感觉？"
2.描述形式：
Prompt: "请描述一下你对于[X]的感受。"
Example: "请描述一下你对于这个旅行目的地的感受。"
3.评级形式：
Prompt: "请给出对于[X]的评分。"
Example: "请给出对于这本书的评分。"
4.对比形式：
Prompt: "请比较一下你对于[X]和[Y]的感觉，哪个更（正面/负面）？"
Example: "请比较一下你对于这个餐厅和那个餐厅的感觉，哪个更令人满意？"
5.喜好形式：
Prompt: "你是否对于[X]感到满意/喜欢？"
Example: "你是否对于这部电视剧感到满意？"
6.经历形式：
Prompt: "请分享一次你对于[X]的真实经历和感受。"
Example: "请分享一次你对于这款产品的真实使用经历和感受。"
2.1.4 文本生成指令模板 24
1.提问形式：
Prompt: "请根据以下问题回答：[问题]"
Example: "请根据以下问题回答：你认为怎样才是一个好的领导者？"
2.完成句子形式：
Prompt: "请完成下面的句子：[句子]"
Example: "请完成下面的句子：在春天里，我最喜欢的活动是..."
3.描述形式：
Prompt: "请用几句话描述一下：[描述]"
Example: "请用几句话描述一下：这座城市的夜景让我感到..."
4.列举形式：
Prompt: "请列举一些关于[X]的事实或特点。"
Example: "请列举一些关于狗的事实或特点。"
5.分析比较形式：
Prompt: "请分析并比较[X]和[Y]的优缺点。"
Example: "请分析并比较苹果和橙子的优缺点。"
6.观点表达形式：
Prompt: "请陈述你对于[X]的观点。"
Example: "请陈述你对于电子书阅读器的观点。"
7.图片描述形式：
Prompt: "请描述以下图片中的情景或对象：[图片描述]"
Example: "请描述以下图片中的情景或对象：一群孩子在沙滩上玩耍的场景。"
2.1.5 问题回答指令模板 25
1.简短回答形式：
Prompt: "简要回答以下问题：[问题]"
Example: "简要回答以下问题：巴黎是哪个国家的首都？"
2.详细回答形式：
Prompt: "请详细回答以下问题：[问题]"
Example: "请详细回答以下问题：什么是全球变暖，它对地球有何影响？"
3.比较对比形式：
Prompt: "请对比并回答以下问题：[问题1]和[问题2]有何异同？"
Example: "请对比并回答以下问题：狗和猫的主要区别是什么？"
4.解释原理形式：
Prompt: "请解释以下问题的原理：[问题]"
Example: "请解释以下问题的原理：手机是如何接收和发送信号的？"
5.提供事实形式：
Prompt: "请提供一些关于[X]的事实来回答以下问题：[问题]"
Example: "请提供一些关于太阳的事实来回答以下问题：太阳的温度是多少？"
6.分步回答形式：
Prompt: "请逐步回答以下问题：[问题的第一步]，[问题的第二步]，[问题的第三步]..."
Example: "请逐步回答以下问题：如何制作巧克力蛋糕？第一步是什么？第二步呢？"2.1.6 命名实体识别指令模板 26
1.识别人名、地名、组织机构名等实体：
Prompt: "请识别以下句子中的[实体类型]：[待识别句子]"
Example: "请识别以下句子中的人名实体：张三和李四约好下周去看电影。"
2.给出实体的具体信息：
Prompt: "请提供以下[实体类型]的详细信息：[实体名称]"
Example: "请提供以下地名实体的详细信息：巴黎。"
3.比较不同实体之间的差异：
Prompt: "请对比并找出以下两个[实体类型]之间的差异：[实体名称1]和[实体名称2]"
Example: "请对比并找出以下两个城市之间的差异：北京和上海。"
4.根据实体属性进行筛选：
Prompt: "请列出以下[实体类型]的所有[属性]符合[条件]的实体："
Example: "请列出所有国家名称中，人口数量超过1000万的国家。"
5.根据实体关系进行查询：
Prompt: "请列出以下两个[实体类型]之间的[关系]：[实体名称1]和[实体名称2]"
Example: "请列出以下两个国家之间的贸易关系：中国和美国。"
2.1.7 关系抽取指令模板 27
1.查询两个实体之间的关系：
Prompt: "请找出以下两个实体之间的关系：[实体1]和[实体2]"
Example: "请找出以下两个人物之间的关系：乔布斯和苹果公司。"
2.查询某个实体的关系列表：
Prompt: "请列出以下实体与[目标实体]之间的关系：[目标实体]"
Example: "请列出以下人物与马克·扎克伯格之间的关系：乔·沃恩，谢丽尔·桑德伯格，彼得·泰尔，埃里克·施密特。"
3.给出两个实体之间的共同关系：
Prompt: "请找出以下两个实体之间的共同关系：[实体1]和[实体2]"
Example: "请找出以下两个电影之间的共同演员：《阿凡达》和《泰坦尼克号》。"
4.查询某个实体的特定关系：
Prompt: "请找出以下实体与[目标实体]之间的[关系]：[目标实体]"
Example: "请找出以下人物与乔布斯之间的合作关系：史蒂夫·沃兹尼亚克，迈克尔·艾斯纳，艾德·坎特，比尔·盖茨。"
5.查询实体的关系及其特征：
Prompt: "请列出以下实体与[目标实体]之间的[关系]以及相关特征：[目标实体]"
Example: "请列出以下公司与苹果公司之间的合作关系以及合作时间：谷歌，英特尔，微软，高通。"
2.1.8 摘要生成指令模板 28
1.摘要生成：
Prompt: "请为以下文本生成摘要：[待摘要文本]"
Example: "请为以下新闻报道生成摘要：某公司发布了一款创新型智能手机，该手机具有高性能处理器、大容量电池和卓越的摄像功能，将给消费者带来全新的使用体验。"
2.文章摘要生成：
Prompt: "请为以下文章生成摘要：[待摘要文章]"
Example: "请为以下科学论文生成摘要：本研究探索了利用人工智能技术进行自然语言处理的方法，并在实验中展示了该方法在文本分类和情感分析任务上的优越表现。"
3.故事摘要生成：
Prompt: "请为以下故事生成摘要：[待摘要故事]"
Example: "请为以下小说章节生成摘要：主人公意外发现了一本神秘的古老日记，记录着一个失落的宝藏的线索，于是他开始了一场冒险之旅，面对各种挑战和谜题解密。"
4.产品摘要生成：
Prompt: "请为以下产品描述生成摘要：[待摘要产品描述]"
Example: "请为以下商品的描述生成摘要：这款智能手表具有多项功能，包括健康监测、运动追踪和智能通知提醒，拥有时尚外观和长久续航，适合日常佩戴和运动使用。"
5.历史事件摘要生成：
Prompt: "请为以下历史事件生成摘要：[待摘要历史事件]"
Example: "请为以下历史事件生成摘要：某国宣布独立引发了一场持续数年的战争，期间双方进行了激烈的战斗和谈判，最终达成了一项和平协议，解决了边界争端和其他问题。"
2.2.1 格式提取指令模板 31
1.问题解答（Question-Answering）：
Example: 请回答以下问题：
问题：什么是人工智能？
2.对话继续（Continuing a Conversation）：
Example: 用户：你好！
AI：你好！有什么我可以帮助你的吗？
3.文章创作（Article Writing）：
Example: 请根据以下提示完成一篇关于旅行的文章：
主题：最佳旅行目的地
提示：亚洲、美食、文化
4.电影推荐（Movie Recommendation）：
Example: 根据以下条件为我推荐一部电影：
类型：科幻
年份：2020年以后
评分：大于8分
5.故事开头（Story Beginning）：
Example: 给我写一个关于太空冒险的故事开头。
2.2.2 文件格式转换 33
1.PDF转Word格式：
Prompt: 将这个PDF文件转换为Word格式。
Example: 把这份合同的PDF文件转为Word格式。
2.图片转文本：
Prompt: 将这张图片中的文本提取为可编辑的文本格式。
Example: 将这张扫描件中的文本提取为可编辑的文本格式。
3.Excel转CSV：
Prompt: 将Excel文件转换为CSV格式。
Example: 将这个包含销售数据的Excel文件转为CSV格式，以便进行数据分析。
4.文本翻译：
Prompt: 将这段英文文本翻译成法语。
Example: 将这个用户手册的英文文本翻译成法语。
5.音频转文字：
Prompt: 将这段音频文件转换为文字格式。
Example: 将这段会议录音的音频文件转为文字格式，以便于记录和整理。
6.Word转PDF：
Prompt: 将这个Word文档转换为PDF格式。
Example: 将这份报告的Word文档转为PDF格式，以便于共享和打印。
7.视频转GIF：
Prompt: 将这个视频文件转换为GIF格式。
Example: 将这段搞笑的猫咪视频转为GIF格式，以方便在社交媒体上分享。以上最好是通过万金油的Python代码实现，选好库的话，只需要import外加几行代码就可以实现。
2.2.3 代码转换 34
在使用ChatGPT进行代码转换时，以下是一些经典的Prompt模板范例：
1.Python代码转换为JavaScript：
Prompt: 将这段Python代码转换为相应的JavaScript代码。
Example: 将这个Python函数转换为相应的JavaScript代码：
def greet(name):
print("Hello, " + name + "!")
greet("World")
2.JavaScript代码转换为Python：
Prompt: 将这段JavaScript代码转换为相应的Python代码。
Example: 将这个JavaScript函数转换为相应的Python代码：
function greet(name) {
console.log("Hello, " + name + "!");
}
greet("World");
3.Java代码转换为C++：
Prompt: 将这段Java代码转换为相应的C++代码。
Example: 将这个Java类转换为相应的C++代码：
public class HelloWorld {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, World!");
}
}
4.C++代码转换为Java：
Prompt: 将这段C++代码转换为相应的Java代码。
Example: 将这个C++函数转换为相应的Java代码：
#include
using namespace std;
void greet(string name) {
cout << "Hello, " << name << "!" << endl;
}
int main() {
greet("World");
return 0;
}
5.Python代码转换为R：
Prompt: 将这段Python代码转换为相应的R代码。
Example: 将这个Python函数转换为相应的R代码：
def greet(name):
print("Hello, " + name + "!")
greet("World")
这些是一些常见的代码转换的Prompt模板范例，你可以根据具体需要进行修改和扩展。请注意，代码之间的语法和结构可能存在差异，转换的结果可能需要根据目标语言的要求进行调整和优化。 2.3.1 电商客服机器人 37
1.查询商品信息：
Prompt: 用户想要查询商品信息，如何进行回复？
Example: 用户：“我想知道这件衬衫的价格和尺码。” 机器人回复：“这件衬衫的价格是$29.99，有S、M和L三种尺码可选。”
2.处理订单问题：
Prompt: 用户询问订单相关问题，如何进行回复？
Example: 用户：“我在上周购买的商品还没收到，请问发货进度如何？” 机器人回复：“非常抱歉给您带来不便。请提供订单号，我会帮您查询发货情况。”
3.退换货政策解释：
Prompt: 用户对退换货政策有疑问，如何进行回复？
Example: 用户：“如果我购买的商品有质量问题，可以退货吗？” 机器人回复：“是的，如果您购买的商品有质量问题，我们提供30天内的退货服务，请您保留好购买凭证。”
4.客户投诉处理：
Prompt: 用户提出投诉，如何进行回复？
Example: 用户：“我购买的商品与网站上的图片不符，我很失望！” 机器人回复：“非常抱歉给您带来困扰。请您提供订单号，我们会尽快解决并提供合适的解决方案。”
5.优惠活动说明：
Prompt: 用户询问当前的优惠活动，如何进行回复？
Example: 用户：“请问有没有购物满100元减50元的优惠活动？” 机器人回复：“是的，我们目前正在举行购物满100元减50元的优惠活动，活动期限为本月底。”2.3.2 计算机程序员 38
1.解决编程问题：
Prompt: 程序员遇到了一个编程问题，如何进行回复？
Example: 程序员：“我在使用Python时遇到了一个数组排序的问题。” 机器人回复：“您可以尝试使用Python内置的sorted()函数对数组进行排序，或者使用算法如快速排序来实现。”
2.学习新编程语言：
Prompt: 程序员想要学习一门新的编程语言，如何进行回复？
Example: 程序员：“我想学习Go语言，请问有哪些学习资源和推荐的学习路径？” 机器人回复：“学习Go语言可以从官方文档开始，还有很多在线教程和书籍可以参考，推荐的学习路径包括先了解基础语法、进行小项目实践和参与开源项目。”
3.代码调试技巧：
Prompt: 提供一些关于代码调试的技巧和建议。
Example: 程序员：“我在调试代码时一直遇到Bug，有没有一些调试技巧可以分享？” 机器人回复：“在调试时，可以使用打印语句输出变量值和调试信息，也可以借助调试工具插入断点并逐行查看代码执行过程。此外，注意阅读错误信息和利用日志记录来定位问题。”
4.选择合适的数据结构：
Prompt: 程序员想选择合适的数据结构来解决问题，如何进行回复？
Example: 程序员：“我需要在程序中存储一些键值对，应该选择使用哪种数据结构？” 机器人回复：“对于键值对，可以考虑使用字典（Dictionary）数据结构，它提供了快速的键值查找和插入操作。”
5.提高代码效率：
Prompt: 程序员想要提高代码的执行效率，有什么建议？
Example: 程序员：“我的代码在处理大数据时运行得很慢，有没有一些建议来提高执行效率？” 机器人回复：“可以考虑使用更高效的数据结构和算法，避免不必要的循环和重复计算。此外，可以借助并行编程和优化编译器选项来提升性能。”
2.3.3 办公室文员 41
1.安排会议：
Prompt: 办公室文员需要安排会议，请提供一个范例。
Example: 文员：“请帮我安排一个团队会议，包括时间、地点和与会人员。” 机器人回复：“会议时间是下周一上午10点，地点在会议室A。与会人员包括部门经理、项目经理和团队成员。”
2.更新行程：
Prompt: 办公室文员需要更新领导的行程，请提供一个范例。
Example: 文员：“请帮我更新明天领导的行程，包括会议、访问和午餐。” 机器人回复：“明天的行程安排如下：上午10点参加项目会议，11点进行客户拜访，12点午餐与合作伙伴。”
3.预订差旅：
Prompt: 办公室文员需要为员工预订差旅，请提供一个范例。
Example: 文员：“请帮我为李明预订下周的差旅，需要机票和酒店。” 机器人回复：“下周一到周三的行程预订已完成，机票已订购并发送至邮箱，酒店预订在市中心的ABC酒店。”
4.处理文件：
Prompt: 办公室文员需要处理文件，请提供一个范例。
Example: 文员：“请帮我处理这份合同文件，需要整理、归档和发送给相关人员。” 机器人回复：“合同文件已整理并归档在合同文件夹中，同时已发送给部门经理和法务部门进行审批。”
5.协调日程：
Prompt: 办公室文员需要协调多个人的日程，请提供一个范例。
Example: 文员：“请协调明天上午9点到11点之间的会议时间，参与者是王经理和李总监。” 机器人回复：“已与王经理和李总监确认，明天上午9点到11点安排会议，会议室为C301。”如果以上接OA系统的API或者一些Sass服务商，就比较赛博朋克了。
3.1.1 情感分类模板 46
1.分类情感：
Prompt: 请将下面这段文本分类为正面、负面还是中性情感。
Example: 文本：“这部电影真是太精彩了！演员的表演非常出色，剧情扣人心弦。” 机器人回复：“正面情感。”
2.情感评价：
Prompt: 请根据下面这段评论判断用户的情感是积极、消极还是中立。
Example: 文本：“这个产品真是差劲透顶！质量非常差，完全不值得购买。” 机器人回复：“消极情感。”
3.标记情感：
Prompt: 将下面这封电子邮件标记为正面、负面或中性情感。
Example: 文本：“亲爱的用户，感谢您对我们产品的支持！我们很高兴听到您的反馈，并将继续改进。” 机器人回复：“正面情感。”
4.情感分析：
Prompt: 根据下面这段文字，判断作者的情感倾向是正面、负面还是中性。
Example: 文本：“今天早上的交通堵得我快要发疯了！浪费了我大量的时间和精力。” 机器人回复：“负面情感。”
5.用户评论分类：
Prompt: 将下面这条用户留言分类为喜欢、不喜欢还是中立。
Example: 文本：“这家餐厅的食物味道真是独特，服务也很周到，非常推荐！” 机器人回复：“喜欢情感。”3.1.2 实体提取 48
1.提取人名：
Prompt: 请从下面的文本中提取人名。
Example: 文本：“昨天我和李明一起去看电影。” 机器人回复：“李明”。
2.提取地点：
Prompt: 请从下面的文本中提取地点。
Example: 文本：“他们计划在巴黎度假。” 机器人回复：“巴黎”。
3.提取日期：
Prompt: 请从下面的文本中提取日期。
Example: 文本：“会议将于2023年9月15日举行。” 机器人回复：“2023年9月15日”。
4.提取组织机构名：
Prompt: 请从下面的文本中提取组织机构名。
Example: 文本：“他们在谷歌工作。” 机器人回复：“谷歌”。
5.提取货币金额：
Prompt: 请从下面的文本中提取货币金额。
Example: 文本：“这本书的价格是199元。” 机器人回复：“199元”。1.通用领域问题回答：
Prompt: 回答下面的问题：[问题]
Example: 问题：“什么是人工智能？” 机器人回复：“人工智能是一种模拟和复制人类智能的科学和工程领域。”
2.故事续写：
Prompt: 继续下面的故事：[起始文本]
Example: 起始文本：“一天，小明走进了神秘的森林。” 机器人回复：“他发现了一个隐藏着宝藏的古老洞穴...”
3.图片描述：
Prompt: 描述下面的图片：[图片链接]
Example: 图片链接：“[插入图片链接]” 机器人回复：“这是一张美丽的日落照片，夕阳映照在湖面上，波光粼粼。”
4.语言翻译：
Prompt: 将下面的句子翻译成英文：[中文句子]
Example: 中文句子：“你好，很高兴见到你。” 机器人回复：“Hello, nice to meet you.”
5.比较两个选择：
Prompt: 比较下面的两个选项：[选项1] 和 [选项2]
Example: 选项1：“购买一个新电视” 选项2：“出去旅行” 机器人回复：“如果你更注重娱乐，购买一个新电视可能是个不错的选择。但如果你喜欢探索和冒险，出去旅行会是更好的选择。”
3.3.1 零样本思维链提示 52
1.给出定义：
Prompt: 定义下面的词语：[词语]
Example: 词语：“永恒之爱” 机器人回复：“永恒之爱是指那种无条件、持久、深厚的爱，超越时间和空间的限制。”
2.解释原理：
Prompt: 解释下面的原理：[原理]
Example: 原理：“薛定谔的猫” 机器人回复：“薛定谔的猫是薛定谔提出的一个量子力学思想实验，用来描述微观粒子的叠加态和量子纠缠现象。”
3.预测结果：
Prompt: 预测下面事件的结果：[事件]
Example: 事件：“明天会下雨吗？” 机器人回复：“根据当前的天气情况和预测模型，明天有可能下雨。”
4.提供建议：
Prompt: 就下面的情况给出建议：[情况]
Example: 情况：“我感到很焦虑。” 机器人回复：“尝试进行深呼吸和放松活动，寻找舒缓压力的方法，或者与朋友分享你的感受。”
5.比较优缺点：
Prompt: 比较下面的两个选项的优缺点：[选项1] 和 [选项2]
Example: 选项1：“购买一辆新车” 选项2：“坐公共交通” 机器人回复：“购买一辆新车能提供更大的便利性和灵活性，但同时也需要考虑到高额的购车成本和维护费用；坐公共交通则更环保和经济，但可能会受限于时间和路线。”
3.3.2 少样本思维链提示 56
1.问答型：
Prompt: 回答下面的问题：[问题]
Example: 问题：“什么是人工智能？” 机器人回复：“人工智能是指计算机系统使用算法和模型来模拟人类智能的能力。”
2.补全句子：
Prompt: 补全下面的句子：[句子]
Example: 句子：“时间就是______。” 机器人回复：“时间就是连续不断的过去、现在和未来。"
3.提供建议：
Prompt: 根据下面的情境给出建议：[情境]
Example: 情境：“我想提高我的学习效率。” 机器人回复：“尝试制定一个合理的学习计划，集中注意力，使用记忆技巧，并保持良好的学习环境。”
4.总结概念：
Prompt: 总结以下概念：[概念]
Example: 概念：“社会主义” 机器人回复：“社会主义是一种经济、政治和社会制度，强调公有制、社会公平和国家干预。”
5.解释原理：
Prompt: 解释下面的原理：[原理]
Example: 原理：“杜鹃算法” 机器人回复：“杜鹃算法是一种启发式优化算法，灵感来源于杜鹃鸟的筑巢行为，通过逐代替换个体来寻找最优解。”
4.1.1 分词 61
分词是自然语言处理中的一个任务，它指的是将连续的文本序列切分成一系列有意义的词语或词组。
在英文中，单词之间通过空格进行分割，因此分词相对较为简单。但在中文等非空格分隔的语言中，由于字与字之间没有明显的边界，所以需要使用分词算法来将中文文本切分成词语。
Python中有多个中文分词库可供使用，其中常用的包括：
jieba：jieba是目前最常用的中文分词库，具有速度快、功能全面的特点。它支持基于规则和统计模型的分词方法，并且提供了多种分词模式和调用接口。
SnowNLP：SnowNLP是一个基于概率和规则的中文自然语言处理工具包，其中包含了分词功能。它可以进行中文分词、词性标注等操作。
THULAC：THULAC是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室开发的中文词法分析工具包。它采用了基于字的分词方法，并且具有较好的分词准确性和速度。
HanLP：HanLP是一款自然语言处理工具包，提供了丰富的中文分词功能。它包含了多种分词模型可供选择，并支持自定义词典和用户字典。
这些库都可以在Python环境中使用，可以根据实际需求选择适合的分词库进行文本分词处理。
4.1.2 关键词提取 66
关键词提取和实体提取都是自然语言处理中的重要任务，它们之间有关联但又有所不同。
关键词提取是指从一段文本中自动抽取出具有代表性和重要性的词语。这些词语通常能够概括文本的主题或关键内容，有助于理解文本的核心信息。关键词提取可以帮助我们快速了解一个文本的主题，并进行文本分类、信息检索等任务。
实体提取是指从文本中识别和抽取出具有特定意义的命名实体，如人名、地名、组织机构名、日期等。实体通常代表文本中的具体事物或概念，识别出这些实体可以帮助理解文本的结构和含义，有助于命名实体识别、知识图谱构建等任务。
关键词提取和实体提取之间存在一定的关系：
关键词可以是实体：在某些情况下，关键词可以是具体的实体，如提取新闻标题中的人名、地名等作为关键词。
实体可能是关键信息：某些情况下，文本中的实体可能代表着重要的信息，例如在分析用户评论时，提取评论中的产品名作为关键词可以帮助了解用户对该产品的评价。
实体可以作为上下文：在关键词提取任务中，实体可以作为上下文来生成更具语义一致性的关键词。例如，在分析某个人的社交媒体账号时，提取与该人相关的实体（如兴趣爱好、职业等）作为关键词可以更好地描述该人的特征。
虽然关键词提取和实体提取有一定的关系，但它们的目标和方法略有不同。关键词提取更侧重于提取概括文本主题的词语，而实体提取更专注于识别具有特定意义的命名实体。它们在自然语言处理中常常作为独立的任务进行处理。
4.1.3 摘要提取 73
摘要提取是一种自动化的文本处理技术，旨在从文本中自动抽取出包含文本主要信息的关键句子或短语，形成一个简洁但又保留原始文本核心内容的摘要。
Python中可以使用各种开源库和算法来实现文本摘要提取，以下是两种常用的方法：
基于统计特征的方法：
首先，需要对原始文本进行分句和分词处理，可以使用中文分词库（如jieba）来处理中文文本。
然后，使用TF-IDF（词频-逆文档频率）或其他统计算法来计算每个句子的重要性得分。重要性得分通常基于词频、句子位置等因素。
最后，选择拥有最高得分的几个句子作为摘要。
基于深度学习的方法：
使用预训练的深度学习模型，如BERT、TextRank等。
首先，将原始文本进行分句和分词处理。
然后，将分词后的句子转换为词向量表示。
接下来，使用深度学习模型对每个句子进行编码并计算句子的重要性得分。
最后，选择得分高的句子作为摘要。
以下是使用Python中的Gensim库实现基于TF-IDF的摘要提取的示例代码：
from gensim.summarization import summarize
# 原始文本
text = "这里是一段原始文本..."
# 提取摘要
summary = summarize(text)
# 打印摘要
print(summary)ChatGPT模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它可以对文字进行理解和生成回复。下面简要介绍ChatGPT模型如何看懂文字：
数据准备：ChatGPT模型的训练需要大量的文本数据作为输入。这些数据通常是以对话的形式组织，包括用户的问题或指令以及AI模型的回复。通过大规模训练数据，模型可以学习到不同的语言表达方式和上下文关系。
文本编码：ChatGPT模型使用了深度神经网络来构建一个编码器-解码器结构。在训练之前，输入的文本被转换成数字形式的向量表示，这个过程称为文本编码。常见的编码方法包括词嵌入（Word Embedding）和位置编码（Positional Encoding），它们可以将不同的单词和位置映射到向量空间中。
注意力机制：ChatGPT模型采用了注意力机制（Attention Mechanism），通过捕捉输入文本中各部分之间的关联性来提供更好的语义理解和表达能力。注意力机制使模型能够在生成回答时根据输入的上下文动态地调整生成每个单词的权重。
解码输出：在理解了输入的文本后，ChatGPT模型使用解码器来生成回答。解码器通常也是一个深度神经网络，它根据编码器提供的上下文信息预测下一个单词或字符。生成的回答会基于之前的对话历史和模型的训练经验。
训练优化：ChatGPT模型通过大规模的训练数据和反向传播算法进行训练优化。在训练期间，模型会尝试最小化目标函数（如交叉熵损失），使得生成的回答与真实回答尽可能一致。
总而言之，ChatGPT模型通过对大量对话数据进行训练，学习从输入文本中抽取有用的上下文信息，并使用解码器生成合理的回答。这种方式使得模型能够理解和生成人类语言，并在对话中作出相应的回应。
4.2.1 独热表示 80
独热表示（One-Hot Encoding）是一种常用的文本特征表示方法，用于将离散的文本特征转换为数字向量。
在独热表示中，每个不同的特征值被赋予一个唯一的整数编码，并且对应一个向量，向量的维度与特征的取值个数相等。这个向量的所有元素都为0，除了对应特征值的索引处为1，表示该特征值出现。
举个例子来说明，假设有一个特征表示颜色，可能的取值为"红色"、"蓝色"和"绿色"。使用独热表示可以将这三个取值编码成如下向量：
"红色"：[1, 0, 0]
"蓝色"：[0, 1, 0]
"绿色"：[0, 0, 1]
可以看到，每个向量都是稀疏的，只有一个位置上为1，其余位置都为0。这样的编码方式使得不同的特征值之间相互独立，方便进行计算和处理。
独热表示在自然语言处理和机器学习中广泛应用，可以用于表示词汇、类别变量等离散特征。它是一种简单但有效的特征表示方法，不仅能够保留离散特征的信息，还便于在机器学习算法中使用。
4.2.2 LSA 81
LSA（Latent Semantic Analysis）是一种用于文本分析和信息检索的技术，通过对文本进行数学分解来提取语义特征。
LSA的核心思想是将一篇文本表示为一个向量，并将这些向量映射到一个低维空间中，以便更好地捕捉文本之间的语义关系。具体来说，LSA先将单词在文本中的出现次数组成的矩阵进行奇异值分解（Singular Value Decomposition, SVD），得到三个矩阵：一个包含单词的向量表示、一个包含文本的向量表示和一个包含SVD的奇异值的对角矩阵。然后，可以根据这些向量进行文本分类、相似度计算等操作。
LSA常用于降维和文本分类，它可以在保留主要语义信息的前提下减少数据维度，提高文本处理效率。在信息检索中，LSA也可以帮助根据查询词组和文档之间的语义相似度对文档进行排序，以提高检索精度。
需要注意的是，LSA的局限性在于它只能捕捉静态的文本表示，无法考虑上下文和动态变化。近年来，随着深度学习的兴起，基于神经网络的自然语言处理技术已经成为主流，如Word2Vec、BERT等，它们能够更好地捕捉语义信息，并在文本分类、机器翻译等任务中取得了很大成功。
4.2.3 Word2Vec 83
Word2Vec是一种用于将单词映射到向量表示的自然语言处理技术，它通过训练一个浅层神经网络来学习单词之间的语义关系。
Word2Vec的核心思想是基于上下文来学习单词的向量表示。它包括两种主要的模型：CBOW（Continuous Bag-of-Words）和Skip-gram。CBOW模型试图根据上下文单词来预测目标单词，而Skip-gram模型则相反，根据目标单词来预测上下文单词。通过训练这些模型，Word2Vec可以生成高质量的单词嵌入向量，使得具有相似上下文的单词在向量空间中更加接近。
在Python中，可以使用gensim库来实现Word2Vec。以下是一个简单的示例：
首先，确保已经安装了gensim库：
pip install gensim然后，导入相关的包并加载数据进行训练：
from gensim.models import Word2Vec
# 准备训练数据
sentences = [["I", "like", "cat"],
["I", "like", "dog"],
["I", "love", "cat"],
["I", "love", "dog"]]
# 训练Word2Vec模型
model = Word2Vec(sentences, min_count=1)
# 获取单词的向量表示
vector_cat = model.wv['cat']
print(vector_cat)在这个例子中，我们准备了一组简单的句子作为训练数据。然后，通过Word2Vec类来训练模型，指定min_count参数为1表示只考虑出现次数大于等于1的单词。训练完成后，可以使用wv属性获取单词的向量表示。
需要注意的是，Word2Vec通常需要大量的文本数据来进行训练，以便学到更准确的单词嵌入。以上仅是一个简单示例，实际应用中需根据任务和数据集进行适当的调参和优化。
4.2.4 预训练模型 85
预训练模型是一种在大规模语料库上进行训练后得到的通用语言模型，它能够学习到单词或子词的丰富语义和上下文信息。预训练模型通过使用无监督学习的方法，从大量的未标记数据中自动学习出通用的语言表示。
预训练模型通常具有两个主要的组成部分：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器部分负责将输入的文本转化为一个紧凑的表示，而解码器则负责根据这个表示生成相应的输出。在训练过程中，预训练模型会尽可能地通过最大化概率来预测下一个单词或预测被遮蔽的单词。通过这样的方式，模型能够学习到单词之间的语义关系和上下文信息。
常见的预训练模型包括Word2Vec、GloVe、ELMo、BERT等。这些模型可以捕捉到单词或子词的语义信息，并且可以应用于各种自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。由于预训练模型已经学习到了通用的语言表示，因此在具体任务上，我们可以通过微调（Fine-tuning）来适应特定的任务和数据集，以提高模型的性能。
预训练模型的优势在于可以利用大规模的未标记数据进行训练，从而减少了对标注数据的依赖性，并且能够有效地捕捉语义和上下文信息。预训练模型在自然语言处理领域取得了巨大的成功，并且成为了众多NLP任务的基础模型。
4.2.5 相似度和类比性 87
相似度（similarity）和类比性（analogy）是自然语言处理中常用的两个概念。
相似度是指两个文本、词语或句子之间在语义或语言结构上的相似程度。相似度可以衡量两个文本之间的语义接近程度，常用于词语相似度计算、文本相似度匹配等任务。常见的相似度计算方法包括基于词向量的余弦相似度、Jaccard相似度或编辑距离等。这些方法能够比较两个文本之间的特征、结构或词语之间的关系，从而得出相似度评分。
类比性是指通过推理和迁移学习，从已知的事实或关系中找出新的类比关系。以“男人-女人”类比为例，可以通过已知的词对“国王-皇后”来推断出“父亲-母亲”，这种关系可以应用于词语、短语甚至句子之间。类比性常用于词语嵌入空间的推理任务、问题回答等。
在Python中，实现相似度和类比性可以使用不同的工具和库，例如：
from gensim.models import Word2Vec
# 加载预训练的Word2Vec模型
model = Word2Vec.load('path/to/word2vec/model')
# 计算两个词语的余弦相似度
similarity_score = model.wv.similarity('word1', 'word2')
print(f"相似度分数：{similarity_score}")import spacy
# 加载英文的预训练模型
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
# 计算两个文本的相似度
doc1 = nlp("I like cats")
doc2 = nlp("I love dogs")
similarity_score = doc1.similarity(doc2)
print(f"相似度分数：{similarity_score}")from gensim.models import Word2Vec
# 加载预训练的Word2Vec模型
model = Word2Vec.load('path/to/word2vec/model')
# 找出具有类比关系的词语
analogies = model.wv.most_similar(positive=['woman', 'king'], negative=['man'])
print(f"类比结果：{analogies}")这些示例中，可以通过已经训练好的词向量模型计算相似度或进行类比关系推理。具体实现根据任务和所使用的工具库而异，上述方法仅提供了一种基本的实现方式。
ChatGPT是由OpenAI开发的基于GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构的大规模对话式语言模型。GPT是一种使用深度神经网络进行自然语言处理的模型，通过在大规模数据上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和概念。
ChatGPT是在GPT的基础上针对对话任务进行优化和微调得到的模型。相比于传统的GPT模型，ChatGPT更加注重对话生成和响应的能力，在长文本生成、多轮对话等场景中表现出色。ChatGPT具有以下特点：
ChatGPT在各种对话场景中都具备广泛的应用，如在线客服、智能助手、社交媒体聊天等。它的出色的生成能力和交互性使得用户能够与模型进行自由流畅的对话，并得到准确和有趣的回复。
值得注意的是，虽然ChatGPT在很多对话任务上表现出色，但它仍然可能存在理解不准确、生成不合理或输出不完全准确的情况。因此，在生产环境中使用ChatGPT时，需要谨慎考虑并进行适当的监督和过滤，以确保其输出的质量和合理性。
目前，市面上已经有一些可以使用ChatGPT生成PPT的网站或插件，如**Slidesgo**、**SlidesAI**、**Tome**等。这些工具都可以让我们通过简单几步，就能得到一个完整的PPT[2]。此外，还有一款名为**ChatPPT**的工具，可以在PPT中直接生成PPT，无需切换界面[6]。
在国内，也有一些可以使用的工具。例如，**Mindshow**，你可以在这个平台上使用ChatGPT生成PPT[4]。此外，还有一些插件，如**Argil AI**，可以在ChatGPT中直接生成PPT[8]。
需要注意的是，使用这些工具时，可能需要先在ChatGPT中生成内容，然后再将内容粘贴到工具中[6]。同时，虽然ChatGPT可以帮助我们生成PPT，但我们不能完全依赖它，还需要我们自己进行一些修改和调整[5]。
你可以使用ChatGPT和一些插件来生成思维导图。具体步骤如下：
另外，ONLYOFFICE免费开源办公软件也更新了ChatGPT的插件，你可以在ONLYOFFICE在线个人版上使用5。
需要注意的是，虽然ChatGPT插件可以帮助你生成思维导图，但是在使用过程中，你可能需要对生成的内容进行适当的修改和调整，以满足你的具体需求。
你可以使用ChatGPT来绘制流程图，有一些插件可以帮助你实现这个目标。
这些插件和软件都可以帮助你用ChatGPT来绘制流程图，具体使用哪一个，你可以根据自己的需求和喜好来选择。
对于使用ChatGPT生成插画的网站或插件，我在搜索结果中找到了以下信息：
至于国内是否可以使用，我在搜索结果中并没有找到明确的信息。你可能需要进一步搜索或咨询相关的技术支持以获取更准确的信息。
对于使用ChatGPT生成装修图的网站或插件，我找到了一些信息。其中一种是Argil AI，它是一个非常好的ChatGPT插件，用户可以直接在ChatGPT内部生成图像7。另外，你也可以参考一些ChatGPT插件的评测，如"70款ChatGPT插件评测"，这可能会对你有所帮助6。
然而，需要注意的是，ChatGPT并没有对国内开放使用权限，因此国内的用户是无法直接使用ChatGPT的1。如果你在国内，你可能需要寻找一些国内的ChatGPT镜像站来使用2。
目前，我没有找到具体的网站或插件可以使用ChatGPT生成游戏原画。然而，有一些工具和插件，比如Argil AI7，可以在ChatGPT内部生成图像。此外，还有一些Chrome插件，如"UseChatGPT.AI"，可以将ChatGPT应用到任何网页上8。
在国内，由于网络环境的特殊性，可能有部分插件或工具无法使用。你可以根据自己的需求，
目前，ChatGPT并无法直接生成视频，但是可以借助插件来实现视频生成的功能。例如，对于那些从事Tiktok海外运营的用户而言，Visla和HeyGen是我目前测试的两款可生成视频的插件6。具体的使用方法，你可以先登陆你的ChatGPT帐号，并单击邮箱，然后按照插件的指示进行操作。
你可以在全球著名在线设计平台Canva上使用ChatGPT Plus（GPT-4）来生成海报。只需输入文本提示，就能在几秒钟内生成包括演示文稿、PPT插图、电子书封面、宴会邀请函等多种形式的设计14。
另外，还有一些插件也可以帮助你使用ChatGPT生成海报，如Argil AI等8。
至于国内是否有可用的ChatGPT生成海报的网站或插件，目前的搜索结果中并未提供相关信息，建议你可以在国内的在线设计平台或者插件市场中寻找是否有类似的功能。
你可以使用以下的网站或插件帮助写代码：
需要注意的是，虽然这些工具和插件都可以帮助你编写代码，但是在使用过程中，你还需要结合自己的实际情况进行调整和使用。
7.2.1 学习新技术 174
7.2.2 维护代码 175
7.3.1 代码自动补全 186
7.3.2 代码语法检查 188
8.2.1 商品标题和描述 202
8.2.2 活动策划 204
8.2.3 直播话术和脚本 206
8.2.4 推广文案 207
8.3.1 产品设计图 208
8.3.2 产品场景图 213
有点意思，试着通过慕容复的绝学斗转星移“以彼之道 还施彼身”，做个学习笔记。
从开始使用ChatGPT到实现OCR2GPT，笔者用它也有半年了，做个系统化的小结。
页面更新：2024-03-03
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