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书名：AI提示工程必知必会

作者：王国平 编著

出版社：清华大学出版社

出版时间：2024年8月

ISBN：9787302671909

字数：133千字

内容简介

本书为读者提供了丰富的AI提示工程知识与实战技能。本书主要内容包括各类提示词的应用，如问答式、指令式、状态类、建议式、安全类和感谢类提示词，以及如何通过实战演练掌握提示词的使用技巧；使用提示词进行文本摘要、改写重述、语法纠错、机器翻译等语言处理任务，以及在数据挖掘、程序开发等领域的应用；AI在绘画创作上的应用，百度文心一言和阿里通义大模型这两大智能平台的特性与功能，以及市场调研中提示词的实战应用。通过阅读本书，读者可掌握如何有效利用AI提示工程提升工作效率，创新工作流程，并在职场中脱颖而出。

本书适合AI技术开发者、研究人员，在校大学生、研究生以及对该领域感兴趣的广大读者阅读和学习。

作者简介

王国平

硕士，毕业于上海海洋大学，拥有超过十年的丰富经验。他致力于数据可视化、数据挖掘以及大数据分析与研究，成为这些领域内的专家。

他精通多种工具，包括PyTorch，SPSS和Python等，这使得他能够高效处理和分析大量数据。通过出版著作《动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型》和《零基础入门Python数据分析与机器学习》，他为初学者和专业人士搭建了一座桥梁，使他们能够轻松迈入深度学习和数据科学的精彩世界。

他的贡献不仅体现在将复杂的技术概念变得浅显易懂，更在于降低了相关领域学习与实践的门槛，使得更多的人能够享受到数据科学的魅力和应用价值。

前言

在21世纪的技术浪潮中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）以其深远的影响力和革命性变革能力，正重塑着我们的生活、工作以及社会结构。大语言模型（Large Language Model，LLM）作为理解和生成自然语言的高级工具，已广泛应用于聊天机器人、文本摘要、机器翻译、知识图谱等多个领域。随着计算能力和数据量的飞速增长，诸如OpenAI的ChatGPT、百度的文心一言、阿里的通义千问及腾讯的腾讯混元等模型不断进化，展现出越来越强的智慧与应用潜力。

然而，要充分发挥这些模型的能力，关键在于掌握提示工程（Prompt Engineering）——一种通过精心设计的提示词引导模型创造所需内容的技术。提示工程的核心挑战在于如何精准构建这些提示词，使模型能够准确捕捉到用户的意图与需求，从而输出高质量的结果。

本书旨在深入介绍提示工程的基本概念、方法论，并通过实例展现其在多种领域的应用价值。我们将重点利用ChatGPT进行实验测试，并探讨提示工程所面临的挑战及其发展前景。通过阅读本书，读者不仅可以理解提示工程的重要性，还能掌握其实务操作，以解锁AI的巨大潜能。

内容概览

·提示工程基础理论。

·特定场景下的提示词设计方法，如文本摘要、改写重述、语法纠错、程序设计、数据分析、AI绘画、写作等。

·探索百度文心一言、阿里通义千问等大模型的运用。

·案例分析：运用提示工程撰写市场调研报告等。

注意事项

本书基于ChatGPT 3.5版本，尽管其上下文理解和逻辑推理能力较强，但仍可能产生不精确或不适当的回答。

ChatGPT的输出依赖于训练数据和预测上下文，因此操作结果可能存在变化。

读者也可以使用其他AI大模型工具来演练本书的示例，例如文心一言、智谱清言、科大讯飞等。

本书特色

·涵盖多个领域，为不同行业的人士提供实用的提示工程技巧。

·注重理论与实践结合，便于读者理解和应用。

·紧贴职场需求，通过案例分析提升学习效果。

读者对象

本书面向的读者主要包括以下几类：

·AI技术专业人士（包括人工智能工程师、研究员和开发者）可以直接应用书中的技术来改善现有系统的性能和用户体验。

·数据科学家和分析师可以利用书中的技术来增强数据分析、机器学习模型的训练以及数据解释等工作流程。

·内容创造者和营销专家可以通过学习提示工程来提高内容生成的效率和质量，例如自动化生成文章、广告文案和社交媒体帖子。

·企业决策者和项目经理可以了解如何通过AI技术提升业务流程、减少成本和提高生产力。

·学术研究人员和教育工作者可以利用本书作为教材或参考书来教授相关的AI课程或进行研究工作。

·技术爱好者和自学者可以通过自学掌握AI的最新应用，并将这些技术应用到个人项目或职业发展中。

·创业者和创新者可以利用AI技术解决商业问题或创建新的产品与服务。

·IT和业务技术咨询师可以将书中的知识应用于为客户提供有效集成和利用AI技术的建议。

欢迎读者对本书内容提出宝贵的意见和反馈，以便我们不断改进。遇到问题时，可以通过booksaga@126.com联系我们。

希望《AI提示工程必知必会》成为你探索和利用人工智能的良师益友。

编者

2024年7月

第1章

AI提示工程概述

本章，首先探讨什么是提示工程（Prompt Engineering，PE），定义它的内涵，并介绍其构成要素。然后，详细阐述6种不同类型的提示词，包括问答式、指令式、状态类、建议式、安全类和感谢类提示词。接着，深入探讨提示词的万能公式，解释其含义，并逐步指导读者构建自己的万能公式。最后，介绍一些提示词的进阶技巧，帮助读者提升使用提示词的技能。

1.1

大语言模型与ChatGPT

1.1.1

认识大语言模型

大语言模型是一种通过计算机深度学习打造的处理自然语言的强大工具。可以将其想象成一个能听懂人类语言并能够自己“编”故事的语言机器人。这个模型通过学习大量的数据，并利用复杂的神经网络技术，不仅能理解人类语言，还能生成仿佛是由人类编写的文本。

当你给大语言模型一些文字作为起点时，大语言模型能够根据这些信息生成一段又一段逻辑清晰、内容丰富的文字，几乎与真人写的差不多。这意味着，借助这样的模型，机器生成的文字越来越像我们日常交流中的语言。

大语言模型可以被比喻为计算机的“大脑”，它通过学习来掌握“说话”和“写作”的能力。这种学习过程通常依赖于一种称为递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）或者其高级版本，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。这些技术可以被视为一种特殊形式的“记忆”，使得计算机能够记住之前的输入信息，并利用这些记忆来生成连贯、有意义的文本。

与传统的语言模型相比，大语言模型就像是一个拥有庞大图书馆的学者，其“大脑”内存储了互联网上无数的文本资源，如百度百科、新闻报道、电子书籍等。这样庞大的数据库使得大语言模型在撰写文本时，不仅逻辑严密，而且知识面广泛，仿佛对各个领域都有所了解。

大语言模型就像是个全能的语言专家，它的技能多到数不清：从翻译到把长篇大论压缩成短短的摘要；从和人聊天到自己写文章，大语言模型都能够游刃有余。

比如在翻译方面，你告诉它一句中文，它能翻译成地道的英文，语法和用词都很标准。提取摘要时，它能从一大堆文字中挑出最重要的部分，简明扼要地总结出来。在聊天系统中，不管用户说什么，大语言模型都能接上话，且对话自然。而在需要创作文字时，只要给出主题或者具体要求，它就能写出既有创意又多样化的内容。

ChatGPT就是基于GPT-3.5架构的大语言模型，是OpenAI在2022年11月30日推出的一款革命性的AI聊天工具。它能够依据用户的指示迅速创作文章、故事、歌词、散文、笑话，解答各种问题，甚至编写程序代码和绘制图形。

2023年9月27日，OpenAI在社交媒体平台X上宣布，ChatGPT现在具备了浏览互联网的能力，能够为用户提供最新、最权威的信息，并且提供原始资料来源的链接。

在ChatGPT推出后，国内也推出了很多有影响力的大语言模型，例如百度的文心一言、阿里的遵义千问、腾讯的混元、科大讯飞的讯飞星火、智谱华章（源自清华）的智谱清言等。

自ChatGPT面世以来，它已成为拥有数亿用户（月活跃用户）的最快消费类应用。ChatGPT正引领人工智能迈向新的发展阶段，展现了AI服务于各行各业的无限可能性，生成式人工智能（GenAI）新纪元的序幕已经开启。

虽然大语言模功能如此强大，但使用大语言模型也存在一些问题。首先需要注意，尽管它生成的文本看起来与人类撰写的无异，但它实际上并不理解自己在写什么——它没有自我意识，也不会真正理解内容。因此，使用它的输出时，我们需要亲自检查，确保信息准确无误。另外，由于大语言模型学习的数据集非常庞大，其自身也变得复杂，从而需要更多的计算机资源，这意味着训练和使用它的成本都相当高。

1.1.2

ChatGPT的核心技术

目前，OpenAI推出了ChatGPT所基于的大语言模型的第4版——GPT-4。GPT-4依托于Transformer架构，这是一种高效处理序列数据的深度学习模型。GPT-4采取了预训练加微调的策略，首先通过吸收大规模文本数据进行预训练，随后根据特定任务进行微调。

·GPT-4拥有更强大的语言理解和生成能力，能够通过阅读大规模的结构化文本资料，汲取更为丰富的语言知识，并根据上下文环境作出更准确的推理和判断。它的功能多样，涵盖问答、机器翻译、文本摘要等多个方面。

·GPT-4还扩充了更多参数，拥有更大的模型规模和更强的计算能力，使其能够应对更复杂、更庞大的文本数据处理需求，提供更为精准且有说服力的回答。

·GPT-4在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）和人工智能领域具有巨大潜力，为各类语言任务提供了坚实基础，并有望在社交媒体分析、智能客服等领域得到更广泛的应用。

·GPT-4集成了众多核心技术，图1-1所示为其关键技术的一部分。

图1-1 GPT-4的核心技术

·Transformer架构：GPT-4构建于Transformer架构之上。这一架构包含多层自注意力机制，是一种先进的神经网络模型，专门设计来捕捉并处理输入序列中各个部分之间的复杂关联性。

·多模态处理能力：GPT-4具备处理多种模态数据的并行能力，涵盖文本、图像、音频等。它不仅能够理解这些不同形式的信息，还能够生成相应的多模态内容。

·强化学习技术：GPT-4通过强化学习不断进行自我提升和优化。它能够与环境互动，根据反馈信号调整自身的响应策略，以改进其生成的答案或处理流程。

·迁移学习效能：GPT-4展现了卓越的迁移学习能力，能够将一个场景下的知识和经验无缝转移到另一个场景中，并且在新领域仅需少量的训练数据就能展现出色的表现。

·深度强化学习的整合：GPT-4融合了深度强化学习技术，通过与环境的交互来细化其模型参数，进而提升生成回答的质量，并适应多样化的场景。

·对话式生成能力：GPT-4具备流畅的对话生成能力，能够与用户展开连贯的对话。它能够准确理解上下文和用户的意图，并据此生成恰当的回应。

·多任务处理能力：GPT-4能够同步处理多项任务。它在执行某个任务的同时，还能学习和推理其他任务，从而显著提高了效率和性能。

1.1.3

使用ChatGPT需要注意的问题

ChatGPT是一个强大的语言模型，但是目前还存在以下主要问题。

（1）事实性错误问题：生成的答案虽然在逻辑上可能无懈可击，但有时会出现与已知事实不符的情况，这种现象被称为“幻觉”。例如，ChatGPT可能会错误地回答“鲁迅和周树人并非同一人”。

（2）对数据的大量需求：要训练像ChatGPT这样的大规模预训练语言模型，必须使用包含数亿单词的预训练数据，以及数万条精心构造的人工指令，这使得模型的训练成本非常高。

（3）潜在的安全风险：生成的回答有可能包含违反伦理道德、威胁社会安全或侵犯知识产权的内容。例如，ChatGPT可能会在诱导下生成网络攻击代码，或展现出对某些事物的偏见。

（4）更新的挑战：由于引入新的训练数据需要重新训练整个模型，这一过程的成本极高，导致模型中的信息很快会变得过时，从而增加ChatGPT给出错误答案的风险。

此外，ChatGPT目前的一个主要限制是它仅支持文本的单模态交互，这限制了它对现实世界进行全面感知、通用理解和生成的能力。

1.1.4

ChatGPT牛刀小试

下面通过一个数据分析的例子，尝试使用ChatGPT的强大功能。

在数据分析的实践中，我们通常需要从特定的报告中提取出关键指标数据，这些数据对于我们的分析至关重要。利用ChatGPT的强大功能，这一过程可以变得异常便捷，极大地提升了工作效率。

这里以某医药企业发布的财务分析报告为例，介绍如何利用ChatGPT进行数据分析。该医药企业成立于1999年，主要以中药饮片生产、化学原料药和化学药制剂为主导，集药品研发、生产及药品、医疗器械营销于一体的大型医药公司。我们的目标是提取报告中包含的所有指标，并基于这些数据进行初步分析。

使用的提示词如下：

     文章内容：“企业最近三年的盈利能力分析如下：毛利率变动情况，2021年28.3%，2022年29.9%，2023

年30.3%，毛利率呈增长趋势，但较去年同期则有下降趋势，毛利率基本维持在25%~30%，略低于同行平均水平。

     净利润变动情况，2021年27.6亿元，2022年33.4亿元，2023年41亿元，每年同比增长20%以上。具体

分析2023年度利润表，发现其计提资产减值损失0.9亿元，对外投资收益0.8亿元，另有营业外收支抵消后净支

出813万元，故当年主要收入来源于主营业务，而非靠投资及营业外收支赚取利润。

     净利率变动情况，该企业的销售净利率2021年15.25%，2022年15.41%，2023年15.47%，从这些数据

可以看出，该公司净利率比较平衡，略高于制药企业平均水平（制药行业平均12%~13%水平）。”请列出上述文

章内容中的所有盈利能力指标，包括变化率，不能有遗漏，然后阐述该公司的运营绩效情况。

ChatGPT 4.0的输出如下：

     盈利能力指标

     1.毛利率变动情况

      2021年：28.3%

      2022年：29.9%

      2023年：30.3%

     2.净利润变动情况

      2021年：27.6亿元

      2022年：33.4亿元

      2023年：41亿元

      每年同比增长：20%以上

     3.净利率变动情况

      2021年：15.25%

      2022年：15.41%

      2023年：15.47%

     运营绩效情况分析

     毛利率：该公司的毛利率从2021年到2023年呈现逐年增长的趋势，从28.3%增长到30.3%，显示出该公

司在成本控制和定价策略上可能有所改进。尽管如此，毛利率略低于同行平均水平（25%~30%），表明在行业中

仍有提升空间。

     净利润：公司的净利润从2021年的27.6亿元增长到2023年的41亿元，显示出强劲的增长势头，每年的增

长率超过20%。这表明公司的主营业务表现良好，且能有效控制成本和提高效率。

     净利率：净利率从2021年的15.25%小幅增长到2023年的15.47%，虽然增长不大，但比较平衡且略高于

制药企业平均水平（12%~13%）。这反映出该公司相对于行业内其他企业具有更高的盈利效率。

     总体来看，该公司的运营绩效表现良好，尽管在某些方面如毛利率与行业平均水平还有提升空间，但净利

润的强劲增长和稳定的净利率表明该公司具备良好的市场竞争力和盈利能力。

从ChatGPT的输出可以看出，报告中的数据指标都被准确提取出来了。此外，它还分析了企业的市场竞争力和盈利能力。确实令人刮目相看。

1.2

提示工程的定义与构成要素

在大语言模型领域，所谓的“提示”是指那些嵌入预训练语言模型中的线索，它们的功能是增强模型对人类提出问题的理解能力。因此，如何与AI对话并设计有效的提示词，成为解决问题的关键。

1.2.1

什么是提示工程

提示工程，也称作提示模板工程，涉及使用人工或算法手段为不同任务寻找最匹配的模板。

大语言模型的提示工程是增强用户体验和提高工作效率的关键，随着模型规模的不断扩大和参数数量的增加，利用大语言模型执行特定任务往往需要多次尝试与调整，这不仅消耗了大量时间和资源，还可能对用户的体验和效率造成不利影响。在这样的背景下，提示工程的精心设计与实施显得尤为关键。

1.提示工程的核心价值

提示工程的主要目标是解决在使用大语言模型时遭遇的种种难题与挑战，进而提升用户的使用效率和体验。具体来说，通过提示工程，用户能够迅速定位所需的模型、调节模型参数、选取恰当的数据集等，这大幅减少了用户尝试与调整所需的时间。此外，提示工程还能为用户提供即时的反馈与建议，如错误提示和词汇推荐，使得用户能够更加精确和流畅地操控大语言模型。

2.提示工程的关键要素

提示工程涵盖了一系列关键要素，包括模型选择、参数配置、数据集筛选、错误指示以及词汇建议等。在模型选择方面，不仅要考虑模型的规模、性能和适用范围，还需要提供一个用户友好的交互界面，以便用户能够轻松做出选择。参数配置应根据具体任务和数据集进行调优，同时提供一组标准参数设置及推荐值以供参考。数据集的挑选需要综合考虑数据的规模、质量及其对特定任务的适用性，旨在为用户匹配更准确、合适的数据集。错误指示和词汇建议是提示工程的重要功能，它们不仅能帮助用户迅速识别并纠正错误，还能提供与任务紧密相关的词汇和表达方式的推荐。

3.提示工程的设计与实施

为了构建并实现一个高效的提示工程，必须从多个层面进行深入思考和精心实施。首先，需要打造一个简洁、易于操作且功能全面的用户交互界面，并紧密依据用户的使用习惯和具体需求进行设计。接下来，自动化的操作流程对模型选择、参数配置和数据集筛选至关重要，同时应提供一系列常用的配置和推荐值供参考。此外，利用机器学习和自然语言处理等前沿技术来实现实时错误检测和词汇建议功能，将极大地增强用户体验。不仅如此，为用户提供详尽的教程和文档也是必要的，这将帮助用户更深入地理解并有效地应用提示工程。

综上，一个成功的提示工程应当能够满足用户的各项需求和预期，从而提升用户在使用大语言模型时的效率和准确性。

1.2.2

提示工程的构成要素

提示工程是指通过对信息的加工和处理，将大量数据转换为有用的信息，以便人们更好地理解和应用。其构成要素包括以下几个方面。

第一，提示工程需要可靠的数据来源。这些数据来源可以是各种传感器、监测设备、网络平台等，也可以是人工采集的数据。数据来源的可靠性直接决定了提示工程输出的信息的准确性和可信度。

第二，提示工程需要清晰的数据处理流程。数据处理流程包括数据清洗、数据预处理、特征提取、模型构建等环节。这些环节需要按照一定的顺序进行，以保证数据处理的完整性和正确性。

第三，提示工程需要高效的算法和模型支持。算法和模型是提示工程输出有用信息的核心。目前，常用的算法和模型包括机器学习、深度学习、神经网络等。这些算法和模型能够从大量数据中提取有用信息，并将其转化为易于理解和应用的形式。

第四，提示工程还需要有可视化技术支持。可视化技术能够将抽象的数据转化为直观的图形或图表，使人们更容易理解和应用这些信息。常用的可视化技术包括散点图、折线图、柱状图、饼图等。

第五，提示工程需要良好的应用场景。良好的应用场景能够使提示工程输出的信息得到更好的应用和推广。目前，提示工程已广泛应用于各个领域，如金融、医疗、交通、环保等。

1.2.3

提示工程的实践原则

在问答场景中，为了提升AI语言模型的回答精准度，提示工程可以基于以下实践原则进行优化：

（1）To do and Not to do（明确任务与禁忌）。OpenAI的最佳实践文档指出，比起告诉AI不要做什么，更建议明确指示AI应该做什么。然而，在具体应用时，如果已经给出了精确的指引，需要进一步细化回答范围，适当添加“不要做什么（Not To do）”的指示可以进一步提高回答的效率。例如，初始提问是“推荐一部流行电影”，后续提问则可以加入“不要推荐印度的电影”。

（2）Example（示例引导）。在某些情况下，用户可能无法复杂地描述需求，通过向AI提供实例可以更加直观地传达意图。比如在为宠物起中文名的场景中，与其使用模糊的“起一个帅气的名字”，不如提供具体例子，如“请起一个像超人般带有英雄风格的名字”，这样更能引导AI生成符合期望的结果。

（3）Select（指令性词汇引导）。在代码生成等技术环境中，可以通过特定的指令性词汇来告知AI接下来的输出类型，比如使用Select来提示生成SQL代码，使用import来提示生成Python代码。

（4）Role（角色设定）。这一策略建议在提示中加入角色相关的背景信息，使得AI产生的内容更加贴合特定人群的需求。例如，在进行文本改写时，可以先让AI假设自己是一位擅长将复杂内容简化成适合八九岁儿童理解的小学老师。

（5）Symbol（特殊符号分隔）。无论是信息总结还是提取，在处理大段甚至多段文字输入时，可以使用引号等特殊符号来区分指令和文本内容。开发人员的测试显示，当处理多段文本时，引号的使用可以提高AI回应的准确性。

1.2.4

提示工程：AI如何理解你的点子

在实际应用场景中，我们可以通过提示工程来构建有效的提示信息。提示工程针对特定情境下提示的格式，通常包含三个核心要素：任务、指令和角色。

·任务：明确且简洁地表述我们希望模型生成的内容。

·指令：指导模型在产生文本时需要遵循的具体指示。

·角色：定义模型在生成文本的过程中所扮演的角色。

提示工程作为一项人工智能技术，其强大之处在于帮助用户高效地生成高品质的自然语言文本。它的核心在于利用先进的预训练语言模型，用户只需提供一些简短的提示词或短语，系统便能据此生成相应的文本。

使用提示工程极为简便——用户只需在输入界面填入关键词或短语，系统便会基于这些线索生成文本。例如，若需撰写关于人工智能的文章却不知如何开头，只需输入“人工智能的定义”或“人工智能的发展历史”等提示，即可获得相应的开篇段落。

提示工程的优势不仅在于快速产生高品质的文本，还在于不要求用户具备专业的写作能力。它的应用范围广泛，覆盖新闻报道、科技文章、小说、诗歌等多种文本类型，并能协助完成翻译、摘要、问答等任务。

提示工程的工作原理基于预训练的语言模型。在模型训练阶段，通过吸收大量的语言规则与语义知识，使其能够理解并分析用户输入的提示。根据这些提示，模型将生成相应的文本，并结合上下文进行适当调整与修正，确保内容符合用户需求。

提示工程在众多领域得到了广泛应用。新闻界借助它加速报道产出，科技界用它助力论文与文章的发表，商界则依赖它制作营销与宣传材料。此外，它还在自然语言处理、机器翻译、智能客服等领域发挥了重要作用。

尽管提示工程有诸多优势，但也存在一定的局限。首先，生成的文本可能存在误差；其次，由于依赖大量的训练数据与计算资源，实际应用可能受到限制。

1.3

提示词的类型

在实践提示工程的应用中，为达成目标，我们应根据具体场景的特定需求，精心挑选合适的提示词类型。同时，在创作提示词的过程中，必须确保其表达清晰，简洁明了，并且恰当地契合语境，以保障提示词的有效性和易读性。

1.3.1

问答式提示词

GPT问答式提示词是基于自然语言生成技术的一种应用。其原理是通过预训练模型对大量的文本数据进行学习，从而使得模型能够自动理解和生成自然语言。在用户提出问题后，GPT模型会自动对问题进行分析和理解，并生成相应的回答。这种技术可以应用于各种领域，如客服、智能助手等。

1.问答式提示词的优势

·高效性：GPT问答式提示词能够迅速地针对用户所提出的问题给出答案，从而极大地提升工作效率。

·精准性：GPT问答式提示词能够依据用户所提出的问题精准地生成相应的回答，确保了回答的精确度。

·个性化：GPT问答式提示词能够根据用户所提出的问题定制生成相应的回答，从而为用户提供高度个性化的服务体验。

2.应用领域

（1）智能客服：问答式提示词在智能客服领域扮演着关键角色。将GPT模型集成到客户支持系统中，使得用户能够通过文本或语音形式提出咨询，系统自动将查询转换为文本，并借助GPT模型生成恰当的回复。这种应用显著提升了客户服务效率，同时降低了人力资源开支。

（2）智能助手：问答式提示词同样是构建智能助手的基石。整合GPT模型至个人辅助设备中，用户得以通过语音或文本的方式向助手询问信息，助手能自动处理这些查询，并利用GPT模型给出响应。这一功能为用户提供了更加便利和定制化的服务体验。

（3）智能教育：在教育领域，问答式提示词也展现了其潜力。将GPT模型融入在线教学平台，学生可以通过文字或语音与教师互动提问，系统会立即将问题文本化，并通过GPT模型提供答案。这种方法为学生带来了更便捷、更个性化的学习经验。

总而言之，问答式提示词是基于自然语言生成技术的一种多功能应用，适用于智能客服、智能助手、智能教育等多个领域。通过将GPT模型嵌入相关系统，不仅提升了工作效率和服务质量，同时也为用户带来更为便捷和定制化的服务体验。

1.3.2

指令式提示词

GPT指令式提示词是一种独特的文本格式，其功能是引导GPT生成特定种类的文本内容。在GPT的应用中，这些指令式提示词一般被置于“<”和“>”之间，以明确指示GPT应当产生何种形式的文本。例如，“<标题>”代表生成标题，“<正文>”代表生成文章的主体内容，“<问题>”则代表构造一个问题。

1.指令式提示词的功能

GPT指令式提示词的主要职能是为GPT提供明确的指引，以便它能够产出特定类型的文本，这一过程显著提升了文本的质量和精确度。通过运用指令式提示词，能够使GPT更精准地把握我们期望生成的文本类型，从而生成更符合需求的结果。

2.指令式提示词的应用场景

1）生成文章标题

当我们准备创作一篇文章时，首先需要一个吸引人的标题。这时，可以使用指令式提示词来引导GPT生成一个标题。

例如：

输入：请为我即将撰写的关于人工智能的文章提供一个标题。

输出：智能新纪元：探索人工智能的未来前景。

2）构造问题

在我们需要构造一个问题时，同样可以通过指令式提示词来指示GPT构造一个问题。

例如：

输入：我需要一个与人工智能相关的问题用于我的论文，请帮助我生成。

输出：人工智能的发展将如何影响劳动力市场？

3）撰写正文内容

若我们的目标是撰写正文内容，可以使用指令式提示词来引导GPT完成这一任务。

例如：

输入：我需要编写一篇探讨人工智能影响的详细文章，请提供正文内容。

输出：随着人工智能技术的飞速进步，其影响力已渗透至多个行业。在医疗界，人工智能的应用加速了疾病诊断流程，提高了诊疗效率；在金融行业，人工智能则革新了传统的服务方式，如通过算法自动化处理贷款审批流程，大幅提升了工作效率和客户体验。

4）生成段落

若我们需要构建一个段落，可以借助指令式提示词向GPT发出明确的指令。

案例1-1 请创作一篇关于人工智能的文章。

GPT指令式提示词是一种独特的文本格式，旨在引导GPT创建特定种类的文本内容。通过使用这些指令式提示词，我们能够更精确地指导GPT生成我们期望得到的文本形式，从而提供更符合我们要求的内容。在具体的应用中，根据需求，可以灵活运用多种指令式提示词来生成各式各样的文本，实现文本生成的自动化流程。

1.3.3

状态类提示词

GPT状态类提示词在系统中扮演着非常重要的角色。它们可以告诉用户当前系统的状态和进度，让用户更好地了解系统的运作情况。GPT状态类提示词可以分为5类：成功提示、失败提示、提醒提示、进度提示和等待提示。

1.成功提示

当用户完成某项操作后，系统会输出成功提示，告诉用户操作已经成功完成。

（1）恭喜用户，注册成功！

（2）已成功提交订单，请耐心等待发货。

（3）已成功修改密码，请妥善保管好新密码。

2.失败提示

当用户进行某项操作时，如果出现错误，系统会输出失败提示，告诉用户操作失败的原因。

（1）对不起，操作失败，请稍后再试。

（2）用户输入的账号或密码不正确，请重新输入。

（3）对不起，用户没有权限进行该项操作。

3.提醒提示

当用户进行某项操作时，系统会输出提醒提示，告诉用户需要注意的事项。

（1）请注意保护好账号和密码，不要泄露给他人。

（2）请注意检查填写的信息是否正确。

（3）请注意确认要删除的文件，删除后将无法恢复。

4.进度提示

当用户进行某项操作时，系统会输出进度提示，告诉用户当前操作的进度。

（1）正在上传，请稍等片刻。

（2）正在处理，请稍等片刻。

（3）正在查询，请稍等片刻。

5.等待提示

当用户进行某项操作时，如果需要等待一段时间才能完成，系统会输出等待提示，告诉用户需要等待的时间。

（1）请稍等片刻，正在处理您的请求。

（2）请稍等片刻，正在查询相关信息。

（3）请稍等片刻，正在为您生成报告。

同时，GPT状态提示词还可以提醒用户注意事项和错误信息，帮助用户避免出现错误操作。因此，在设计系统时，需要充分考虑GPT状态提示词的设计和使用，以提高系统的易用性和用户体验。

GPT状态提示词是系统中不可或缺的一部分。它们可以帮助用户更好地了解系统运作情况，提高系统的易用性和用户体验。因此，在设计系统时，需要充分考虑GPT状态提示词的设计和使用。

1.3.4

建议式提示词

GPT建议式提示词是一种基于GPT技术生成的提示词，旨在帮助用户更好地完成某项任务。这些提示词通常提供具体建议或指导，以帮助用户更好地理解和解决问题。

1.建议式提示词的特点

（1）个性化：GPT建议式提示词可以根据用户的需求和行为习惯生成不同的提示词，从而提供个性化的服务。

（2）实时性：GPT建议式提示词可以在用户需要时立即生成，为用户提供即时的帮助和指导。

（3）多样性：GPT建议式提示词能够根据不同的场景和任务生成多种不同类型的提示词，以满足用户的各种需求。

2.建议式提示词的应用场景

1）搜索引擎提示词

搜索引擎是GPT建议式提示词的一个重要应用场景。当用户在搜索引擎中输入关键词时，搜索引擎会根据用户的输入内容生成相关的提示词，以帮助用户更好地理解和选择搜索结果。

例如，当用户在搜索引擎中输入“如何学习编程”时，搜索引擎会生成一些相关的提示词，如“学习编程需要掌握哪些基础知识？”“如何选择适合自己的编程语言”等。

2）在线教育平台提示词

在线教育平台是另一个重要的应用场景。当学生进行在线学习时，教育平台会根据学生的学习情况生成相关的提示词，以帮助学生更好地掌握知识点。

例如，当学生学习数学时，教育平台会生成一些相关提示词，如“如何快速掌握乘法口诀”“如何正确使用三角函数”等。

3）电商平台提示词

电商平台也是GPT建议式提示词的一个重要应用场景。当用户进行购物时，电商平台会根据用户的购物行为和历史记录生成相关的提示词，以帮助用户更好地选择商品。

例如，当用户购物时，电商平台会生成一些相关的提示词，如“我们可能还需要购买以下商品”“这款商品已经有很多人购买了”等。

GPT建议式提示词是一种非常有用且实用的技术，在各种应用场景中都有广泛的应用前景。随着技术的不断发展和完善，GPT建议式提示词将在未来发挥更加重要且广泛的作用。

1.3.5

安全类提示词

在这个信息时代，保护个人隐私和信息安全变得越来越重要。为了保障用户的信息安全，GPT提供了一些安全提示词，以帮助用户更好地保护自己的信息。

1.安全类提示词的注意事项

1）不要随意泄露个人信息

在网络上，个人信息非常重要，包括姓名、身份证号码、手机号码、家庭住址等。这些信息一旦泄露，可能会带来很大的麻烦。因此，在使用GPT时，不要随意将个人信息泄露给不可信的人或机构。

2）注意密码安全

密码是保护个人信息安全的重要手段。使用GPT时，应该选择一个强密码，并定期更换。不要使用简单的密码，如生日或手机号码等。同时，不要将密码告诉他人，也不要在公共场合输入密码。

3）谨防网络诈骗

网络诈骗是一种常见的网络犯罪行为，会给人们带来巨大的财产损失。在使用GPT时，要谨防各种网络诈骗，如假冒网站、钓鱼邮件、虚假广告等。如果收到可疑的邮件或短信，应该先核实，再进行操作。

4）安装杀毒软件

计算机病毒是一种普遍存在的计算机安全风险，可能会破坏计算机系统、窃取个人信息等。为了保护计算机系统的安全，使用GPT时应该安装杀毒软件，并定期更新病毒库。

5）注意公共Wi-Fi安全

使用公共Wi-Fi上网是一种常见的上网方式，但也存在一定的安全风险。在使用公共Wi-Fi时，应该注意网络安全问题，例如，不要在公共Wi-Fi下进行银行转账等敏感操作，也不要访问不可信的网站。

2.安全类提示词的应用场景

1）骗子冒充客服诈骗

例如，有用户反映收到一条短信，声称是GPT客服发来的，并让用户点击链接进行操作。然而，这条短信实际上是骗子冒充GPT客服发送的，通过链接获取用户的个人信息和账户密码。因此，在收到类似短信时，切勿轻易点击链接或输入个人信息。

2）公共Wi-Fi下账户被盗

有用户在使用公共Wi-Fi时，没有注意网络安全问题，结果账户被盗。骗子通过公共Wi-Fi窃取了用户的账户密码，并将用户账户的资金转移到了自己的账户中。因此，在使用公共Wi-Fi时，务必注意网络安全问题。

3）计算机中毒导致数据丢失

有用户在使用GPT时，计算机中了病毒导致重要文件和资料丢失。由于没有及时备份数据，用户不得不重新创建这些文件和资料。因此，在使用GPT时，要注意计算机安全问题，并及时备份数据。

在使用GPT时，保护个人信息安全非常重要。我们应该注意网络安全问题，并遵循相关安全提示词和措施，以保障自己的信息安全。

1.3.6

感谢类提示词

GPT感谢类提示词是指在日常沟通中，表达感谢之情时所使用的一种礼貌用语。它不仅可以加强人际关系，还可以体现出一个人的修养和素质。在职场、社交、生活等各个方面，恰当地使用GPT感谢类提示词非常重要。这些提示词可以帮助我们更好地表达对他人帮助或服务的感激，同时也能展现出我们的礼貌和尊重。通过这种方式，我们可以建立和维护积极的人际互动，并给人留下良好的印象。

1.感谢类提示词的常用方式

1）口头表示

在日常生活中，我们可以使用口头方式来表达感激之情。例如，“谢谢你的帮助”“非常感谢你的支持”“真的很感谢你的关心”等。这些简单而又朴实的话语，可以让别人感受到我们的真诚。

2）书面表示

在书面交流中，我们也可以使用GPT感谢类提示词来表达自己的感激之情。例如，在邮件、短信、信件中，我们可以使用“非常感谢”“十分感激”“深表感谢”等词语来表达自己的感激之情。这样不仅可以增强彼此之间的友好关系，还可以让对方知道自己的付出得到了认可和回报。

2.感谢类提示词的应用场景

1）工作场合

在工作场合中，我们经常需要与同事、客户、上司等进行交流和合作。如果我们能够使用GPT感谢类提示词来表达自己的感激之情，就会让别人感到被重视和受到尊重，从而增强彼此之间的友好关系。

例如，在得到同事的帮助时，我们可以说：“非常感谢你的帮助，没有你我可能完成不了这项任务。”在得到客户的支持时，我们可以说：“非常感谢您对我们公司的信任和支持，我们一定会竭尽全力为您提供更好的服务。”在得到上司的赞扬时，我们可以说：“非常感谢您对我的认可和鼓励，我会更加努力工作，为公司做出更大的贡献。”

2）社交场合

在社交场合中，使用GPT感谢类提示词也是非常重要的。例如，在得到朋友的帮助时，我们可以说：“非常感谢你的帮助，没有你我可能无法解决这个问题。”在得到亲人的支持时，我们可以说：“非常感谢你一直以来对我的支持和关心，我会更加珍惜这份亲情。”在得到陌生人的帮助时，我们可以说：“非常感谢您的热心帮助，您让我对这个世界充满了信心和希望。”

3）生活场合

在生活场合中，我们也需要使用GPT感谢类提示词来表达自己的感激之情。例如，在得到家人的照顾时，我们可以说：“非常感谢您一直以来对我的照顾和关爱。”在得到邻居的帮助时，我们可以说：“非常感谢您对我们家庭的帮助和支持。”在得到陌生人的帮助时，我们可以说：“非常感谢您无私的帮助和关心。”

总之，在日常生活中，使用GPT感谢提示词非常重要。它不仅可以增强彼此之间的友好关系，还可以体现出一个人的修养和素质。因此，在今后的日子里，请大家多多使用GPT感谢提示词，让我们共同营造一个友爱、和谐、美好的社会。

1.4

提示词万能公式

了解提示词万能公式，可以帮助用户更有效地使用AI工具，以便高效获取他们所需的内容。

1.4.1

什么是提示词万能公式

提示词万能公式是一种指导性模板，用于帮助生成具有特定结构、内容和风格的文本或图像。它通过提供清晰的指示来确保输出符合预期要求的内容。提示词万能公式通常包括以下几个基本元素。

·明确任务或需求：明确任务或需求是提示词的起点，它决定了接下来内容的大致方向和目的。例如，若需描述某个地点，提示词可以是：“请详细描述纽约时代广场的特点和历史背景。”

·限定范围或主题：限定范围或主题有助于聚焦内容，避免偏离话题。比如在谈论科技产品时，提示词可以是：“探讨一下未来5年内智能手机可能的发展趋势。”

·指定格式或结构：指定格式或结构能让输出更加有序。例如，如果需要列表形式的内容，可以提出这样的提示词：“列举出5种提高学习效率的方法，并简要解释每一种方法的优势。”

·确定语气或风格：确定语气或风格也很关键，它可以是正式的、轻松的或幽默的。举个例子，若要生成幽默风格的文本，提示词可以是：“用幽默的语气讲述一次有趣的野餐经历。”

·指定关键信息或要素：指定关键信息或要素是提示词万能公式中至关重要的部分，它确保生成的文本或图像能够集中地反映出用户想要了解的具体信息。通过明确指出所需的关键信息，可以引导AI模型更准确地理解需求并产生满足这些需求的内容。

例如，假设一个用户希望了解特定的历史事件，他可以使用以下提示词：“描述商鞅变法的主要内容，并分析其对秦国政治、经济、军事的影响。”

提示词万能公式的目的在于提供一个基础框架，帮助用户更高效地与AI模型交流，从而获得满意的输出结果。在实际应用中，用户需要根据具体情况调整这个公式，使其适应不同的场景和需求。

1.4.2

如何构建提示词万能公式

写提示词时可以套用下面的公式。在撰写时，不需要包含所有类别，只需选择自己认为最需要的部分。

公式=主体+场景+风格+质量+视角+色彩色调+光线+反向提示词

1）主体

主体是画面的灵魂，是锚定画面内容的关键。在生成画面时，必须详细准确地描述主体，以便模型能够理解我们的需求。例如，如果想生成一个女孩子的图片，我们不能只写“1girl”，而是需要描述这个女孩子的外貌、穿着、动作等细节，比如她是长发还是短发、穿什么衣服、做什么样的动作等。只有这样，模型才能准确地理解我们的需求，并生成符合我们期望的画面。

2）场景

在提示词中，场景的描述不可忽视。场景决定了图像的整体氛围、情感表达以及视觉效果，需要在提示词中明确主体所处的环境和周围的物体等，不然模型可能会随机生成一些不符合需求的内容。另外，如果需要做制作插图或LOGO等特定图像，可以在提示词中增加“simple background”或者“white background”来避免生成复杂的场景。

3）风格

不同的艺术风格具有不同的特点和表现形式。例如，野兽派强调色彩和形状的夸张表现，印象派则注重对光影和色彩的变化捕捉，超现实主义强调梦境和现实的融合，达达主义则强调对传统的颠覆和破坏。

另外，也可以在提示词中增加关于绘画方式的描述，例如手绘、油画、水彩、摄影、3D渲染等。手绘作品通常具有独特的纹理和色彩，而摄影则更加注重构图和光线的运用。

“艺术家”是一个非常强大的风格修饰词，使用它可以让模型直接参考特定艺术家的风格进行创作。例如，穆夏是一位非常著名的艺术家，他的作品风格非常富有时代感；而毕加索的立体派艺术风格打破了传统的透视法和视觉规则，以多角度、多面性的方式表现物体。使用艺术家作为修饰词后，模型可以直接使用其风格来进行创作，而无须过多地调整。

4）质量

画面品质是一个非常重要的因素，使用高质量的词汇，如“masterpiece”或“best quality”，可以提高图像的品质和吸引力。这些词汇可以让模型更好地理解你对图像的要求，从而生成更加逼真、高质量的图像。

5）视角

视角能够赋予图像独特的视觉效果和表现力，通过不同的角度和视点呈现出独特的视觉体验。常用的视角包括前景、中景、远景、脸部特写、全身像等。

6）色彩色调

使用颜色可以创建不同的视觉风格和氛围，可以在提示词中增加明确的颜色修饰词，例如红色、蓝色、紫罗兰色等。暖色调的颜色可以营造出温馨、热情和亲密的感觉，而冷色调的颜色可以营造出冷静、清爽和疏远的感觉。中性色则可以为其他颜色提供一个稳定的背景，帮助构建视觉平衡。

7）光线

光线在提示词中也扮演着非常重要的角色，它可以影响画面的整体效果和氛围。光线可用于创造不同的效果和氛围，例如照亮人物面部的细节、增强物体的纹理和阴影等。常用的光线包括自然光、侧光、逆光、月光等。

8）反向提示词

反向提示词通常是不希望出现在图像中的元素或属性。这些元素或属性可能包括低质量图像（Low-Quality）、丑陋的样式（Ugly Style）、水印（Watermarks）等。

1.4.3

提示词万能公式的案例分享

提示词：一只被无尽的森林及杂草包围的放松的熊猫，Julia Razumova风格的数字插图，逼真、真实摄影、超现实、不真实的引擎、偏差艺术，流行的艺术，高清艺术品。

反向提示词：文本，错误，额外数字，较少数字，裁剪，最差质量，低质量，正常质量，jpeg伪影，签名，水印。

案例1-2 绘制一幅大熊猫图片。

有些AI画不好的内容，比如手部的绘制，就可以使用反向提示词来提示AI不要生成或绘制手，例如可以在反向提示词中输入“扭曲的手”或“融合的手”。

常用的反向提示词包括：低画质、最糟品质、画家签名、模糊、水印。

1.5

高效使用提示词的技巧

1.5.1

提示词的进阶技巧

当使用ChatGPT时，一些进阶技巧和提示词，可以帮助你与模型进行更有针对性和有趣的对话。

（1）限定主题：通过在对话的开头或问题中明确指定主题，可以使对话更加专注和有针对性。例如，你可以说：“让我们谈谈关于电影的事情”或者“我想了解一些关于科技的新发展”。

（2）提供上下文：在对话中提供一些背景信息，以帮助模型更好地理解你的问题。这可以是一两句话的简短描述，或者是之前对话中的一些关键信息。

（3）询问理由：如果模型给出了一个回答，但你想知道它为什么这样回答，可以直接询问：“为什么你这样认为？”或者“你的推理是基于什么？”这有助于深入了解模型的思考过程。

（4）要求解释：如果模型给出了一个复杂或模糊的回答，你可以要求它进行解释或提供更多的细节。例如，你可以说：“你能详细解释一下吗？”或者“你能给我更多的例子吗？”

（5）指定假设：如果你有一个特定的假设或情景，可以明确告诉模型，并询问它对此的看法。例如，你可以说：“假设我们生活在一个没有重力的世界，会发生什么？”

（6）要求创造性回答：如果你对创意或想象力有兴趣，可以要求模型提供创造性的回答或观点。例如，可以说：“你能给我一个关于未来的有趣的想法吗？”

（7）询问模型的意见：你可以直接询问模型的意见或观点，以了解它的看法。例如，可以说：“你认为哪种手机更好？”或者“你对这个问题有什么看法？”

（8）要求模型思考：你可以要求模型进行思考或推理，以帮助你解决问题。例如，可以说：“如果我做A，会发生什么？如果我做B，又会发生什么？”

1.5.2

提示词的进阶案例

在智能客服场景中，我们需要根据用户提出的问题或需求生成相应的回答或建议。以下是一些示例。

案例1-3 解决手机无法联网的问题。

案例1-4 我想买一件适合春天穿的衣服。

案例1-5 提供笔记本电脑的购买建议。

1.6

本章小结

本章对AI提示工程进行了全面的概述，首先介绍了大语言模型和ChatGPT的基本概念、核心技术以及在使用中需要注意的问题。通过实例展示了ChatGPT的应用，使得读者对这一技术有更直观的理解。

紧接着，深入探讨了提示工程的定义、构成要素和实践原则，旨在让读者理解如何通过提示工程使AI更好地理解用户的意图和需求。同时，详细分析了提示工程的构成元素，包括问答式、指令式、状态类、建议式、安全类和感谢类提示词，每种类型都对应不同的交互场景和目的。

此外，还介绍了提示词万能公式的概念，解释了如何构建这一公式，并通过案例分享展示了其应用。最后，提供了高效使用提示词的技巧，旨在帮助读者更有效地与AI系统交互，提高AI响应的质量和准确性。

第2章

文本摘要生成提示词

自动文本摘要是自然语言处理领域的一个核心任务，旨在从较长的文档中提取关键信息，生成简短且凝练的内容摘要。

随着文本数据的爆炸式增长，如何从大批量文本中快速获取其中的含义，并进一步对其进行有效的管理，受到了研究人员的广泛关注。

ChatGPT凭借其强大的语言理解和生成能力，可以为用户高效且准确地生成文本摘要。

2.1

文本摘要简介

文本摘要是对一篇文章或文档的简洁概述，它的目的是在不改变原文意义的前提下，提炼出文章的核心内容和主要观点。

文本摘要根据不同要求可以分为不同类型，具体说明如下：

（1）根据摘要面向的文档类型，可以将摘要分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要针对单一文献的内容进行概括，而多文档摘要则是对一系列相关文献的共同主题或核心信息进行整合和提炼。

（2）根据需要产生摘要的文档长度，可以将摘要分为长文摘要和短文摘要，这通常取决于原文的详细程度和摘要所需包含的信息量。

（3）根据摘要的生成方法，可以将摘要分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要通过选择原文中的关键句子来组成摘要；而生成式摘要则更加智能化，它会根据文档的主要内容自动组织语言进行概括。

撰写摘要时，应保持客观，不加评论和解释，同时确保内容的简明和准确性。摘要通常包括研究的目的、方法、结果和结论等基本要素。

自动文本摘要是自然语言处理领域的一个核心任务，利用计算机程序和软件自动地从较长的文档中提取关键信息，生成简短且凝练的内容摘要。这也是近年来自然语言处理领域的研究热点。

在实际应用中，自动文本摘要有助于用户快速获取文本的核心内容，尤其是在处理大量信息时，可以有效地节省时间和提高阅读效率。此外，自动文本摘要也是组织和归纳大量文本数据的有效手段。

2.2

文本摘要的主要算法

自动文本摘要是一个涉及复杂算法和计算过程的任务，通常需要依赖计算机硬件和软件的配合来完成。其中，算法和模型是自动文本摘要的核心，这些算法包括TF-IDF算法、TextRank算法、LSA算法和生成式算法等。通过这些算法能够分析和理解文本内容，提取关键信息或者生成新的句子来形成摘要。

2.2.1

TF-IDF算法：关键词的秘密武器

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种常用的文本特征提取算法，用于衡量一个词在文档中的重要程度。它结合了词频（Term Frequency）和逆文档频率（Inverse Document Frequency），通过对文本进行加权来反映词在整个文集中的重要性。

TF-IDF算法的核心思想是，一个词在文档中的重要性与它在文档中的频率成正比，与它在整个文集中的频率成反比。词频指的是一个词在文档中出现的次数，而逆文档频率指的是一个词在整个文集中出现的文档数的倒数。通过将词频和逆文档频率相乘，可以得到一个词的TF-IDF值，用于衡量该词的重要程度。

TF-IDF算法的计算方式如下：

（1）首先计算词频（Term Frequency，TF），即一个词在文档中出现的次数除以文档的总词数。这个值表示一个词在文档中的重要程度。

（2）然后计算逆文档频率（Inverse Document Frequency，IDF），即所有文档数除以包含该词的文档数的倒数。这个值表示一个词在整个文集中的重要程度。

（3）最后将词频和逆文档频率相乘，得到该词的TF-IDF值。这个值越大，表示该词在文档中的重要性越高。

TF-IDF算法的优点是简单有效，能够对文本进行有效的特征提取。它能够准确地衡量一个词在文档中的重要程度，从而帮助我们找到关键词和关键句子。在信息检索、文本分类和文本聚类等领域，TF-IDF算法都有着广泛的应用。

TF-IDF算法也存在一些限制。首先，它只考虑了词频和逆文档频率，没有考虑词的位置和上下文信息。其次，它假设词的重要性与其在文档中的频率成正比，这在某些情况下可能不准确。此外，TF-IDF算法对于长文本和短文本的处理效果可能有所不同。

为了克服TF-IDF算法的一些限制，研究者们提出了许多改进的方法。例如，可以使用词的位置信息、上下文信息和语义信息来计算词的重要性。此外，还可以使用其他的特征提取算法，如词向量和主题模型，来进一步提高文本的表示能力。

2.2.2

TextRank算法

TextRank算法是一种用于自动文本摘要和关键词提取的图算法。它基于PageRank算法，通过分析文本中的词语之间的关联性来确定其重要性。TextRank算法的核心思想是将文本表示为一个图，其中每个词语是图中的一个节点，而词语之间的关系则表示为图中的边。

1.TextRank算法的应用

TextRank算法的应用步骤如下。

 预处理文本：首先对文本进行预处理，包括分词、去除停用词和标点符号等。这样可以将文本转换为一系列的词语。

 构建图模型：将文本中的词语作为图的节点，根据它们之间的关系构建图的边。一种常用的方法是使用共现矩阵来表示词语之间的关联性。共现矩阵中的元素表示两个词语在文本中同时出现的次数。

 计算节点权重：使用PageRank算法来计算每个节点（词语）的权重。PageRank算法是一种用于确定网页重要性的算法，它通过分析网页之间的链接关系来确定网页的权重。在TextRank算法中，词语之间的关联性可以看作链接关系，因此可以借用PageRank算法来计算词语的权重。

 迭代计算：通过迭代计算，不断更新每个节点的权重，直到收敛为止。在每次迭代中，计算每个节点的权重，然后根据节点之间的关系来更新节点的权重。迭代计算的过程可以提高算法的准确性和稳定性。

 根据节点权重提取关键词和生成摘要：根据节点的权重，可以提取具有较高权重的节点作为关键词，或者根据节点的权重来生成文本摘要。节点权重越高，表示该节点在文本中的重要性越高。

2.TextRank算法的优缺点

TextRank算法的优点是简单且易于实现。它不需要依赖大量的训练数据，只需要对文本进行预处理和构建图模型即可。此外，TextRank算法可以应用于各种类型的文本，包括新闻文章、论文、网页内容等。

TextRank算法也存在一些局限性。首先，它无法处理一词多义的情况。由于TextRank算法只考虑词语之间的关联性，而忽略了词语的语义信息，因此在处理一词多义的文本时可能会出现问题。其次，TextRank算法对文本的长度和结构比较敏感。较长的文本可能会导致计算复杂度较高，而且算法对文本的结构要求较高，不适用于非结构化的文本。

2.2.3

LSA算法

LSA（Latent Semantic Analysis）算法是一种用于文本分析和信息检索的技术。它通过对文本进行数学建模来揭示文档之间的语义关系。LSA算法的核心思想是将文本表示为一个高维的向量空间，并通过降维技术来捕捉文本的潜在语义。

1.LSA算法的原理

LSA算法的基本假设是“语义相似的文档在向量空间中的表示也应该相似”。根据这个假设，LSA算法通过对文本进行矩阵分解来获取文档的语义信息。具体而言，LSA算法将文本表示为一个词项-文档矩阵，其中每一行代表一个词项，每一列代表一个文档，矩阵中的元素表示词项在文档中的频率。然后，LSA算法通过奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）将词项-文档矩阵分解为三个矩阵的乘积：U、S和V。其中，U矩阵表示词项的语义空间，S矩阵表示词项的重要性，V矩阵表示文档的语义空间。通过降维技术，LSA算法可以将文本表示为一个低维的向量，从而捕捉到文本的潜在语义。

2.LSA算法的应用

LSA算法在信息检索中有广泛的应用。通过将文本表示为向量，LSA算法可以计算文档之间的相似度，并根据相似度进行文档的排序和检索。

LSA算法可以用于文本聚类、文本分类和信息提取等任务。在文本聚类中，LSA算法可以将语义相似的文档聚集在一起；在文本分类中，LSA算法可以通过学习文档的语义特征来进行分类；在信息提取中，LSA算法可以从文本中提取出关键信息。由于LSA算法能够捕捉到文本的潜在语义，因此在这些应用中取得了很好的效果。

3.LSA算法的局限性

LSA算法也存在一些局限性。首先，LSA算法无法处理词义多义性的问题。由于LSA算法将每个词项表示为一个向量，而一个词项可能有多个不同的含义，这就导致了LSA算法无法准确地捕捉到词项的语义。其次，LSA算法对于大规模文本的处理效率较低。由于LSA算法需要对大规模的词项-文档矩阵进行分解，因此在处理大规模文本时，LSA算法的计算复杂度较高。此外，LSA算法还存在数据稀疏性的问题。当词项-文档矩阵中存在大量的零元素时，LSA算法的效果会受到影响。

2.2.4

生成式摘要算法

生成式摘要算法是自然语言处理领域中一个重要的研究方向，旨在自动从文本中生成简洁、准确的摘要。相比于抽取式摘要算法，生成式摘要算法更具挑战性，因为它需要理解文本的语义和上下文，并以自然语言的方式进行表达。

生成式摘要算法的核心思想是将输入文本转换为一个抽象的语义表示，然后根据这个语义表示生成摘要。为了实现这一目标，生成式摘要算法通常包括以下几个步骤：预处理、特征提取、语义建模和生成摘要。

 在预处理阶段，生成式摘要算法会对输入文本进行清洗和分词，去除无关信息并将文本切分成句子或短语。

 在特征提取阶段，将从文本中提取出有用的特征，如词频、句子长度、关键词等。这些特征将用于后续的语义建模和生成过程。

 语义建模是生成式摘要算法的核心环节，它旨在理解文本的语义和上下文。常用的方法包括基于统计的语言模型、神经网络模型和深度学习模型。其中，基于统计的语言模型（如N-Gram模型和TF-IDF模型），可以捕捉词语之间的关联性，但对于长文本和复杂语义的处理效果有限。相比之下，神经网络模型和深度学习模型，如循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和变换器（Transformer）模型，具有更强大的建模能力，可以更好地捕捉上下文信息和语义关系。

 在生成摘要的过程中，算法会根据语义建模得到的结果，以自然语言的方式生成摘要。生成的摘要应该简洁、准确，并且能够完整地表达原文的核心内容。为了达到这个目标，算法会考虑句子的重要性和相关性，并根据一定的评价指标对生成的摘要进行优化和调整。

生成式摘要算法在多个领域都有广泛的应用，是自然语言处理领域的一个重要研究方向。在新闻摘要领域，它可以自动从新闻报道中提取出关键信息，帮助用户快速了解新闻事件的核心内容。在文本摘要领域，它可以帮助用户从长文本中提取出关键信息，节省阅读时间。此外，生成式摘要算法还可以应用于文档自动化、机器翻译、智能问答等领域。

2.3

实战演练：ChatGPT快速生成文本摘要

ChatGPT通过先进的自然语言处理技术来解决文本摘要问题，它能够理解文本内容并提取关键信息，从而生成准确且有用的摘要。

ChatGPT使用深度学习模型来分析文本，识别出重要的信息点，然后根据这些信息生成摘要。这个过程涉及文本的理解、关键信息的提取以及新句子的生成。以下是ChatGPT解决文本摘要问题的一些具体步骤。

 文本理解：ChatGPT首先会对输入的文本进行全面分析，理解其结构和语义。

 关键信息提取：接着模型会识别出文本中的关键信息，这可能包括主题、主要论点、支持细节等。

 冗余信息去除：在摘要过程中，模型会去除原文中的冗余信息，只保留最重要的内容。

 新句子生成：最后，模型会根据提取的信息生成新的摘要句子，形成连贯且简洁的摘要。

需要注意的是，虽然ChatGPT在生成摘要方面表现出色，但在严格遵守字符或字数限制方面可能存在一些挑战。此外，ChatGPT还能够进行情绪分析和类别识别，这使得它在处理评论或社交媒体内容时尤为有用。

我们将相关文献的摘要或关键信息作为提示词输入，ChatGPT就可以帮助我们生成相应的段落或论述。

案例2-1 生成文本摘要。

ChatGPT可以帮助我们从一篇长文中提取关键信息，生成摘要以供阅读或参考。

我们可以将原文作为提示词输入，然后指示ChatGPT生成一个简洁而准确的摘要。这样在阅读大量文本时可以节省时间，并且可以快速了解主要内容。

案例2-2 从长文中提取关键信息。

从上述示例中可以看出，利用ChatGPT可以轻松生成文本摘要和关键信息，大幅提升个人总结和归纳的速度，从而节省时间和精力，显著提高工作效率。实际上，在创作、编辑、制作摘要和研究的过程中，ChatGPT都能成为我们可靠的助手，帮助我们处理和利用大量的文本信息资源。

2.4

本章小结

本章专注于文本摘要生成的关键技术和应用，旨在帮助读者掌握如何通过不同的算法和工具，特别是利用ChatGPT（也可以使用其他AI大模型工具）有效地生成文本摘要。

首先，对文本摘要进行了简要介绍，明确了其在信息过载时代的重要性和实用价值。

然后，简要探讨了文本摘要领域的几种主要算法，包括TF-IDF、TextRank、LSA以及生成式摘要算法，为读者提供了技术上的详细解读和比较。每种算法都配有解释和示例，使读者能够理解各算法的工作原理及其适用场景。

最后，通过实战演练展示了如何利用ChatGPT快速生成文本摘要，不仅增强了理论与实践的结合，而且提供了具体操作指南，使读者能够快速上手，将学到的知识应用于实际问题中，从而提高文本处理和信息提取的效率。

第3章

改写重述提示词

为了能够让对方更好地理解和接受自己表述的信息，人们在自然语言活动和交流中会有意无意地进行改写。可见，改写是一种语言行为和活动，在知识传播和信息传递的过程中普遍存在，是不可或缺的。同样地，语句改写作为一种技术手段，在使用计算机进行自然语言处理时，也是不可或缺的。本章介绍如何使用ChatGPT来进行文本的重述和改写。

3.1

改写的魔法：让语言焕然一新

本节首先来了解改写的概念及分类，以帮助我们更好地运用改写来达成高质量文本的目标。

3.1.1

改写的定义

改写就是用不同的方式表达相同的语义。作为一种语言行为和活动，改写在知识传播和信息传递的过程中普遍存在。改写集中反映了自然语言的多样性、灵活性和重要性等特点。改写可以用来表示将一个短语或者句子转换成其同义短语或者句子的过程，也可以用来表示改写过程生成的结果。

那么什么类型的词法关系和语法机制能够进行改写呢？改写保留了“概念上的近似等价”。Barzilay等认为改写是传达相同信息的可替换方式。而Oren Glickman等认为改写现象突出地反映了自然语言的多变性——用不同的方式保持着相同的意思。在国内，刘挺、李维刚等在前人旳基础上，对改写进行了形式化定义，假设有两个短语或简单句A和B，若满足以下条件：

（1）A、B为同一种语言的短语或简单句，且字面意思不完全相同。

（2）A、B分别是结构上稳定的短语或者简单句。

（3）A、B同属某个语义集合，即所表达的语义相同。则称A为B的一种改写，反之亦同，称句对{A,B}为一个改写句对，简称一个改写。特殊情况下，如果A、B分别是一个词，则{A,B}称为一对同义词。性质（1）主要区别于双语句对，性质（2）确定了改写研究的对象主要是短语或简单句，性质（3）是{A,B}成为改写的必要条件。尽管研究者根据自己的理解给出了改写的定义，但是如何确定互为改写的短语或者句子语义相等或相似程度的标准一直是一个没有确切答案的问题。

3.1.2

改写的分类

改写是自然语言中一种非常普遍和重要的现象，它体现了自然语言的多样性、灵活性和复杂性等特点。很多研究者从不同的角度对改写进行了研究和分类：Barzilay等根据改写的可分解性，将改写分为原子级和复合级；根据改写的粒度，将改写分为词汇级、短语级和句子级。Chutima等则将改写划分为6类，分别说明如下。

·同义词：用一个词的同义词替换该词。

·语态：语态之间的转换，例如主动语态与被动语态之间的转换。

·词性的变化：将词性进行转换，例如把一个名词转换为动词使用，或进行其他词性变化。

·断句：把一个长句子变成多个短句子。

·定义：用一个词的定义替换该词。

·句子结构的变化：用不同的句子结构表达相同的语义。

在国内，赵世奇等综合已有的研究成果，将改写划分为7类，分别说明如下。

·细微变化：在不改变原句语义的情况下，通过替换、添加和删除句子中的结构词来实现句子的改写。结构词又叫功能词，是指没有单独完整的词汇意义，更多是语法意义或语法功能的词。英文中常见的结构词包括代词、数词、冠词、助动词、介词、连词等。但是这类改写的应用价值不大，因为它引起的变化非常微小，而且不重要。

·同义短语替换：同义词属于同义短语的范畴，它是同义短语的一个特例。此类改写就是根据上下文语境，用符合要求的同义短语替换原文中的短语。这类改写被广泛研究和应用，一方面在于它所需的同义资源比较容易获取，另一方面在于它在语言的实际使用中比较普遍。

·词典注释替换：将原文中的词用其在词典中的注释进行替换。此类方法把原文中的专业术语等难以理解的词语用其词典注释替换，使其变得通俗易懂，从而更好地帮助读者理解被替换词的含义。

·语序变换：句子中的某些成分（例如英文和中文中的地点状语、时间状语等成分）可以放置于句子中多个位置而不会影响语句的意思，因而可以通过移动这些成分的位置来进行改写。句子结构变换：在原文意思不变的情况下，通过改变整个句子的结构来改变句子，而不是简单地对某个成分进行替换或改写。这是一类复杂的改写现象。

·句子拆分与合并：将一个复杂的长句子拆分成等价的若干简单短句，其中每个短句都包含原句中的一部分信息。句子合并则是将多个简单的短句合并成意思相同的复杂长句。从句的识别与指代消解等问题是此类改写的关键问题。

·基于推理的改写：要保证原文与改写句意思不变，需要某些背景知识的支撑。

3.2

改写重述的主要算法

改写技术的研究内容包括改写资源的获取和改写的生成，这里我们关注的改写技术是指改写的生成技术。改写的生成就是将一个给定的短语或者句子转换为另一个或多个表达相同含义的短语或者句子的过程。依据改写技术中使用到的主要自然语言处理技术，可以将现有的改写生成技术方法大致分为：基于词典的方法、基于自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）的方法、基于机器翻译的方法以及基于模板的方法。

3.2.1

基于词典的方法

基于词典的改写生成是词汇级别的改写，因此也被称为“词替换”。令w是待改写句s中的词语，其词典中定义的同义词为Y={Y|i≥1}。基于词典的改写生成就是用Y替换w生成改写句t的过程，此过程通常需要两个步骤完成：

ii

（1）候选改写获取。从词典中抽取w的同义词Y作为它的候选改写词。

（2）改写确认。由于w处于s这个特定的环境中，其具有一定的语法或词法限制，而且并不是w的所有候选改写词Y都满足这个特定的语法或词法限制，因此需要通过改写来过滤掉Y中不能替换w的词语。此步骤的方法很多，例如，对于一个候选改写词在给定语境中的可替换性，可通过训练一个二元分类器来判别；对于一个候选改写词替换的合理性，可通过统计替换后生成的短语或搭配在语料上出现的次数来判别。

基于词典的改写生成方法的优点在于同义词词典比较容易获得，而且实现简单，可行性好。其缺点在于此方法仅是简单的词替换，生成的改写语句类型不变，无法生成多种类型的句子。

3.2.2

基于自然语言生成的方法

假设待改写句为s，利用基于自然语言生成的改写方法生成改写句t的过程可以概括为以下两个步骤：

 s通过一系列自然语言生成技术（如词法分析、句法分析、语义分析等）得到其内部表示R。

 利用基于自然语言生成的技术或者直接利用现有的自然语言生成系统生成R对应的自然语言句子t。

传统的自然语言生成系统是以中得到的R为输入，以中得到的t为输出。由此可知，和两个过程是相互独立的，并且中间表示R同时对应着s和t，因而在保证s和t意思相同的前提下，也可以保证t和s在字面表达上不同，即满足了t和s互为改写的条件。

概括地说，基于自然语言生成的改写方法首先要理解句子，然后在此基础上使用不同的方式进行表述，这与人的改写行为极为相似。这种方法的缺点在于，需要完整的语义表达形式和框架进行支撑，这就决定了其对深层语义知识的依赖很大，但是目前自然语言生成的深层语义分析技术发展得还不够成熟。此外，自然语言生成系统的实现是一个很复杂的过程，而且工程量较大。

3.2.3

基于机器翻译旳方法

Chris等从机器翻译的角度来研究改写的生成。Chris将机器翻译中大规模平行语料库中互为翻译句对的源语言和目标语言替换成源语言和目标语言相同的改写句对，然后使用机器翻译模型和系统来解决改写生成的问题。基于机器翻译方法的瓶颈在于如何获得一个大规模的改写语料库。在现实世界中，难以找到大规模且高质量的改写句对资源，这使得改写句对的获取比翻译句对更具挑战性。Chris的实例是从相关新闻的语料库中提取出来的，这些语料库主要是通过大规模搜集互联网上的新闻资料而得到的。

Brazilay曾认为，基于机器翻译的方法所使用的改写语料库存在噪声，并且改写语料库规模太小可能导致严重的数据稀疏等问题，从而不适合用于改写生成。然而，不能否认，基于机器翻译的方法确实克服了许多改写方法中存在的困难。Chris提到利用大规模语料库，并结合改写生成问题的自身特点，引入了短语知识库，这在一定程度上解决了Brazilay提到的问题。然而，受限于当时互联网规模和相关计算资源条件的不足，Chris等使用的语料库规模仍然远远不够大。

3.2.4

基于模板的方法

模板实际上是词汇化的规则，是语言知识的一种抽象。基于模板的方法就是将语言改写知识用改写模板的形式表示。

这个过程可概括为：将待改写句与模板库中的改写模板进行匹配。若匹配到某一模板，则将该模板各个槽中填充的内容填入相应的改写模板槽位，从而生成改写句。该方法的关键在于如何构建大规模的改写模板库。

目前，已经有很多研究者在进行改写模板抽取的研究工作，此方法的优点在于可以生成复杂而丰富的改写句，因为改写模板中不仅包含词汇和短语的替换，同时还包含语序和句子结构的变化。

这种方法的一个局限性是其模板覆盖范围有限，降低了模板匹配的成功率。在保证生成文本准确性的同时，提升模板匹配率是一大挑战。关键在于如何在模板设计时平衡模板的长度、复杂性和泛化能力，这对于模板的设计和提取至关重要。

3.3

实战演练：让ChatGPT帮你改写文案

文章改写是ChatGPT展现其自然语言处理能力的重要应用之一。它能确保文本内容在改写后依然清晰易懂，同时还能优化文档在搜索引擎中的排名。这充分证明了AI在处理自然语言方面的强大功能。

下面来让ChatGPT扮演一位文案高手，对一段文字进行5种不同风格的改写。

案例3-1 对一段文字进行不同风格的改写。

3.4

本章小结

本章探讨了改写重述的概念、方法和应用，旨在向读者展示如何应用前沿的AI技术如ChatGPT，为有效进行语言创新和文案优化提供实用的解决方案。

首先，对改写进行了定义，明确了其在文本处理和创意写作中的重要性，并进一步对改写的不同类型进行了分类，为读者提供了全面的改写概念解析。

然后，详细讲解了4种主要的改写重述算法，包括基于词典的方法、基于自然语言生成的方法、基于机器翻译的方法以及基于模板的方法。每种方法都配有原理解释和具体应用场景，使读者能够理解各算法的核心机制及其适用性。

最后，本章通过实战演练展示了如何利用ChatGPT进行文案的改写重述，不仅增强了理论与实践的结合，而且提供了具体操作指南，使读者能够快速掌握改写技巧，将学到的知识应用于实际文案创作中，从而提高文案的创新性与吸引力。

第4章

语法纠错提示词

语法纠错是指对文本中存在的语法错误进行修正的过程。语法错误是指违反了语言的语法规则的句子或短语，这些错误可能导致句子的意思不清楚或无法理解。语法纠错对于提高沟通效果、提升写作水平、提高语言能力和树立专业形象都非常重要。通过不断学习和纠正语法错误，可以提高语言表达的准确性和流畅性，有效地传达自己的思想和观点。

4.1

语法纠错：让句子更完美的小秘密

在书写和口语交流中，掌握正确的语法至关重要。它不仅能使句子更加清晰和准确，还能帮助有效地传达我们的意图。然而，即便是经验丰富的写作者和演讲者，有时也难免会犯语法错误。因此，熟悉常见的语法错误及其纠正方法尤为重要。

首先，让我们来看一些最常见的语法错误：

·主谓一致错误：这种错误发生的原因是主语和谓语动词不匹配。例如，当我们说“他们是一个优秀的学生”，而不是“他们是一些优秀的学生”时，就犯了主谓一致错误。为了纠正这种错误，我们需要确保主语和谓语动词在人称和数方面保持一致。

·时态错误：这种错误发生的原因是在句子中使用了不正确的动词。例如，当我们说“我昨天去购物”而不是“我昨天去了购物”，我们就犯了时态错误。为了纠正这种错误，我们需要根据句子中的时间点来选择正确的动词时态。

·冠词错误：冠词是用来限定名词的词语，包括a、an和the。当我们在句子中使用了不正确的冠词时，就会犯下冠词错误。例如，当我们说“我买了一个苹果”而不是“我买了苹果”时，就犯了冠词错误。为了纠正这种错误，我们需要了解何时使用不同的冠词以及何时省略冠词。

此外，还有一些其他常见的语法错误，如代词错误、句子结构错误和标点符号错误。代词错误发生在我们使用了不正确的代词时，句子结构错误发生在我们构造句子时出现了错误的结构，标点符号错误发生在我们在句子中使用了不正确的标点符号。

4.2

语法纠错的主要方法

关于语法纠错，目前比较常见的方法有：基于机器学习的方法、基于机器翻译的方法、基于序列标记的方法和基于Transformer架构的方法等。

4.2.1

基于机器学习的方法

近年来，随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的语法纠错成为一种很有前景的解决方案。

机器学习是一种通过训练模型从数据中学习规律和模式的方法。在语法纠错中，机器学习可以通过分析大量的语法正确和错误的例句，学习语法规则和错误模式，从而提供纠错建议。具体而言，基于机器学习的语法纠错可以分为以下几个步骤。

1.数据收集和预处理

为了训练机器学习模型，首先需要收集大量的语法正确和错误的例句。这些例句可以来自语法教材、语料库或者人工标注。然后，对收集到的例句进行预处理，如分词、词性标注和句法分析，以便后续的特征提取和模型训练。

2.特征提取

特征提取是将原始的语法错误例句转换为机器学习算法可以处理的特征向量的过程。常见的特征包括词性、句法结构、上下文信息等。通过提取这些特征，机器学习模型可以学习到语法规则和错误模式之间的关系。

3.模型训练和评估

在进行特征提取后，需要选择合适的机器学习算法，并使用收集到的训练数据对模型进行训练。训练完成后，需要使用独立的测试数据对模型进行评估，以确保其在未见过的数据上的泛化能力。

4.纠错建议生成

在模型训练和评估完成后，可以使用训练好的模型对新的语法错误进行纠错建议的生成。纠错建议包括错误类型、错误位置和纠正建议等信息，可以帮助用户快速发现和修正语法错误。

基于机器学习的语法纠错相比传统方法具有以下优势。

1.自动学习

基于机器学习的方法可以自动从大量的数据中学习语法规则和错误模式，而无须人工编写烦琐的规则。这使得语法纠错系统更加灵活和智能，能够适应不同的语言和语境。

2.高准确性

机器学习模型可以通过大量的训练数据学习到语法规则和错误模式之间的复杂关系，从而提供更准确的纠错建议。相比之下，传统方法往往只能处理一些简单的语法错误，难以应对复杂的语法错误。

3.实时性

基于机器学习的语法纠错可以实时地对语法错误进行纠正建议的生成，帮助用户快速发现和修正错误。这对于写作和即时通信等实时场景非常有用，能够提高语言表达的准确性和流畅性。

尽管基于机器学习的语法纠错有诸多优势，但也存在一些局限性。

1.数据依赖性

基于机器学习的方法需要大量的标注数据进行训练，而且这些数据需要涵盖各种不同的语法错误。然而，获取和标注大规模的训练数据是一项耗时且费力的工作，特别是对于一些特定领域的语法错误。

2.语言多样性

不同的语言具有不同的语法规则和错误模式，因此，基于机器学习的语法纠错模型需要针对不同的语言进行训练和调整。这增加了模型的复杂性和开发成本。

3.上下文理解

语法纠错往往需要考虑上下文信息，以便更准确地纠正错误。然而，基于机器学习的方法在处理上下文信息时存在一定的困难，因为上下文信息往往是动态的、多义的和隐含的。

4.2.2

基于机器翻译的方法

为了帮助人们更好地使用语言并避免语法错误，机器翻译技术可以被应用于语法纠错领域。

1.机器翻译的概述

机器翻译是一种通过计算机将一种语言的文本转换为另一种语言的技术。它利用自然语言处理和人工智能的方法，将源语言句子转换为目标语言句子。机器翻译的发展已经取得了显著的进展，尤其是神经网络模型的引入，使得机器翻译的翻译质量得到了大幅提升。

2.语法纠错的重要性

语法错误会导致句子的意思不明确甚至完全相反，给读者带来困惑和误解。特别是在商务和学术写作中，语法错误可能会严重影响作者的信誉和专业形象。因此，语法纠错对于提高语言表达的准确性和流畅性至关重要。

3.基于机器翻译的语法纠错方法

基于机器翻译的语法纠错方法可以通过以下步骤实现。

 数据收集：收集大量语法正确的句子和对应的语法错误的句子作为训练数据。

 数据预处理：对训练数据进行预处理，包括分词、词性标注和句法分析等，以便机器翻译模型能够理解句子的结构和语法规则。

 模型训练：使用机器翻译模型训练语法纠错模型，以便它可以自动检测和纠正句子中的语法错误。

 评估和优化：通过评估语法纠错模型的性能，并根据反馈进行调整和优化，以提高模型的准确性和效果。

4.机器翻译的优势和挑战

机器翻译在语法纠错领域具有许多优势，包括高效性、自动化和可扩展性。它可以处理大量的句子，并且可以根据需要进行扩展和改进。然而，机器翻译也面临一些挑战，例如歧义性和上下文理解的困难。语法纠错需要考虑句子的上下文和语境，以便正确地纠正语法错误。但是，随着机器学习和人工智能的进一步发展，我们可以期待机器翻译在语法纠错领域的更广泛应用。

4.2.3

基于序列标记的方法

语法纠错是自然语言处理中的一个重要任务，它涉及对文本中的语法错误进行自动检测和纠正。随着人们对自然语言处理的需求不断增加，语法纠错的研究也变得越来越重要。目前，基于序列标记的语法纠错方法已经成为研究的热点之一。

1.序列标记的概念

序列标记是一种常见的自然语言处理任务，它的目标是为给定的输入序列中的每个元素分配一个标签。在语法纠错任务中，输入序列通常是一个句子，而标签则表示该句子中每个单词的语法属性，如词性、句法关系等。通过对输入序列进行序列标记，可以对句子中的语法错误进行定位和纠正。

2.基于序列标记的语法纠错方法

基于序列标记的语法纠错方法通常包括以下几个步骤。

 数据预处理：在进行语法纠错之前，需要对输入文本进行数据预处理，包括分词、词性标注和句法分析等步骤，以获取每个单词的语法属性。

 特征提取：特征提取是序列标记任务中的关键步骤。通过对输入序列中每个单词的语法属性进行特征提取，可以为序列标记模型提供更多的信息。常用的特征包括上下文信息、词性信息和句法信息等。

 序列标记模型：在进行语法纠错时，可以使用各种序列标记模型，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、条件随机场（Conditional Random Field，CRF）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等。这些模型可以学习输入序列和标签之间的概率分布，并根据概率分布对输入序列进行标记。

 错误纠正：在对输入序列进行标记后，可以根据标签的信息对语法错误进行纠正。常见的纠错方法包括删除、插入和替换等操作，以使句子的语法更加准确。

3.序列标记的语法纠错应用

基于序列标记的语法纠错方法在实际应用中具有广泛的应用前景。它可以用于自动纠正学生作文中的语法错误，提高作文的质量；也可以用于自动纠正机器翻译结果中的语法错误，提高翻译的准确性；此外，基于序列标记的语法纠错方法还可以用于自动纠正社交媒体上的语法错误，提高用户的写作水平。

尽管基于序列标记的语法纠错方法在语法纠错任务中取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战。首先，语法纠错涉及多个语法属性的标注，如词性、句法关系等，如何有效地利用这些语法属性仍然是一个难题。其次，语法纠错需要对整个句子进行标记，而句子中的语法错误通常是局部的，如何准确地定位和纠正这些错误也是一个挑战。未来的研究可以致力于解决这些挑战，进一步提高基于序列标记的语法纠错方法的性能和效果。

4.2.4

基于Transformer的方法

语法错误是写作过程中常见的问题，特别是对于学习非母语的人来说。这些错误不仅会影响写作的流畅性和准确性，还可能阻碍读者理解作者的意图。因此，语法纠错在自然语言处理领域中具有重要的意义。本小节将介绍一种基于Transformer的语法纠错方法，该方法能够自动检测和修复文本中的语法错误。

1.Transformer模型简介

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，由Vaswani等在2017年提出。相比于传统的循环神经网络和卷积神经网络，Transformer模型在处理自然语言任务中取得了显著的性能提升。其核心思想是通过自注意力机制来捕捉输入句子中的上下文信息，从而实现对输入序列的编码和解码。

2.语法纠错的问题定义

语法纠错任务旨在检测和修复文本中的语法错误，包括拼写错误、标点符号错误、主谓一致错误等。传统的基于规则的语法纠错方法通常需要手动定义大量的规则和规则优先级，且对于复杂的语法错误难以处理。而基于机器学习的方法可以通过大规模的语料库学习语法模型，从而实现更准确和自适应的语法纠错。

3.基于Transformer的语法纠错方法

基于Transformer的语法纠错方法主要分为两个阶段：错误检测和错误修复。在错误检测阶段，模型通过编码输入文本并使用自注意力机制来捕捉上下文信息，从而判断文本中是否存在语法错误。在错误修复阶段，模型通过解码器生成修复后的文本，从而实现语法错误的修复。

4.数据集和训练

为了训练基于Transformer的语法纠错模型，需要一个包含正确文本和带有语法错误文本的数据集。可以通过在大规模的文本语料库中引入人工注释的方式来构建这样的数据集。然后，使用这个数据集来训练Transformer模型，优化模型参数，使其能够准确地检测和修复语法错误。

5.实验结果和性能评估

为了评估基于Transformer的语法纠错方法的性能，可以使用一些常见的语法纠错评估指标，如准确率、召回率和F1值。同时，还可以进行人工评估，将修复后的文本与人工修复的文本进行比较，评估模型的修复效果。

实验结果表明，基于Transformer的语法纠错方法在准确性和效率方面都有较好的性能。

4.3

实战演练：让ChatGPT帮你纠正文案错误

ChatGPT和一些AI大模型工具都具有庞大的智能数据库，可以帮助用户进行语法纠正。

1.词性误用

输入：画家田雨霖义务为学生讲座。

输出：画家田雨霖义务为学生讲课。

这里将“讲座”更正为“讲课”，因为在这个上下文中，“讲座”通常指的是一个专题演讲或者系列讲座，而“讲课”则更贴近于指教授学生课程或者某个具体知识点的活动。

2.数量表达混乱

输入：三名重伤的战士们在接受手术。

输出：三名重伤的战士在接受手术。

在这个句子中，“战士们”中的“们”是多余的，因为前面已经用了数量词“三名”，所以不需要再用复数形式。去掉“们”之后，句子表达就正确了。

3.语义错误

输入：猫在追逐它的尾巴。

输出：猫在追逐自己的尾巴。

在这个句子中，“它的”应该被替换为“自己的”，因为使用“自己的”可以更明确地指出猫正在追逐属于自己的尾巴，而不是别的猫的尾巴。这样的表达更为准确。

4.辅助英语学习

在进行英语学习时，可以通过ChatGPT来纠正语法错误，修改英语作文以提高自己的英语水平。

案例4-1 纠正句子语法错误。

纠正缺少冠词的错误时，需要注意以下规则：当单数可数名词用于泛指不确定的人或物时，应在前面加上不定冠词a或an。当单数名词前有形容词修饰时，冠词应置于形容词之前。若冠词后的名词或形容词的首字母发音为辅音，则使用a；如果首字母发音为元音，则使用an。需要注意的是，有些单词虽然首字母是元音字母，但发音并非元音，这时前面的不定冠词应该用a。

案例4-2 修改主谓一致错误。

修改主谓一致的错误，确保谓语动词在人称和单复数上与主语相符。这包括：语法一致，即谓语动词的单复数形式需与主语一致；意义一致，谓语动词需反映主语意义上的单复数；就近一致，即谓语动词需与紧邻它的主语部分一致。

4.4

本章小结

本章剖析了语法纠错的重要性和实现方法，旨在帮助读者掌握如何应用前沿的AI技术如ChatGPT，为有效进行文本校对和优化提供实用的解决方案。

首先，强调了语法纠错在提升文本完美度中的关键作用，并介绍了语法纠错的基本概念。

然后，详细探讨了4种主要的语法纠错方法，包括基于机器学习的方法、基于机器翻译的方法、基于序列标记的方法以及基于Transformer的方法。这些方法各有特点，从传统的机器学习到前沿的Transformer模型，为读者提供了丰富的技术选择和应用场景。

最后，通过实战演练展示了如何利用ChatGPT进行文案错误的纠正，不仅增强了理论与实践的结合，而且提供了具体操作指南，使读者能够快速掌握语法纠错技巧，将学到的知识应用于实际文案校对中，从而提高文案的专业度与准确性。

第5章

机器翻译提示词

机器翻译（Machine Translation，MT）是指利用计算机和自然语言处理技术将一种语言的文本转换成另一种语言的过程，帮助人们在不同语言之间进行沟通和交流。机器翻译在促进跨文化交流、加速信息传播、降低翻译成本和改善翻译质量等方面发挥着重要的作用。ChatGPT拥有强大的翻译功能，可以帮助用户完成多种文字的转换。

5.1

ChatGPT与机器翻译

机器翻译就是应用计算机实现从一种自然语言文本到另一种自然语言文本的翻译。机器翻译系统就是用来实现翻译功能的计算机软件。随着大语言模型的研究进展，机器翻译代替人工逐渐成为现实。

相比传统的谷歌、百度等网站上的翻译功能，ChatGPT的翻译功能具有以下特点。

（1）多语言支持：ChatGPT可以处理多种语言之间的翻译，这得益于其在不同语言数据集上的训练。它能够理解和生成各种语言的文本，为用户提供跨语言的交流能力。

（2）上下文理解：作为一种先进的语言模型，ChatGPT在翻译时不仅仅是逐词转换，而是能够根据上下文来生成合理的翻译结果，使得翻译内容更加符合语境和自然语言习惯。

（3）模型鲁棒性：由于是基于大规模数据集训练的GPT-3模型，因此ChatGPT在特定领域内展现出了良好的性能。即使在面对一些小语种或者训练数据较少的情况时，它也能通过一定的策略（如先翻译成英语，再翻译成目标语言）来完成翻译任务。

（4）提示词引导：ChatGPT的翻译能力可以通过设计特定的提示词或模板来触发。研究人员通过实验确定了一些有效的提示词格式，以促进机器翻译的发生。

（5）口语与书面语区分：在翻译过程中，ChatGPT能够区分口语和书面语，这对于生成更符合实际使用场景的翻译文本非常重要。

（6）随机性因素：像所有的生成型模型一样，ChatGPT的翻译结果可能会有一定的随机性。这是因为在生成过程中有多种可能的回答，而模型会根据其训练和内部算法选择一种作为最终输出。

（7）不断优化：随着更多人类反馈的纳入和数据的积累，ChatGPT在翻译方面的能力也在不断提升。尤其是最新的GPT-4模型，其在翻译方面的精度和效果方面相较于前一代有了显著提高。

可以看出，ChatGPT的翻译功能融合了强大的语言理解能力和先进的机器学习技术，不仅提供了精确的翻译结果，还能够在一定程度上模拟人类的交流方式，提供更为流畅自然的对话体验。

5.2

机器翻译的主要算法

5.2.1

N元语言模型

语言模型是指自然语言的一种数学模型，描述的是自然语言在统计和结构方面的内在规律。计算机理解自然语言主要通过语言模型。统计语言模型是用统计的方法来分析和模拟自然语言的内在规律，并用统计概率来量化一个句子符合语法的程度。

如今最常用的语言模型是N元语言模型。对于由k个词组成的句子S，即S=ww…w，根据统计语言模型的原则，句子S出现的概率可表示为公式：

112k

P(S)=P(w)P(w|w)P(w|ww)…P(w|www)

121312k12k−1

公式需要确定的参数很多，即使对于一个很小的k，也是很难计算的。N元语言模型假定语言是一个马尔科夫（Markov）链。也就是说，词的出现只与它前面的n−1个词有关，与其他的词无关。这样，问题的求解就简单多了。同时，模型的公式变为：

当n分别取值为1、2、3时，分别为一元模型（Unigram）、二元模型（Bigram）、三元模型（Trigram）。在实际应用中，取n=3的情况比较多。此时，模型的公式可表示为：

其中，P(w,w)的估算方法有很多，通常使用最大似然法（Maximum Likelihood Estimation，MLE）估算，公式如下：

ii−1

其中，count(w,w )表示词对(w,w)在给定文本出现的次数。

i−1ii−1i

5.2.2

IBM翻译模型

Brown等建立了5个词汇对齐的翻译模型，其复杂程度依次递增，称为IBM模型1-5（IBM Models l-5）。模型中的所有对齐（Alignment）都限定为每个源语言单词仅对应唯一的一个目标语言单词，此处源语言和目标语言是相对于翻译过程而言的，与噪声通道的源语言和目标语言相反。这些模型规定了计算从源语言句子生成目标语言句子的翻译概率的不同方法。

1.IBM模型1

模型1只考虑了词与词的互译概率P(s|t)，对于源语言句子S=s…s和目标语言句子T=t…t，源语言和目标语言的对齐方式一共有(l+1)m种，对于某个对齐结果A，目标语言句子的概率可用下式表示：

ji1m1m

S和T最有可能的对齐概率可以通过下式得出：

给定一个双语的训练集，根据上述两个公式，可以通过EM算法对模型进行参数估算。

2.IBM模型2

模型2在模型1的基础上，考虑了单词在翻译过程中位置的变化，引入了扭曲概率d(α|j,l,m)，表示为公式：

j

3.IBM模型3

模型3在模型1和模型2的基础上考虑了一个单词翻译成多个单词的情况，引入了繁衍概率，表示单词翻译成n个单词的概率。

模型4和模型5在模型3的基础上进一步增加扭曲模型，比较复杂，这里不再讨论。下面对IBM模型1~3进行一个简单的比较和总结。

在模型1和模型2中，首先估计源语言句子长度，然后对于源语言句子中的每个位置上的词，估计其与目标语单词的对齐关系，然后估计该位置上的源语言单词。在模型3中，对于每个目标语言单词，首先选择对应的源语言单词个数，然后估计对应的源语言单词，最后估计这些源语言单词的位置。其中模型1最简单，只是预测词与词之间互译的概率，不考虑词的位置信息，也就是说假设所有的对齐方式出现的可能性相同。模型2在模型1的基础上考虑了词的位置信息，引入了对齐概率，其中没有目标语言单词与之对应的源语言单词，假定其与空词（Null Word）对齐，空词的位置表示为0。模型3引入了繁殖数（Fertility）的概念，繁殖数是一个目标语单词在翻译过程中产出源语言单词的数目。同时，模型3还用形变（Distortion）概率取代了对齐概率。

5.2.3

调整顺序模型

由于汉语和英语两种语言的句法存在较大的差异，导致汉语和英语的词语在句子中的顺序也有很大的差别。因此，加入调序模型作为一个特征是很有必要的。

1.词距调序模型

词距调序模型主要考虑在翻译过程中，源语言端所要跳过的单词数量的代价，并将这个代价定义为调序词距。假设将翻译到第i个目标短语的源语言短语中第一个词的位置标记为start，最后一个词的位置标记为end，那么调序词距的计算方法为starti−endi−1。当两个源语言短语顺序翻译时，当前短语的开始位置等于前一个短语的结束位置加1，则调序词距的计算结果就为0。

−1

词距调序模型的调序概率是根据调序词距进行计算的，它依据概率分布函数得到概率值。其中a是一个0~1的常数。它可以由人工预先设定，也可以从训练语料中由参数优化器自动训练获得。值得注意的是，分布函数在求概率时对χ取其绝对值。这个分布函数的基本意义就是使得长距离调序的代价比较高，从而避免翻译系统进行过多调序。

总体来看，这个词距调序模型是一个非常简单的调序模型，在早期基于词的翻译系统中就有应用。在基于短语的统计机器翻译系统中，也适用于语序差异不大的语言对之间的翻译任务。

2.最大熵调序模型

最大熵调序模型是一种基于括弧转录文法的词汇化调序模型，调序能力受限于括弧转录文法的表达能力，并且依据词汇化特征选择是否进行调序。

括弧转录文法是反向转录文法的一种特例，它支持的所有调序可以用一种紧凑的二分调序限制表示出来。在括弧转录文法框架下，基于短语的统计机器翻译系统从源语言短语生成目标语言短语时，可以使用如下三条规则：

定义块为一个源语言短语及其对应的目标语言短语。规则1顺序组合连续的两个块形成一个更大的块，表达了在翻译时进行顺序调序的概念。而规则2在组合连续的两个块形成一个更大的块时，两个子块的目标语端的短语作了逆序调整，表达了在翻译时反向调序的概念。最后，规则3不包含调序动作，只是将一个源语言短语翻译到一个目标语言短语。

在括弧转录文法的限制下，基于最大熵的词汇化调序模型使用一个二类分类器的输出概率对调序问题进行建模。假设给定两个块X和X，那么(X,X)的调序概率可以定义如下：

1212

f=Pr(o|X,X)

BTG12

其中，X和X是两个相邻的块，o是它们在组合形成更大的块时所用的调序类型。

12

调序类型分为正向调序和反向调序。如果用之前提到的规则1组合两个相邻子块，那么调序类型为正向调序：如果用到的是规则2，那么调序类型就是反向调序。预测相邻两个块X和X的调序类型时，使用到了8个特征类型。

12

在基于短语的统计机器翻译系统中，对于生成译文的路径，最大熵调序模型的概率值可通过下式进行计算：

其中，f(d)表示整个路径的最大熵调序模型的概率值，而Pr(o|X,X)表示路径中每一步的最大熵调序模型的概率值。

ME12

5.3

实战演练：让ChatGPT帮你实现语言互译

下面用ChatGPT将朱自清发表于1933年7月的散文名篇《春》翻译为英文，看看通过提示词技术能否达到信、达、雅的效果。

案例5-1 翻译朱自清的散文《春》。

案例5-2 翻译参考朱自清的诗歌风格。

如果给ChatGPT一些实例的话，它会更懂你的要求，比如告诉ChatGPT参考朱自清的诗歌风格，它生成的内容会更加有朱自清的味道。

案例5-3 将英文翻译为中文。

英文翻译为中文，在向ChatGPT提问的过程中，我们通过给ChatGPT指定一个角色，通常能达到更好的效果，比如用诗人的角色翻译《春》。

5.4

本章小结

本章探讨了如何应用前沿的AI技术如ChatGPT，为有效进行语言转换和文化交流提供了实用的解决方案。

首先，介绍了机器翻译的概念以及ChatGPT在机器翻译领域的应用，为读者提供了机器翻译技术的宏观理解。

然后，讲解了机器翻译领域的主要算法，包括N元语言模型、IBM翻译模型和调整顺序模型。这些算法代表了机器翻译技术的不同发展阶段，从早期的基于统计的方法到更现代的基于深度学习的技术，每种方法都有其独特的优势和局限性。

最后，通过实战演练展示了如何利用ChatGPT进行语言的互译，不仅增强了理论与实践的结合，而且提供了具体操作指南，使读者能够快速掌握机器翻译技巧，将学到的知识应用于实际跨语言交流中，从而提高跨文化沟通的效率和准确性。

第6章

数据挖掘提示词

数据挖掘是一种通过发现和提取大量数据中的隐藏模式、关联和知识的过程。它使用各种统计和机器学习技术来分析数据，以揭示数据中的潜在信息和洞察力。作为一款先进的语言模型，ChatGPT在数据挖掘领域具有显著的应用潜力，尤其是它卓越的语言理解与生成能力，以及处理大量上下文信息以进行精确预测和推理的能力。具体应用包括高效的信息检索、辅助特征工程以及支持决策制定等方面。本章介绍数据挖掘的一些基本概念，并探讨使用ChatGPT进行数据挖掘时的提问方法和提示词的应用。

6.1

数据准备提示词

在实施数据挖掘和分析时，ChatGPT可以帮助我们提供建议的数据集、获取常用的数据源、生成建模数据和进行数据类型的转换等。

6.1.1

提供建议的数据集

数据集是数据分析和机器学习的基础，对于实现精准决策和提高业务效率至关重要。通过对合适数据集的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为企业和政府决策提供科学依据。同时，数据集也是机器学习算法的训练数据，对于构建高效的模型和实现智能化决策具有重要作用。

Python提供了许多数据集，这些数据集可以用于各种机器学习和数据分析应用程序。以下是一些常见的Python数据集。

（1）Iris数据集：这是一个经典的机器学习数据集，包含三种不同类型的鸢尾花的测量数据。它经常用于分类和聚类算法的测试和比较。

（2）MNIST数据集：这是一个手写数字识别数据集，包含大量的手写数字图像及其对应的标签。它是许多深度学习算法的基础数据集。

（3）CIFAR-10数据集：这是一个图像分类数据集，包含10个不同的类别，每个类别有6000张32×32像素的彩色图像。它是许多计算机视觉算法的基础数据集。

（4）Wine数据集：这是一个关于葡萄酒的数据集，包含不同葡萄酒的化学成分和品质评分。它经常用于分类和回归算法的测试和比较。

（5）Boston Housing数据集：这是一个关于波士顿房价的数据集，包含13个不同的特征和对应的房价。它经常用于回归算法的测试和比较。

这些数据集的重要性在于它们提供了实际的数据样本，可以用于测试和比较不同的机器学习和数据分析算法。它们也可以被用于训练模型，从而帮助解决实际问题。

案例6-1 提供建议数据集。

6.1.2

读取常用的数据源

在数据分析中，不同的应用场景和需求可能还会使用其他类型的数据源，常用的数据源包括但不限于以下几种。

（1）数据库：数据库是一种结构化数据存储方式，可以存储大量数据，并提供高效的数据读取和查询功能。数据库中的数据通常以表格的形式组织，每个表格包含多个列和行，可以通过SQL语言进行数据的增、删、改、查操作。数据库的重要性在于它可以存储和管理大量数据，并提供高效的数据查询和分析功能。

（2）文件系统：文件系统是计算机中用于存储和组织文件的一种方式。文件系统可以存储各种类型的文件，包括文本文件、图片文件、视频文件等。文件系统的重要性在于它可以方便地存储和管理各种类型的文件，并提供对文件的读取和写入功能。

（3）Web API：Web API是一种通过网络进行数据交互的接口。通过Web API，可以从远程服务器获取数据，并将数据用于本地应用程序或网站中。Web API的重要性在于它可以提供丰富的数据资源，并可以通过网络进行数据的传输和交互。

（4）日志文件：日志文件是记录系统运行状态和事件的文件。日志文件通常包含系统的运行日志、错误日志、访问日志等信息。通过分析日志文件，可以了解系统的运行情况和问题，从而进行故障排查和性能优化。日志文件的重要性在于它可以提供对系统运行情况的详细记录，并可以用于系统的监控和分析。

（5）传感器数据：传感器数据是由各种传感器收集的数据，包括温度、湿度、压力、光照等各种环境参数。传感器数据的重要性在于它可以提供对环境和设备状态的实时监测和分析，从而用于智能控制和决策。

案例6-2 读取常用数据源的方法。

6.1.3

生成建模数据

生成建模数据是指创建用于建立模型的数据集，它的重要性在于它决定了模型的质量和准确性，影响了预测和决策的准确性、普适性、鲁棒性、适应性、可解释性和效率性。因此，生成建模数据是建立模型的关键环节，需要重视和优化。

生成建模数据的重要性体现在以下5个方面：

（1）精确性：生成建模数据需要准确地采集和整理数据，确保数据的准确性和完整性。只有准确的数据才能生成准确的模型，从而提高预测和决策的准确性。

（2）代表性：生成建模数据需要包含代表性的样本和特征，以反映真实世界的情况。只有具有代表性的数据才能生成具有普适性和泛化能力的模型，从而适用于不同的场景和问题。

（3）多样性：生成建模数据需要包含多样性的样本和特征，以覆盖不同的情况和变化。只有具有多样性的数据才能生成具有鲁棒性和适应性的模型，从而应对不确定性和变化。

（4）可解释性：生成建模数据需要包含可解释的特征和标签，以便理解模型的预测和决策。只有可解释的数据才能生成可解释的模型，从而提高模型的可信度和可接受度。

（5）效率性：生成建模数据需要高效地采集和处理数据，以节省时间和资源。只有高效的数据生成过程才能提高建模的效率和效果，从而加快决策和创新的速度。

案例6-3 自动生成建模数据。

6.1.4

数据类型转换

数据类型转换是将一种数据类型转换为另一种数据类型的过程。在编程中，数据类型转换非常重要，它能够帮助我们更有效地管理和处理数据，确保程序的正确性和性能。因为不同的数据类型在计算机内存中占用的空间不同，而且不同的数据类型有不同的操作和限制。

数据类型转换的重要性体现在以下几个方面。

（1）数据存储和内存管理：不同的数据类型在内存中占用的空间不同，数据类型转换可以帮助我们更有效地管理内存，节省存储空间。

（2）数据计算和运算：不同的数据类型有不同的操作和限制，数据类型转换可以帮助我们进行正确的计算和运算，避免错误和溢出。

（3）数据传输和交互：在不同的系统和平台之间传输数据时，可能需要进行数据类型转换，以确保数据的正确传输和解析。

（4）数据验证和处理：在进行数据验证和处理时，需要对数据类型进行转换，以确保数据的正确性和完整性。

案例6-4 将摄氏温度转换为华氏温度。

6.1.5

数据合并和连接

数据合并和连接是将两个或多个数据集合并在一起，以便进行分析和处理的操作。这些操作可以通过不同的方法和技术来实现，主要有以下几种类型。

（1）内连接（Inner Join）：只保留两个数据集中共有的记录，其他记录将被丢弃。

（2）外连接（Outer Join）：保留两个数据集中的所有记录，如果某个记录在一个数据集中没有匹配项，则用空值填充。

（3）左连接（Left Join）：保留左边数据集中的所有记录，如果某个记录在右边数据集中没有匹配项，则用空值填充。

（4）右连接（Right Join）：保留右边数据集中的所有记录，如果某个记录在左边数据集中没有匹配项，则用空值填充。

（5）全连接（Full Join）：保留两个数据集中的所有记录，如果某个记录在一个数据集中没有匹配项，则用空值填充。

（6）自连接（Self Join）：将一个数据集与自身进行连接，通常用于在同一个数据集中查找相关的记录。

（7）交叉连接（Cross Join）：将一个数据集的每个记录与另一个数据集的每个记录进行组合，生成所有可能的组合。

这些类型的数据的合并和连接操作可以根据具体的需求和数据结构选择适合的方法来实现。

案例6-5 纵向合并订单数据。

6.2

数据清洗提示词

数据清洗是指对原始数据进行处理，以去除错误、不完整、重复或不一致的数据，提高数据质量和可用性。

6.2.1

数据清洗的方法

数据清洗的方法主要有以下几种。

（1）缺失值处理：处理数据中的缺失值，常见的方法包括删除包含缺失值的行或列、使用均值或中位数填充缺失值、使用插值方法进行填充等。

（2）异常值处理：处理数据中的异常值，常见的方法包括删除异常值、使用平均值或中位数替代异常值、使用插值方法进行替代等。

（3）重复值处理：处理数据中的重复值，常见的方法包括删除重复值、合并重复值、标记重复值等。

（4）数据一致性处理：处理数据中的不一致性，例如统一单位、统一命名规范、统一日期格式等。

（5）数据格式化：对数据进行格式化操作，例如去除空格、去除特殊字符、统一字母大小写等。

（6）数据采样：对数据进行采样操作，例如随机采样、分层采样、过采样、欠采样等。

（7）数据集成：将多个数据源的数据进行整合和合并，处理数据中的冗余和重复。

（8）数据标准化：将数据按照一定的标准进行转换和调整，例如将数据进行归一化、标准化等。

（9）数据筛选：根据特定的条件筛选出符合要求的数据，例如筛选出某个时间段的数据、筛选出某个地区的数据等。

这些数据清洗方法可以根据实际需求和数据情况进行组合和应用，以达到清洗数据的目的。

案例6-6 利用Python进行数据清洗。

6.2.2

处理缺失数据

在处理缺失数据时，需要根据数据的特点和分析的目的选择合适的方法，并进行适当的敏感性分析，以评估插补方法的效果和稳健性。

处理缺失数据的方法有以下几种。

（1）删除缺失数据：如果缺失数据的比例很小，可以直接删除包含缺失数据的样本或变量。这种方法简单直接，但可能会丢失有用的信息。

（2）插补缺失数据：当缺失数据的比例较大时，可以使用插补方法来估计缺失值。常用的插补方法说明如下。

·均值插补：用变量的均值来替代缺失值，适用于连续变量，但可能会导致数据的平均值偏离真实情况。

·中位数插补：用变量的中位数来替代缺失值，适用于连续变量，对极端值不敏感。

·众数插补：用变量的众数来替代缺失值，适用于离散变量。

·回归插补：根据其他变量的值，通过回归模型来估计缺失值，适用于缺失数据与其他变量之间存在相关性的情况。

·K近邻插补：根据与缺失值最接近的K个样本的值来估计缺失值，适用于缺失数据与其他样本之间存在相似性的情况。

·多重插补：通过多次模拟生成多个完整的数据集，并在每个数据集中插补缺失值，然后对多个数据集的分析结果进行汇总，适用于缺失数据的模式不确定的情况。

（3）使用特殊值代替缺失数据：对于某些变量，可以使用特殊值（如0或-1）来代替缺失数据。这种方法适用于变量的缺失值有特殊含义的情况。

（4）建立模型来预测缺失数据：可以使用已有的数据建立模型，然后利用该模型来预测缺失数据。这种方法适用于缺失数据与其他变量之间存在较强相关性的情况。

案例6-7 利用Python处理缺失数据。

6.2.3

处理异常数据

异常值是指在数据集中与其他数据点明显不同或者远离其他数据点的观测值，它可能是由于测量误差、数据录入错误、数据收集错误或真实的极端情况所导致。处理异常值的方法可以分为以下几种。

（1）删除异常值：将异常值从数据集中删除。这种方法适用于异常值对整体数据分析没有影响的情况，或者异常值的数量较少且可以确定是由于错误导致的。

（2）替换异常值：将异常值替换为合理的值。可以使用均值、中位数、众数等代替异常值，或者根据数据的分布特征进行插值处理。

（3）分箱处理：将异常值分到一个特殊的箱子中。这种方法适用于异常值可能包含有价值的信息，但又不希望对整体数据分析产生影响的情况。

（4）使用统计模型：使用统计模型来识别和处理异常值。例如，可以使用离群点检测算法（如基于距离的算法、基于密度的算法等）来识别异常值，并根据模型进行处理。

（5）根据领域知识进行处理：根据领域知识和专业判断来处理异常值。对于某些特定领域的数据，可能存在一些特殊的异常值处理方法。

无论采用哪种方法，处理异常值时需要谨慎，并且应该记录下异常值的处理过程和原因，以便后续进行分析和验证。此外，处理异常值时还应该考虑异常值的产生原因，以避免类似异常值再次出现。

案例6-8 利用Python处理异常数据。

6.2.4

处理重复数据

重复值指的是数据集中存在相同或相似的记录。在数据分析中，处理重复数据是数据清洗的一个重要步骤，它可以提高数据分析的准确性和可靠性。以下是一些处理重复数据的常用方法。

（1）查找重复数据：可以使用数据分析工具或编程语言中的函数来查找数据集中的重复数据。常用的函数包括duplicated()和drop_duplicates()。

（2）删除重复数据：如果数据集中存在完全相同的重复记录，可以使用drop_duplicates()函数将其删除。

（3）处理部分重复数据：如果数据集中存在部分重复数据，可以根据具体情况选择保留其中的一条记录或进行合并处理。可以使用drop_duplicates()函数的参数来指定保留哪条记录。

（4）处理近似重复数据：有时候数据集中的记录可能存在一些相似但不完全相同的情况，可以使用字符串匹配算法或相似度计算方法（如余弦相似度）来处理这些近似重复数据。

（5）标准化数据格式：有时候重复数据是由于数据格式不一致导致的，可以先对数据进行格式标准化，再进行处理。

（6）数据合并：如果数据集中存在多个表格或数据源，可以先将它们合并，再处理重复数据。

（7）数据分组：有时候重复数据是由于数据分组导致的，可以先按照某个字段进行分组，再处理每个分组内的重复数据。

（8）数据补全：有时候重复数据是由于缺失数据导致的，可以先对缺失数据进行补全，再处理重复数据。

以上是一些处理重复数据的常用方法，具体的处理方法可以根据数据集的特点和需求来选择和调整。

案例6-9 利用Python处理重复数据。

6.3

数据可视化提示词

数据可视化的主要目的是通过视觉元素来传达信息和洞察力，使数据更加生动直观。它也能够帮助非专业人士理解复杂的数据概念，促进跨部门和跨领域的合作与交流。

6.3.1

列举数据可视化库

以Python为例，其提供了多种可视化库，用户借助这些库可以绘制各种直观展示数据的图形，这些库包括MatPlolib、PyEcharts、Seaborn、Plotly等。如果你想知道Python包含哪些数据可视化库，可以直接向ChatGPT提问。

案例6-10 列举Python的数据可视化库。

6.3.2

使用Matplotlib绘制图形

Matplotlib是一个用于创建静态、动态和交互式图形的Python可视化库。它提供了广泛的功能和灵活的选项，使用户能够创建各种类型的图表，包括线图、散点图、柱状图、饼图、等高线图、直方图等。

用户可以使用ChatGPT来生成这些图形的程序，然后调入Python编辑器中，例如在PyCharm中绘制图形。

案例6-11 用Matplotlib库绘制柱形图。

6.3.3

绘制分离型饼图

分离型饼图是一种常用的数据可视化工具，用于展示不同类别之间的比例关系。它将一个圆形的饼图分成几个部分，每个部分表示一个类别，其大小与该类别所占的比例成正比。

分离型饼图与传统的饼图的不同之处在于，它将每个部分从整个饼图中分离出来，使得每个部分更加突出，便于观察和比较。每个部分通常会标注类别名称和百分比，以便更清晰地展示各个类别的占比情况。

分离型饼图的制作步骤如下：

 确定要展示的类别和各个类别所占比例的数据。

 根据数据计算出各个类别所占的角度。角度的计算公式为：(类别所占比例／总比例) * 360°。

 根据计算出的角度绘制饼图，可以使用数据可视化工具或编程语言来完成。

 将每个部分从整个饼图中分离出来，可以通过调整每个部分的位置或者使用阴影效果来实现。

 在每个部分上标注类别名称和百分比，以便更清晰地展示各个类别的占比情况。

分离型饼图的优点是能够直观地展示各个类别的比例关系，便于比较不同类别之间的大小关系。它可以帮助观察者更好地理解数据，并从中发现规律和趋势。然而，分离型饼图也存在一些缺点，例如当类别较多时，容易产生混乱和重叠，不适合展示过多的类别。此外，分离型饼图也不擅长展示小比例的类别，因为小比例的分离部分可能会导致视觉上的混乱。

案例6-12 绘制商品销售额分离型饼图。

6.3.4

绘制堆积条形图

堆积条形图是一种常用的数据可视化工具，用于比较多个类别在不同组中的数量或比例。它由多个水平的条形图组成，每个条形图表示一个类别，条形的长度表示该类别在不同组中的数量或比例。

堆积条形图的特点是将不同类别的数据堆积在一起，使得每个组的总量可以直观地比较。每个类别的数据可以按照不同的颜色或图案进行区分，以便更好地区分不同的类别。

堆积条形图常用于展示多个类别在不同时间点、地区或其他分组条件下的数量或比例变化。它可以快速比较不同类别的变化趋势，并且可以更清晰地展示每个类别在总量中所占的比例。

绘制堆积条形图的步骤如下：

 确定要比较的类别和组。

 确定每个类别在每个组中的数量或比例数据。

 绘制水平的坐标轴，表示数量或比例的大小。

 绘制垂直的坐标轴，表示不同的类别。

 根据每个类别在每个组中的数量或比例数据，绘制堆积条形图。

 使用不同的颜色或图案区分不同的类别。

 添加图例，解释每个颜色或图案代表的类别。

堆积条形图的优点是能够清晰地展示多个类别在不同组中的数量或比例变化，使得观察者能够更好地理解数据。然而，它也有一些限制，例如当类别数量过多时，条形图可能会变得拥挤，不易阅读。此外，堆积条形图只适用于表示数量或比例数据，不适用于其他类型的数据。

案例6-13 绘制商品销售额的堆积条形图。

6.3.5

绘制复合折线图

复合折线图是一种数据可视化图表，它通过将多个折线图组合在一起来展示多个相关数据集的趋势和变化。

复合折线图通常用于比较不同数据集之间的趋势，以及显示它们之间的关系和相互作用。每个数据集通常用不同的颜色或线型表示，以便在图表中区分。

在复合折线图中，横轴通常表示时间或其他连续变量，纵轴表示数据的值。每个数据集的折线表示该数据集在不同时间点或变量值上的取值。通过观察折线的走势，可以了解数据集的变化趋势和相对大小。

复合折线图还可以包含其他图表元素，如标题、图例、标签和注释，以增强图表的可读性和解释性。这些元素可以帮助读者理解图表中的数据和趋势，并提供更多的背景信息。

复合折线图适用于许多应用领域，包括金融、市场研究、气象学和医学等。它们可以用于分析和预测趋势，比较不同数据集之间的差异，并帮助做出决策和制定策略。

案例6-14 绘制商品订单量和销售额的复合折线图。

6.4

建立模型提示词

数据建模是数据挖掘和分析中的一个重要步骤，利用ChatGPT可以帮助我们轻松完成建模相关工作，大大提高工作效率。

6.4.1

数据特征工程

数据特征工程是指在机器学习和数据挖掘任务中，通过对原始数据进行处理和转换，提取出更有价值的特征，以提高模型的性能和效果。特征工程的目标是通过对原始数据的处理和转换，使得特征能够更好地反映数据的本质和规律，从而提高模型的预测能力和泛化能力。下面是一些常见的数据特征工程方法。

（1）缺失值处理：对于数据中存在的缺失值，可以选择填充缺失值、删除缺失值或者使用模型进行预测填充。

（2）数据清洗：对于存在异常值、错误值或者噪声等数据，可以通过删除、替换或者平滑等方法进行清洗，以提高数据的质量。

（3）特征选择：通过选择最相关或者最具有代表性的特征，可以减少特征空间的维度，提高模型的训练效率和泛化能力。

（4）特征变换：对于某些特征，可以进行数值变换、标准化、归一化等操作，使得特征的分布更加符合模型的假设或者要求。

（5）特征构建：通过对原始特征进行组合、衍生、交叉等操作，可以创建新的特征，使得模型能够更好地捕捉数据的关联和非线性关系。

（6）特征编码：对于类别型特征，可以进行独热编码、标签编码等操作，将其转换为数值型特征，以便模型的处理和计算。

（7）特征降维：对于高维数据，可以通过主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）等方法进行降维，减少特征空间的维度，提高模型的训练效率和泛化能力。

（8）特征重要性评估：通过使用特征重要性评估方法，例如随机森林、梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）等，可以评估每个特征对模型的贡献程度，有助于进一步优化特征工程的过程。

总之，数据特征工程是机器学习和数据挖掘任务中非常重要的一环，通过对原始数据进行处理和转换，可以提取出更有价值的特征，从而提高模型的性能和效果。

案例6-15 提出数据特征工程的特征。

6.4.2

自动数据建模

自动数据建模是一种使用计算机算法和技术来自动构建数据模型的过程。数据建模将现实世界的数据转换为计算机可以处理的形式，以便进行数据分析、预测和决策。传统的数据建模过程通常需要人工参与，包括数据清洗、特征选择、模型选择和参数调优等环节。而自动数据建模通过算法和技术的自动化处理，减少了人工参与，提高了数据建模的效率和准确性。

自动数据建模的过程一般包括以下几个步骤。

 数据预处理：自动数据建模首先需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理和数据转换等。数据清洗是指去除不完整、重复或错误的数据，以确保数据的质量和一致性。缺失值处理是指对缺失的数据进行填充或删除，以保证数据的完整性和可用性。异常值处理是指对异常值进行识别和处理，以避免对模型的影响。数据转换是指将数据转换为计算机可以处理的形式，如将文本数据转换为数值型数据。

 特征选择：自动数据建模需要从原始数据中选择合适的特征，以用于构建模型。特征选择是指从原始数据中选择最具有代表性和预测能力的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。常用的特征选择方法包括过滤式特征选择、包裹式特征选择和嵌入式特征选择等。

 模型选择：自动数据建模需要选择合适的模型来进行数据建模。模型选择是指从多个模型中选择最适合数据的模型，以提高模型的准确性和泛化能力。常用的模型选择方法包括交叉验证、网格搜索和模型评估等。

 参数调优：自动数据建模需要对模型的参数进行调优，以提高模型的性能和泛化能力。参数调优是指通过搜索和优化算法来找到最优的模型参数，以提高模型的准确性和稳定性。常用的参数调优方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。

 模型评估：自动数据建模需要对构建的模型进行评估，以评估模型的性能和泛化能力。模型评估是指使用评估指标来度量模型的准确性、精确性、召回率和F1值等，以评估模型的质量和可用性。常用的模型评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值和ROC曲线等。

综上所述，自动数据建模可以帮助人们更快速地构建数据模型，提高数据分析、预测和决策的效果。

案例6-16 利用Python自动数据建模。

6.4.3

建立分类模型

建立分类模型是一种机器学习任务，旨在将输入数据分为不同的类别。分类模型可以用于许多应用领域，如垃圾邮件过滤、情感分析、图像识别等。

下面是建立分类模型的详细步骤。

 数据收集：首先需要收集足够的带有标签的训练数据。这些数据应包含输入特征和对应的类别标签。例如，如果要构建一个垃圾邮件分类模型，训练数据可以是一组已经标记为垃圾邮件或非垃圾邮件的电子邮件。

 数据预处理：在建立分类模型之前，通常需要对数据进行预处理。这包括去除噪声、处理缺失值、标准化数据等。预处理的目标是提高模型的性能和准确性。

 特征工程：特征工程是指从原始数据中提取有用的特征。这可以通过统计方法、文本处理技术、图像处理技术等来实现。好的特征能够提供更多的信息，从而提高分类模型的性能。

 模型选择：选择适合问题的分类模型是很重要的。常见的分类模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络等。每种模型都有其优点和局限性，需要根据具体问题选择合适的模型。

 模型训练：使用训练数据对选择的分类模型进行训练。训练的目标是通过调整模型的参数，使其能够对输入数据进行正确的分类。

 模型评估：训练完成后，需要对模型进行评估。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。这些指标可以帮助判断模型的性能和效果。

 模型优化：根据模型评估的结果，可以对模型进行优化。优化的方法包括调整模型参数、增加或减少特征、调整数据预处理方法等。目标是提高模型的性能和泛化能力。

 模型应用：优化完成后，可以将模型应用于新的未标记数据进行分类预测。预测的结果可以用于实际应用中，如自动垃圾邮件过滤、情感分析等。

建立分类模型的步骤包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练、模型评估、模型优化和模型应用。这些步骤需要根据具体问题进行调整和优化，以获得最佳的分类模型。

案例6-17 创建客户是否会流失的机器学习模型。

6.4.4

建立时间序列模型

时间序列模型是一种用于分析和预测时间序列数据的统计模型。时间序列数据是按照时间顺序排列的一系列观测值，通常在经济、金融、气象、股票市场等领域中广泛应用。

时间序列模型的目标是利用过去的数据来预测未来的趋势和模式。它有助于我们理解数据中的周期性、趋势、季节性和随机性等特征，并根据这些特征进行预测和分析。

下面介绍常见的时间序列模型。

（1）自回归移动平均（Auto-Regressive Moving Average，ARMA）模型：ARMA模型是一种线性模型，它结合了自回归（Auto-Regressive，AR）和移动平均（Moving Average，MA）的特性。AR部分使用过去的观测值来预测未来的值，而MA部分使用过去的误差来纠正预测值。

（2）自回归积分移动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average Model，ARIMA）模型：ARIMA模型是ARMA模型的扩展，它引入了差分（积分）操作来处理非平稳时间序列数据。ARIMA模型可以用于预测具有趋势和季节性的数据。

（3）季节性自回归积分移动平均（Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average Model，SARIMA）模型：SARIMA模型是ARIMA模型的季节性版本，它考虑了季节性因素，并使用差分和季节差分操作来处理季节性时间序列数据。

（4）随机游走（Random Walk）模型：随机游走模型假设未来的观测值等于当前观测值加上一个随机误差项。这种模型适用于没有明显趋势和季节性的数据。

（5）高斯过程（Gaussian Process）模型：高斯过程模型是一种非参数模型，它通过对数据进行统计建模来预测未来的值。它可以灵活地适应不同的数据模式和趋势。

除上述常见的时间序列模型外，还有其他一些模型，如指数平滑模型、回归模型、神经网络模型等，都可以用于时间序列分析和预测。选择适合的模型取决于数据的特性和预测的目标。

案例6-18 创建销售额的时间序列模型。

6.4.5

建立A/B测试

A/B测试是一种统计方法，用于比较两个或多个变体的效果，以确定哪个变体能够产生更好的结果。在A/B测试中，一个变体被称为控制组（A组），另一个或多个变体被称为实验组（B组）。

A/B测试的步骤如下。

 设定目标：首先，确定需要测试的目标，例如点击率、转化率、用户满意度等。

 划分样本：将用户随机分为控制组和实验组，确保两组之间的特征和行为是相似的。

 实施变体：对实验组应用变体，可以是一个新的设计、功能或者其他改变。

 收集数据：收集控制组和实验组的数据，包括用户行为、转化率等。

 分析结果：使用统计学方法对数据进行分析，比较控制组和实验组之间的差异。

 得出结论：根据分析结果判断哪个变体更优秀，是否需要进行进一步的优化或实施。

A/B测试的优点如下。

（1）科学性：通过随机分组和统计学方法，可以得出具有统计学意义的结论。

（2）可靠性：通过实际数据的验证，可以减少决策的风险。

（3）灵活性：可以测试多个变体，以确定最佳方案。

（4）可量化：通过收集和分析数据，可以量化不同变体的效果。

A/B测试的应用范围广泛，例如：

（1）网站优化：测试不同的页面设计、布局、按钮颜色等，以提高用户转化率。

（2）广告效果评估：测试不同的广告文案、图像、投放渠道等，以提高广告点击率。

（3）产品功能改进：测试不同的功能设计、交互方式等，以提高用户满意度。

总之，A/B测试是一种有效的方法，可以通过实验和数据分析来优化决策和改进效果。

案例6-19 利用Python进行A/B测试。

6.5

模型优化提示词

建模完成之后，为了获得准确的结果，还需要对模型进行优化，ChatGPT同样可以帮助我们来完成这项工作。

6.5.1

使用LIME解释模型

局部代理解释模型（Local Interpretable Model-agnostic Explanations，LIME）是一种用于解释机器学习模型的方法。它的目标是提供对于任何黑盒模型的可解释性，即使该模型本身不可解释。

LIME的基本思想是通过生成一个局部代理解释模型来解释黑盒模型的预测结果。它通过在输入数据的附近生成一组新的样本数据，并使用黑盒模型对这些样本进行预测。然后，LIME使用这些预测结果来训练一个局部代理解释模型，该模型能够解释黑盒模型的预测结果。

具体来说，LIME的步骤如下：

 选择一个要解释的实例。这个实例可以是一个特定的数据点或一个数据集。

 生成一组新的样本数据。LIME使用一种称为“扰动”的方法，在输入数据的附近生成一些略微变化的样本。这些样本可以通过添加噪声、删除特征或进行其他变换来生成。

 使用黑盒模型对这些样本进行预测。LIME使用黑盒模型对生成的样本进行预测，并获取它们的预测结果。

 构建一个局部代理解释模型。LIME使用生成的样本和对应的预测结果来训练一个局部代理解释模型，例如线性回归模型或决策树模型。

 解释预测结果。使用训练好的局部代理解释模型，LIME可以解释黑盒模型对于给定实例的预测结果。这可以通过查看局部代理解释模型的系数、特征重要性或决策路径来实现。

LIME是一种用于解释机器学习模型的方法，通过生成一个局部代理解释模型来解释黑盒模型的预测结果。它提供了对于任何黑盒模型的可解释性，并且可以解释特定实例的预测结果。

案例6-20 使用局部代理解释模型解释Python输出。

6.5.2

使用SHAP解释模型

SHAP是一种用于解释机器学习模型预测结果的方法，它基于Shapley值的概念，通过将特征的重要性分配给每个特征来解释预测结果。

SHAP的核心思想是，每个特征对于预测结果的贡献是多少。它通过计算Shapley值来衡量特征的重要性。Shapley值是一种博弈论中的概念，用于衡量参与博弈的每个玩家对于博弈结果的贡献。在SHAP中，特征被视为博弈中的玩家，预测结果被视为博弈的结果。

SHAP的计算过程是通过对特征子集进行组合，计算每个特征子集对于预测结果的贡献。具体来说，SHAP通过计算每个特征子集与其他特征子集的差异，来衡量该特征子集对于预测结果的影响。最后，将这些贡献值进行加权平均，得到每个特征的Shapley值。

SHAP可以应用于各种机器学习模型，包括回归模型、分类模型和深度学习模型等。它可以用于解释模型的整体预测结果，也可以用于解释单个样本的预测结果。

案例6-21 使用可解释学习方法解释Python输出。

6.5.3

提升模型拟合效果

模型的拟合效果是指模型对数据的拟合程度，通常用拟合优度（Goodness of Fit）来衡量。拟合优度越高，模型对数据的拟合越好。

提升模型拟合效果的方法有以下6种。

（1）增加样本量：增加样本量可以提高模型的拟合效果，但是也需要注意样本的质量和代表性。

（2）特征工程：通过特征选择、特征提取、特征变换等方法，可以提高模型的拟合效果。

（3）调整模型参数：通过调整模型的超参数，可以提高模型的拟合效果。例如，对于神经网络模型，可以通过调整学习率、批量大小、隐藏层数等参数来提高模型的拟合效果。

（4）集成学习：通过集成多个模型，可以提高模型的拟合效果。例如，通过投票、平均、堆叠等方式，将多个模型的预测结果结合起来，可以得到更准确的预测结果。

（5）正则化：通过正则化方法，可以避免模型过拟合，提高模型的泛化能力。例如，L1正则化、L2正则化、Dropout等方法。

（6）数据预处理：通过对数据进行归一化、标准化、缺失值处理等，可以提高模型的拟合效果。

案例6-22 提升回归模型的拟合效果。

6.5.4

调优模型超参数

模型超参数是指在模型训练过程中需要手动设置的参数，而不是通过训练数据自动学习得到的参数。调优模型超参数可以提高模型的性能和泛化能力。以下是一些常见的模型超参数及其调优方法。

（1）学习率（Learning Rate）：学习率控制了模型参数的更新速度。较小的学习率可以使模型更稳定，但收敛速度较慢；较大的学习率可以加快收敛速度，但可能导致模型不稳定。常用的调优方法包括网格搜索、随机搜索和学习率衰减。

（2）正则化参数（Regularization Parameter）：正则化参数用于控制模型的复杂度，防止过拟合。常见的正则化方法有L1正则化和L2正则化。调优方法包括网格搜索和交叉验证。

（3）批量大小（Batch Size）：批量大小决定了每次迭代训练时使用的样本数量。较小的批量大小可以加快训练速度，但可能导致模型参数更新不稳定；较大的批量大小可以提高模型参数更新的稳定性，但训练速度较慢。调优方法包括网格搜索和随机搜索。

（4）迭代次数（Number of Iterations）：迭代次数指的是模型在训练数据上的循环次数。过少的迭代次数可能导致模型欠拟合，而过多的迭代次数可能导致模型过拟合。调优方法包括网格搜索和交叉验证。

（5）激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性特性，增加模型的表达能力。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh。调优方法包括网格搜索和随机搜索。

（6）隐藏层大小（Hidden Layer Size）：隐藏层大小指的是神经网络中隐藏层的神经元数量。较小的隐藏层大小可能导致模型欠拟合，而较大的隐藏层大小可能导致模型过拟合。调优方法包括网格搜索和随机搜索。

（7）优化算法（Optimization Algorithm）：优化算法用于更新模型参数以最小化损失函数。常见的优化算法有随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）、动量法和Adam。调优方法包括网格搜索和随机搜索。

（8）Dropout参数：Dropout是一种正则化技术，用于随机丢弃神经网络中的一部分神经元，以减少过拟合。Dropout参数指的是丢弃的神经元比例。调优方法包括网格搜索和随机搜索。

（9）模型结构（Model Architecture）：模型结构指的是神经网络的层数、每层的神经元数量以及连接方式等。调优方法包括网格搜索和随机搜索。

调优模型超参数的方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化和遗传算法等。其中，网格搜索和随机搜索是最常用的方法，贝叶斯优化和遗传算法则可以更高效地搜索超参数空间。

案例6-23 调优决策树模型的超参数。

6.5.5

处理不平衡数据

不平衡数据是指在分类问题中，不同类别的样本数量差异较大的情况。这种情况下，模型容易偏向数量较多的类别，导致对数量较少的类别预测效果不佳。

处理不平衡数据的方法主要包括以下几种。

（1）重采样：通过增加少数类样本或减少多数类样本的方式，使得各个类别的样本数量接近平衡。常见的重采样方法包括过采样（增加少数类样本）和欠采样（减少多数类样本）。常用的过采样方法有SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling），常用的欠采样方法有随机欠采样和集群欠采样。

（2）类别权重调整：通过赋予不同类别不同的权重，使得模型更加关注少数类样本。常见的方法是在损失函数中设置类别权重，使得少数类样本的损失更加重要。

（3）引入新特征：通过引入与少数类样本相关的新特征，提高模型对少数类样本的识别能力。可以通过特征工程的方式，从原始特征中提取出与少数类样本相关的特征，或者使用领域知识引入新的特征。

（4）集成方法：通过集成多个分类器的预测结果，综合考虑各个分类器的优势，提高对少数类样本的预测能力。常见的集成方法有Bagging、Boosting和Stacking等。

（5）生成新样本：通过生成新的少数类样本，使得各个类别的样本数量接近平衡。常见的方法有基于生成模型的方法，如SMOTE算法，以及基于插值的方法，如SMOTE-ENN算法。

需要根据具体的问题和数据集选择合适的处理方法，通常需要进行实验比较不同方法的效果，选择效果最好的方法进行处理。

案例6-24 处理模型数据的不平衡。

6.6

本章小结

本章全面介绍了数据挖掘过程中的关键步骤和相应的提示词，旨在帮助读者有效地利用AI技术进行数据分析和建模。从数据准备到模型优化，每个环节都提供了具体的提示词和操作指南，确保了理论与实践的结合。

6.1节详细讲解了如何提供建议的数据集、读取常用的数据源、生成建模数据、数据类型转换以及数据合并和连接。这些步骤是数据挖掘的基础，强调了在进行复杂分析前对数据进行准确和有组织的预处理的重要性。

6.2节深入探讨了数据清洗的方法，包括处理缺失数据、异常数据和重复数据的技巧。数据清洗是确保分析结果准确性和可靠性的关键步骤，本节提供的方法能有效提升数据质量。

6.3节展示了如何使用各种数据可视化库和工具（如Matplotlib），来绘制分离型饼图、堆积条形图和复合折线图等。数据可视化是将数据转换为直观图形的重要手段，有助于更好地理解数据和发现数据背后的洞见。

6.4节则引导读者进行数据特征工程、自动数据建模、建立分类模型、建立时间序列模型以及建立A/B测试等高级分析任务。这些建模技巧是数据挖掘过程中的核心，能够帮助读者从数据中提取有价值的信息。

6.5节讨论了如何使用LIME和SHAP解释模型、提升模型拟合效果、调优模型超参数以及处理不平衡数据等问题。模型优化是确保模型性能达到最佳状态的关键步骤，本节提供的技巧能帮助读者进一步提升模型的准确性和泛化能力。

第7章

程序设计提示词

在软件开发过程中，有一些提示词可以帮助开发人员更好地完成工作。这些提示词可以涉及需求的细节、技术实现的思路，或者团队协作的建议。通过遵循这些提示词，开发人员可以更加高效地完成工作，减少错误和重复劳动。

7.1

编程辅助提示词

7.1.1

程序代码补全

ChatGPT可以帮助完成代码，根据上下文和当前的代码预测下面几行或几段的代码。程序代码补全的好处在于，可以大大提高代码编写的效率和准确性，可以减少手动输入代码的工作量，避免拼写错误和语法错误，同时提供了一种快速浏览和选择代码的方式。

此外，代码补全还可以帮助程序员探索和学习新的API和库，提供一种自动化的文档浏览方式。这对那些可能不记得他们所使用的编程语言的所有语法和功能的程序员来说特别有利，可以节省时间和精力。

案例7-1 Python程序代码补全。

7.1.2

代码重构

代码重构是指对现有代码进行优化和改进，以提高代码的可读性、可维护性、可扩展性和性能等方面的质量。重构的目的是通过调整代码的结构、设计和实现，使代码更加清晰、简洁和高效，以便于后续的开发、维护和扩展。

代码重构是一个迭代的过程，需要不断地进行分析、设计、实施和验证。通过重构，可以提高代码的质量和可维护性，使代码更易于理解和修改，从而提高开发效率和软件的稳定性。

案例7-2 Python程序代码重构。

7.1.3

为代码添加注释

代码注释是程序员在编写代码时，为了方便自己和其他开发者理解代码逻辑和实现方式，而在代码中添加的文字说明。程序代码注释可以分为两种类型：行注释和块注释。行注释是在代码行后面添加的注释，用于解释该行代码的作用和实现方式。行注释通常以“//”开头，可以单独占一行，也可以跟在代码行的后面。

当程序员将他们的代码输入ChatGPT时，ChatGPT可以根据编程语言和被记录的代码种类提供合适的文档模板。例如，如果代码是一个函数，ChatGPT可以提供一个函数文档模板，包括参数、返回值和对函数目标的描述。

案例7-3 Python代码添加注释。

7.1.4

调试程序代码

程序调试是指通过检查、测试和分析程序代码，以发现和解决其中的错误和问题。调试是软件开发过程中非常重要的一步，它可以帮助开发人员找出代码中的逻辑错误、语法错误和运行时错误，从而提高程序的质量和稳定性。

ChatGPT的错误修复能力对程序员来说也是一个有价值的工具。它可以通过提出可能的错误原因和提出解决方法来协助调试代码。

案例7-4 Python程序代码调试。

7.1.5

优化代码循环结构

编写高效且易于维护的代码是软件开发工作中至关重要的一部分。ChatGPT可以帮助你进行代码优化和结构重构。你可以向ChatGPT提供需要修改的代码片段，并询问如何改进它们。

代码循环结构是一种编程语言中的控制结构，用于重复执行一段代码块。循环结构通常有三种类型：for循环、while循环和do-while循环。

案例7-5 优化代码循环结构的方法。

7.2

数据库开发提示词

本节学习如何用ChatGPT来帮助开发人员构建数据库。

7.2.1

数据库表设计

数据库表设计是指在关系数据库中创建和定义数据表的过程。在数据库表设计中，需要确定数据表的字段、数据类型、长度、约束条件等。通过数据库表设计，可以有效地组织和存储数据，使得数据的存取更加方便和高效。好的数据库设计是高效完成业务逻辑的基础。

数据库表设计是数据库系统中非常重要的一环，它直接影响数据的存储和查询性能。因此，合理的数据库表设计对于数据库系统的运行和性能有着重要的影响。合理的数据表设计能够提高查询效率，减少冗余数据和冗余操作。

案例7-6 数据库表设计。

在设计数据库表时可能遇到一些挑战和困难，主要包括数据冗余、数据一致性、性能优化、扩展性和安全性等方面。在设计数据库表时，需要综合考虑这些问题，以满足系统的需求和要求。

案例7-7 解决数据库设计的问题。

7.2.2

生成SQL语句

生成SQL语句指的是根据特定的需求或条件，通过编程或工具自动创建出符合SQL语法的查询或操作数据库的语句。这些SQL语句可以用于创建表、插入、更新、删除数据，或者查询数据等操作。

这是目前最为常见的一类应用，它将传统SQL语句编写改为自然语言描述。通过这种方式，可以降低数据库使用的门槛，提升开发效率。主要受益的人群是数据库应用的开发者及数据探索者（如数据分析师）。

案例7-8 自动生成SQL语句。

解释SQL语句是指对SQL语句进行详细的说明和阐述。SQL是一种用于与关系数据库进行交互的编程语言。解释SQL语句的过程通常包括对语句的结构、语法、含义和执行过程进行解析和解释，这样可以更好地理解和优化数据库操作，提高查询效率和性能。

案例7-9 解释SQL语句的功能。

在数据库管理系统（DBMS）之间转换时，调整SQL语句以适配不同的DBMS，可能需要考虑以下几个方面。

（1）语法差异：不同的DBMS可能有不同的SQL语法规则和关键字，因此需要将语句转换为目标DBMS所支持的语法。例如，MySQL和Oracle在某些方面的语法差异较大。

（2）函数和操作符：不同的DBMS可能支持不同的函数和操作符，因此需要将语句中使用的函数和操作符转换为目标DBMS所支持的函数和操作符。

（3）数据类型：不同的DBMS可能有不同的数据类型，因此需要将语句中使用的数据类型转换为目标DBMS所支持的数据类型。

（4）限制和排序：不同的DBMS可能对限制和排序的语法有所不同，因此需要将语句中的限制和排序语法转换为目标DBMS所支持的语法。

（5）子查询和连接：不同的DBMS可能对子查询和连接的语法有所不同，因此需要将语句中的子查询和连接语法转换为目标DBMS所支持的语法。

案例7-10 解释数据库函数的作用。

SQL语句约束是用来限制表中数据的完整性和一致性的规则，常见的SQL约束说明如下。

（1）主键约束（Primary Key Constraint）：用于唯一标识表中的每一行数据，确保每一行都有唯一的标识。主键约束可以由一个或多个列组成。

（2）外键约束（Foreign Key Constraint）：用于建立表与表之间的关联关系。外键约束要求被引用表中的外键值必须在引用表的主键中存在。

（3）唯一约束（Unique Constraint）：用于确保表中的某个列或多个列的值是唯一的，不允许重复。

（4）非空约束（Not Null Constraint）：用于确保表中的某个列不能为空，即该列的值不能为NULL。

（5）检查约束（Check Constraint）：用于定义某个列的取值范围或条件，确保列中的值符合指定的条件。

（6）默认约束（Default Constraint）：用于在插入新行时为某个列提供默认值，如果插入语句中没有指定该列的值，则使用默认值。

这些约束可以在创建表时定义，也可以在已存在的表上添加或删除。约束可以保证数据的一致性和完整性，并提供了对数据进行有效验证和限制的机制。

案例7-11 解释数据库中约束的用途。

7.2.3

格式化SQL语句

1.SQL查询

SQL查询是指使用SQL编写的数据库查询语句。SQL是一种用于管理关系型数据库的语言，可以用于查询、插入、更新和删除数据库中的数据。

SQL查询语句通常由以下几个部分组成。

·SELECT：用于指定要查询的列或表达式。

·FROM：用于指定要查询的表。

·WHERE：可选部分，用于指定查询的条件。

·GROUP BY：可选部分，用于按照指定的列对结果进行分组。

·HAVING：可选部分，用于指定分组后的条件。

·ORDER BY：可选部分，用于指定结果的排序方式。

案例7-12 自动生成SQL查询语句。

2.SQL格式化

SQL格式化是指将SQL语句按照一定的规则进行排版，使其更易读、易理解和易维护。以下是一些常用的SQL格式化规则。

（1）选择合适的缩进：通过缩进来表示SQL语句的层次结构，增加可读性。一般来说，每个关键字（如SELECT、FROM、WHERE等）后换行并缩进一个固定的空格数。

（2）关键字的大小写：将SQL关键字（如SELECT、FROM、WHERE等）全部大写，将表名、列名等标识符保持小写。

（3）行的长度：尽量保持每行的长度在一定范围内，一般推荐在80个字符以内，超过的部分可以换行。

（4）使用空格：在SQL语句中使用适当的空格来增加可读性，如在运算符两侧加上空格，以及在逗号后面加上空格等。

（5）对齐列名：在SELECT语句中，将列名对齐可以使SQL语句更易读。可以使用AS关键字来对齐列名，或者使用适当的空格来对齐。

（6）注释：在SQL语句中添加注释可以增加代码的可读性和可维护性。可以使用"--"来添加单行注释，或者使用"/* */"来添加多行注释。

（7）格式化子查询：对于复杂的子查询，可以将其格式化为独立的语句块，以增加可读性。

（8）使用缩写：在SQL语句中使用缩写可以减少字符数，但要注意不要过度使用，以免降低可读性。

案例7-13 保留关键字转换为大写。

3.优化SQL语句

SQL语句的优化是指通过调整和优化SQL语句的结构和执行方式，提高数据库查询性能和效率的过程。下面是一些常见的SQL语句优化技巧。

（1）使用索引：在查询条件中使用适当的索引可以大大提高查询性能。可以通过创建合适的索引、使用覆盖索引、避免使用不必要的索引等方式来优化SQL语句的执行效率。

（2）减少查询次数：可以通过合并多个查询语句、使用JOIN操作替代子查询、使用UNION ALL替代UNION等方式来减少查询次数，从而提高查询性能。

（3）避免使用全表扫描：尽量避免在查询中使用全表扫描操作，可以通过合理设计索引、优化查询条件、使用分页查询等方式来避免全表扫描。

（4）避免使用不必要的列：在查询中只选择需要的列，避免选择不必要的列，可以减少数据传输量，提高查询性能。

（5）使用合适的连接方式：在使用JOIN操作时，可以根据实际情况选择合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等，避免使用不必要的连接操作。

（6）避免使用函数操作：在查询条件中尽量避免使用函数操作，因为函数操作会导致数据库无法使用索引，从而降低查询性能。

（7）分析和优化查询计划：通过分析查询计划，了解SQL语句的执行过程和性能瓶颈，可以对查询计划进行优化，如调整查询顺序、使用合适的查询优化器提示等。

（8）避免使用SELECT *：在查询中尽量避免使用SELECT *，而是明确列出需要查询的列，可以减少数据传输量，提高查询性能。

（9）合理使用缓存：对于频繁执行的查询语句，可以使用缓存技术，将查询结果缓存起来，减少数据库的访问次数，提高查询性能。

（10）定期维护和优化数据库：定期进行数据库维护和优化工作，如重新构建索引、收集统计信息、清理无用数据等，可以提高数据库的整体性能。

案例7-14 加快代码运行速度。

7.2.4

数据库性能优化

SQL索引是一种用于加速数据库查询操作的数据结构。索引可以理解为数据库表中某一列或多列的排序，类似于书籍的目录。通过创建索引，数据库可以更快地找到满足查询条件的数据，提高查询性能。

索引可以分为聚集索引和非聚集索引。聚集索引是通过对数据表的主键进行排序而创建的索引，一个数据表只能有一个聚集索引。非聚集索引是对非主键列进行排序而创建的索引，一个数据表可以有多个非聚集索引。

创建索引可以使用CREATE INDEX语句，语法如下：

     CREATE INDEX index_name ON table_name (column1, column2, ...);

删除索引可以使用DROP INDEX语句，语法如下：

     DROP INDEX index_name ON table_name;

索引的优点是可以提高查询性能，加快数据检索速度。但是索引也有一些缺点，包括占用存储空间，增加插入、更新和删除操作的时间等。因此，在创建索引时需要权衡利弊，根据具体情况选择合适的索引策略。

案例7-15 创建数据库索引。

在使用SQL时，可能会遇到连接超时、连接被拒绝等问题。以下是一些常见的解决方法：

（1）检查网络连接：确保网络连接正常，可以尝试使用其他应用程序测试网络连接是否正常。

（2）检查数据库服务器状态：确保数据库服务器正在运行，并且没有发生故障。可以尝试重新启动数据库服务器。

（3）检查连接字符串：确保连接字符串中的服务器地址、端口号、用户名和密码等信息正确无误。

（4）增加连接超时时间：可以尝试增加连接超时时间，以便给数据库服务器更多的时间来响应连接请求。

（5）检查防火墙设置：如果使用了防火墙，需要确保数据库服务器的端口号在防火墙的允许列表中。

（6）检查数据库连接池设置：如果使用了数据库连接池，需要确保连接池的最大连接数、最小连接数等设置合理。

（7）检查数据库权限：确保连接使用的用户名和密码具有足够的权限来连接数据库。

（8）检查数据库连接池的空闲连接超时设置：如果连接池中的连接长时间没有被使用，可能会被数据库服务器关闭，可以尝试调整空闲连接超时时间。

（9）检查数据库服务器的负载：如果数据库服务器的负载过高，可能会导致连接被拒绝。可以尝试优化查询语句、增加服务器资源等方式来减轻负载。

（10）检查数据库服务器日志：查看数据库服务器的日志文件，可能会有相关的错误信息可以帮助排查连接问题。

案例7-16 解决数据库连接问题。

处理大量数据的性能在SQL中是一个重要的问题。以下是一些提高SQL处理大量数据性能的方法。

（1）使用索引：在表中创建适当的索引可以大大提高查询性能。索引可以加快数据的查找速度，特别是在大型数据集上。

（2）使用分区表：将大型表分成多个较小的分区表可以提高查询和维护性能。分区表可以根据特定的条件将数据分布到不同的物理位置上，从而减少查询的数据量。

（3）使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以减少存储空间的使用和查询的时间。例如，使用整数类型而不是字符类型可以提高查询的性能。

（4）使用批量插入和更新：使用批量插入和更新语句可以减少数据库的往返次数，从而提高性能。可以使用INSERT INTO … VALUES (value1, value2), (value3, value4), …语句一次插入多行数据。

（5）使用适当的查询优化技术：使用合适的查询优化技术可以提高查询的性能。例如，使用JOIN语句而不是子查询可以减少查询的时间。

（6）分析和优化查询计划：使用数据库的查询优化工具可以分析查询的执行计划，并提供优化建议。通过优化查询计划可以减少查询的时间。

（7）使用分布式数据库：对于非常大的数据集，可以考虑使用分布式数据库。分布式数据库可以将数据分布到多个节点上，并同时处理多个查询，从而提高性能。

（8）使用缓存：使用缓存可以减少对数据库的访问次数，从而提高性能。可以使用缓存技术将查询结果缓存起来，下一次查询时直接从缓存中获取结果。

（9）优化数据库配置：优化数据库的配置参数可以提高数据库的性能。可以根据具体的需求调整缓冲区大小、并发连接数等参数。

（10）使用合适的硬件：使用高性能的硬件可以提高数据库的性能。例如，使用更快的硬盘、更大的内存等可以加快数据的读取和写入速度。

案例7-17 解决数据库性能下降的问题。

数据库数据的一致性问题是指数据库中的数据在多个副本或多个表之间保持一致。在数据库系统中，如果多个用户同时访问和修改数据，则可能会导致数据不一致的情况出现。

常见的数据库数据一致性问题如下。

（1）丢失更新：当多个用户同时修改同一条数据时，可能会发生丢失更新的情况。即一个用户的修改覆盖了另一个用户的修改，导致后者的修改丢失。

（2）读脏数据：当一个用户在读取数据时，另一个用户同时修改了该数据，导致读取到的数据是被修改后的脏数据。

（3）不可重复读：当一个用户在读取数据时，另一个用户同时修改了该数据，并且提交了修改，导致第一个用户多次读取同一数据时，得到的结果不一致。

（4）幻读：当一个用户在读取数据时，另一个用户同时插入了一条新数据，并且提交了插入操作，导致第一个用户多次读取同一范围的数据时，得到的结果不一致。

为了解决数据库数据的一致性问题，常用的方法如下。

（1）锁机制：通过对数据进行锁定，确保在某个事务对数据进行修改时，其他事务无法读取或修改该数据，从而避免了丢失更新、读脏数据等问题。

（2）事务隔离级别：数据库系统提供了多个事务隔离级别，例如读未提交、读已提交、可重复读和串行化。不同的隔离级别可以解决不同的数据一致性问题。

（3）多版本并发控制（Multi-Version Concurrency Control，MVCC）：通过为每个事务创建一个可见性版本，使得每个事务在读取数据时都能看到一致的快照，从而避免了不可重复读和幻读问题。

（4）分布式事务：在分布式环境下，通过使用分布式事务协议（如两阶段提交）来保证多个数据库副本之间的数据一致性。

案例7-18 解决数据一致性问题。

数据库安全性是指数据库系统在面对各种威胁和攻击时，能够保护数据库中的数据不受损失、泄露或被未经授权的人员访问的能力。

数据库安全性的重要性主要体现在以下几个方面。

（1）数据保密性：数据库中的敏感数据需要得到保护，确保只有授权的人员才能访问和查看这些数据。

（2）数据完整性：数据库中的数据应该能够被正确地存储和修改，防止非法的修改或篡改，确保数据的完整性。

（3）数据可用性：数据库系统需要保证数据的可用性，确保用户可以随时访问和使用数据库中的数据。

案例7-19 解决数据库的安全性问题。

数据库备份是指将数据库中的数据和结构复制到另一个位置或媒介，以便在数据库出现故障时恢复数据。数据库备份通常包括完整备份和增量备份。

完整备份是将整个数据库备份到另一个位置或媒介，通常是一个文件。增量备份是备份数据库中自上次备份后发生更改的部分。

数据库恢复是将备份的数据和结构还原到数据库中，以恢复数据库的完整性和一致性。数据库恢复通常包括完整恢复和部分恢复。

完整恢复是将整个数据库从备份中还原到数据库中，通常是在数据库出现故障时进行的。部分恢复是将数据库中的某些部分从备份中还原，通常是在意外删除或更改数据时进行的。

案例7-20 解决数据库的备份和恢复。

数据库升级兼容性是指在升级数据库时，新版本的数据库能够与旧版本的应用程序和数据兼容，保证数据的完整性和可用性。为了确保兼容性，需要进行以下几个方面的考虑。

（1）数据库结构的兼容性：新版本的数据库是否与旧版本的数据库结构相同或者兼容，包括表结构、字段类型、索引、约束等。

（2）数据库引擎的兼容性：新版本的数据库引擎是否与旧版本的数据库引擎相同或者兼容，包括存储引擎、查询优化器、事务管理器等。

（3）数据库连接的兼容性：新版本的数据库是否能够与旧版本的应用程序进行连接，包括连接字符串、驱动程序等。

（4）数据库数据的兼容性：新版本的数据库是否能够正确地处理旧版本的数据，包括数据类型、数据格式、数据存储方式等。

（5）数据库性能的兼容性：新版本的数据库是否能够保持与旧版本相同的性能水平或者更好的性能水平。

案例7-21 解决数据库的兼容性问题。

数据库扩展是指在现有数据库基础上增强其能力，以适应增长的数据量、更高的查询负载和更复杂的业务需求。在数据库扩展过程中，可能会遇到以下问题。

（1）数据一致性：当数据库被扩展到多个节点时，数据的一致性成为一个挑战。如果不同节点上的数据不一致，就会导致数据错误和逻辑错误。

（2）数据分片：为了实现数据库的扩展，通常需要将数据分片存储在不同的节点上。数据分片可能导致查询变得复杂，并且可能需要重新设计应用程序来适应分片架构。

（3）数据迁移：当数据库需要扩展时，可能需要将现有数据迁移到新的节点上。数据迁移过程中可能会出现数据丢失、数据损坏或者数据不一致的问题。

（4）性能问题：数据库扩展可能会对性能产生负面影响。例如，数据分片可能导致查询变慢，数据迁移可能会导致系统停机时间增加等。

（5）高可用性：在数据库扩展过程中，需要确保系统的高可用性。如果一个节点出现故障，需要能够快速切换到其他节点上，以保证系统的正常运行。

（6）成本问题：数据库扩展可能需要增加硬件设备和人力资源，从而增加成本。同时，扩展后的数据库可能需要更多的维护和管理工作。

案例7-22 扩展数据库的存储空间。

7.3

软件开发提示词的更多技巧

ChatGPT已经可以帮助我们完成很多软件开发工作，充分利用此类AI工具，可以节省很多编程工作时间。本节将介绍一些软件开发中的应用技巧，供读者参考。

7.3.1

优化Python程序

Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有清晰简洁的语法，代码易于编写和阅读。尽管如此，当你编写的Python代码不够简洁时，使用ChatGPT可以帮助你优化程序代码。

案例7-23 简化Python程序。

7.3.2

转换语言类型

使用ChatGPT还可以实现类似语言之间的转换，例如将Python语言程序转换为R语言程序。由于Python语言和R语言的语法和功能有所不同，因此需要逐行将Python代码转换为R语言代码。

案例7-24 转换Python语言类型。

要将R语言程序转换为Python语言程序，需要逐行将R语言代码转换为相应的Python代码。

案例7-25 将R语言程序转换为Python语言程序。

7.3.3

编写VBA宏

VBA（Visual Basic for Applications）是一种宏编程语言，用于在Microsoft Office应用程序中自动化任务和操作。VBA可以用于创建自定义的功能和工具，以增强Office应用程序的功能。

VBA宏是一系列的代码指令，用于记录和执行特定的操作。通过使用VBA宏，用户可以自动执行重复性的任务，提高工作效率。VBA宏可以用于创建自定义的功能按钮、自动填充表单、生成报告等。

案例7-26 编写Excel VBA宏。

7.3.4

CSS布局错位修复

在前端开发过程中，布局难题和Bug常常会困扰开发人员，ChatGPT可以作为你的技术顾问，你可以向ChatGPT描述问题的细节，并询问如何解决它们。

CSS布局错位是指网页或应用程序的布局在浏览器中显示不正确或不一致的情况。这可能是由于代码错误、浏览器兼容性问题或其他因素导致的。当布局在浏览器中错位时，页面元素可能会错位、重叠或显示不完整，从而影响用户的浏览和使用体验。

案例7-27 CSS布局浏览器错位。

7.3.5

编写正则表达式

正则表达式是一种强大的模式匹配工具，通过一套特殊的语法规则来定义字符串的模式，被广泛应用于各类文本处理场景中，提高了编程效率和代码质量。

下面是编写正则表达式及其处理方法的一般步骤：

 确定要匹配的模式：根据需要确定要匹配的模式，例如匹配邮箱地址、手机号码、日期等。

 编写正则表达式：根据要匹配的模式，使用正则表达式语法编写相应的正则表达式。例如，要匹配邮箱地址，可以使用^[a-zA-Z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(\.[a-zA-Z0-9_-]+)+$。

 创建正则表达式对象：使用编程语言提供的正则表达式库创建一个正则表达式对象。例如，在JavaScript中可以使用new RegExp(pattern)。

 执行匹配操作：使用正则表达式对象的方法，如match()、test()或exec()，对要处理的文本进行匹配操作。例如，在JavaScript中可以使用match()方法来查找匹配的字符串。

 处理匹配结果：根据匹配结果进行相应的处理。例如，可以提取匹配的字符串、替换匹配的字符串、计算匹配的数量等。

 循环处理：如果需要处理多个匹配结果，可以使用循环来逐个处理。例如，在JavaScript中可以使用g标志来进行全局匹配。

 错误处理：处理过程中可能会出现错误，例如正则表达式语法错误或匹配失败，需要根据具体情况进行相应的错误处理。

 优化和调试：根据实际情况，对正则表达式进行优化和调试，以提高匹配效率和准确性。

虽然不同的编程语言和正则表达式可能有不同的语法和方法，但运用ChatGPT编写正则表达式可以大大提高工作效率。

案例7-28 编写Python正则表达式，实现字符匹配。

案例7-29 编写Python正则表达式，验证电子邮件地址是否正确。

7.4

本章小结

本章全面探讨了程序设计中的关键提示词，旨在提升读者在编程和软件开发过程中的效率和质量，内容涵盖编程辅助、数据库开发和软件开发的多个技巧，为读者提供了丰富的理论知识和实践技巧。

7.1节详细介绍了程序代码补全、代码重构、为代码添加注释、调试程序代码以及优化代码循环结构等关键操作。这些提示词不仅可以帮助读者编写出更干净、更可维护的代码，还提高了编程的效率和准确性。

7.2节讨论了数据库表设计、生成SQL语句、格式化SQL语句以及数据库性能优化等关键技术。这些提示词是进行数据库开发不可或缺的工具，能帮助读者更高效地管理和操作数据。

7.3节则涉及优化Python程序、转换语言类型、编写VBA宏、CSS布局错位修复以及编写正则表达式等内容。这些高级技巧进一步丰富了读者的软件开发技能，使得读者能够应对更复杂的开发任务。

第8章

写作辅导提示词

AI写作是指利用人工智能技术生成或优化文本的过程。相较于传统的写作方式，AI写作具有高效、低成本、无风险等优势。比如，用户可以通过类似ChatGPT的AI工具生成文本内容、获取写作技巧和建议、生成写作大纲，还可以根据需求生成不同风格和语调的文本，以及根据文章内容生成相关问题和答案，用于辅助教学、测试或者激发读者思考等用途。

8.1

AI写作的魔法世界

ChatGPT工具在文本写作中大放异彩，是当前AI工具应用的主要方向。本节先来看看AI工具在写作中能发挥什么作用。

8.1.1

问答成篇：说出你想写的

AI写作是一种基于人工智能技术的创新应用，利用机器学习和自然语言处理等技术，使计算机能够生成具有一定逻辑性和连贯性的文本。通过训练模型，AI写作可以模仿人类的写作风格和思维方式，从而产生与人类写作相似的文本。

许多创作者在写小说时常会遇到知识上的盲区，或者在遣词造句上遇到难题，脑海中构思的画面描写，往往会因为“词不达意”而导致最终的落笔效果大打折扣，创作效率十分低下。

百度作家平台的“百度写作助手”可以为创作者提供源源不断的创作灵感，解答创作疑问，完成创作。当作者在写作过程中遇到知识难点时，只需输入提示词，比如“古代的十二时辰指的是什么？”或者“详细介绍一下三省六部制”，AI就能迅速给出解答，有效节省了作者创意构思、内容写作和素材搜集的时间。

此外，在遇到具体的文字描写问题时，比如“需要描写一段大气磅礴的战斗场景”或“描写北方冬天的环境”等，输入相应的提示词，AI可以在短短几秒钟内生成所需内容。

8.1.2

灵感涌动：激发创造力的秘密

绝大多数作家都曾经历过“卡文”的苦恼。在创作过程中，突然就不知道该让剧情如何发展，或者主角该做何选择，总之就是不知道接下来该怎么写。

这个时候，百度作家平台推出的“AI续写”功能就可以大显身手了。如果作家不知道如何开头、缺少头绪，可直接求助AI续写，由AI来为创作者提供灵感的起点；如果有写作思路，但在具体写法上出现卡顿，创作者可以输入后续段落的情节构思，AI会根据作者的思路进行创作，使生成的内容更贴合作者的构思，并能够实时修改。

8.1.3

轻松写作，省时省心

AI写作的应用场景非常广泛。在新闻媒体领域，AI写作可以辅助记者撰写新闻稿件，提供实时的新闻报道。在商业领域，AI写作可以生成销售信函、广告文案等营销材料，帮助企业提高市场竞争力。在教育领域，AI写作可以为学生提供写作指导和评估，提升他们的写作水平。在科研领域，AI写作可以辅助科学家撰写论文和研究报告，加快科研进程。

当然，AI写作也面临一些挑战和争议。一方面，由于AI写作是基于已有的训练数据生成内容的，存在着数据偏差和模型倾向性的问题。另一方面，一些人担心AI写作可能会取代人类的创造力和思维能力，使人们过于依赖机器。因此，我们需要在推动AI写作发展的同时，加强对其伦理和法律问题的研究和监管。

总的来说，AI写作作为一种创新应用，为人们的写作提供了新的可能性。

8.2

AI写作步骤揭秘

了解使用AI写作的步骤，可以帮助我们更好地完成高质量的文本。

8.2.1

关键信息抓取：提炼文章的灵魂

在互联网时代，内容已经成为最具价值的资源之一。然而，创作出高质量、有吸引力、有影响力的内容却需要时间、经验和才华。那么，如何快速创作出优质的内容呢？

在使用AI写作之前，我们需要先提取关键信息，明确文章的主题、要点和受众等信息。这是因为写作是一项有针对性的任务，我们需要清楚地了解自己想要表达的内容以及受众是谁。只有明确了这些信息之后，我们才能更好地组织思路和语言，使文章更具说服力。

首先，明确文章的主题至关重要。主题是文章的核心思想或中心议题，它将指导我们在整篇文章中的论述和观点。在AI写作中，我们可以通过分析文本内容和关键词来提取主题。通过了解主题，我们可以更好地选择和组织论据和证据，使文章更加连贯和有逻辑性。

其次，还需要明确文章的要点。要点是我们在文章中想要强调或讨论的主要观点。在提取要点时，可以根据主题和受众的需求来确定。要点应该是明确和有针对性的，以便读者能够清楚地理解我们的观点和论证。

最后，需要考虑文章的受众。受众是我们写作的目标读者群体，他们的需求和背景将决定我们在写作中的语言和风格。在AI写作中，可以通过分析受众的特征和偏好来确定适合的语言和表达方式。了解受众将帮助我们更好地传达我们的思想，使文章更具有说服力和影响力。

8.2.2

内容类型选择：找到你的风格

在使用AI写作之前，设置内容类型是非常重要的。不同的内容类型需要采用不同的写作风格和结构。常见的内容类型包括邮件类型、段落类型、文章类型、博客类型、大纲类型、广告类型和评论类型等。

·邮件类型是用于传递信息、交流或请求的一种写作形式。在写邮件时，需要注意使用礼貌和清晰的语言，确保信息准确传达。

·段落类型是用于组织和表达思想的一种方式。在写段落时，需要有明确的主题句和支持句，以确保思路清晰、逻辑严谨。

·文章类型是一种较长的写作形式，通常包含引言、正文和结论。在写文章时，需要有明确的论点和论据，并使用恰当的引用和证据来支持观点。

·博客类型是一种个人表达和分享观点的写作形式。在写博客时，可以更加自由地表达个人观点和情感，但也需要注意结构和逻辑的连贯性。

·大纲类型是用于组织和规划写作内容的一种形式。在写大纲时，需要列出要点和子主题，以确保写作过程有条理且完整。

·广告类型是用于促销和宣传的一种写作形式。在写广告时，需要使用吸引人的语言和有说服力的论点，以吸引目标受众的注意力。

·评论类型是对某一特定主题或作品进行评价和讨论的写作形式。在写评论时，需要结合个人观点和客观分析，以提供全面和有深度的评价。

通过设置适当的内容类型，我们可以更好地适应不同的写作需求，确保我们的写作更加准确、有条理和有针对性。无论是在工作中还是个人生活中，AI写作都可以成为我们的得力助手。

8.2.3

语气调整术：设定文字的温度

在使用AI写作之前，我们需要考虑设置什么样的内容语气。内容语气的选择对于文章的效果和读者的感受都有着重要的影响。在写作中，我们可以运用正式的语气、随意的语气、专业的语气、热情的语气、信息性的语气以及有趣的语气等。

正式的语气在许多场合下都是非常重要的。例如，在写正式的报告、论文或者商业信函时，需要使用正式的语气来传达我们的观点和意见。这种语气通常是严肃、庄重的，以确保文章的权威性和可信度。通过使用正式的语气，我们能够给读者留下一个专业、可靠的印象。

然而，随意的语气也是可以运用的。在某些情况下，我们可能希望与读者建立更加亲近和轻松的关系。在这种情况下，可以使用随意的语气来传达我们的思想和情感。这种语气通常更加轻松、随意，以吸引读者的兴趣和引起共鸣。通过使用随意的语气，我们能够与读者建立更加亲密的联系。

专业的语气在某些领域特别重要。例如，在科学、医学或者法律等专业领域的写作中，我们需要使用专业的语气来确保准确性和可靠性。这种语气通常是严谨、精确的，以确保我们的观点和结论是基于可靠的证据和知识。通过使用专业的语气，能够传达我们的专业能力和知识水平。

热情的语气可以帮助我们激发读者的兴趣和情感。当我们想要表达对某个主题的热爱和热情时，可以使用热情的语气来传达我们的情感。这种语气通常是积极、充满活力的，以吸引读者的关注和共鸣。通过使用热情的语气，能够激发读者对我们的文章的兴趣和参与度。

信息性的语气在传递知识和信息时非常有效。当我们想要向读者传达一些特定的知识或者信息时，可以使用信息性的语气来确保清晰和准确。这种语气通常是简洁、明确的，以确保读者能够理解和记住我们所传达的内容。通过使用信息性的语气，能够有效地传达我们的观点和信息。

最后，有趣的语气可以使文章更加生动有趣。当我们想要吸引读者的注意力和娱乐读者时，可以使用有趣的语气来传达我们的思想和故事。这种语气通常是幽默、引人入胜的，以吸引读者的兴趣和笑声。通过使用有趣的语气，能够使我们的文章更加生动有趣，给读者带来愉快的阅读体验。

8.2.4

篇幅控制课：长短由你决定

根据写作的目的和需求，可以选择不同的篇幅，包括短篇幅、中等篇幅和长篇幅。

·短篇幅的写作适合需要简短、直接的信息传达的场合。这种篇幅通常包含简明扼要的介绍和总结，以及核心观点的阐述。它可以在有限的字数内准确地传达作者的意图，使读者能够快速了解主题。

·中等篇幅的写作则提供了更多的空间来展开观点和论证。它可以包含更多的细节和例证，以更全面地探讨主题。中等篇幅的文章通常会涉及更多的研究和分析，以支持作者的论点。这种篇幅适合需要更深入探讨的主题，同时又不需要过多冗长的情况。

·长篇幅的写作则允许作者更全面、更详细地阐述观点和论证。它可以包含更多的背景知识、详细的分析和细致的讨论。长篇幅的文章通常会涉及更多的研究和引用，以支持作者的论点。这种篇幅适合需要对主题进行深入研究和全面讨论的情况。

无论是短篇幅、中等篇幅还是长篇幅，都需要保持逻辑清晰、条理分明，并且符合读者的阅读习惯。只有这样，才能有效地传达自己的观点和意图，使读者能够准确地理解我们想要表达的信息。

8.2.5

设置语言类型：多语言写作不烦恼

使用AI写作，也可以设置语言类型，包括英语、法语、德语、汉语等，这一功能的引入为使用AI写作工具的用户提供了更广泛的选择和便利。无论是在学术研究、商业沟通还是其他领域，AI写作的多语言支持都为用户提供了更多的可能性。

在学术研究领域，多语言支持的AI写作工具为全球的学者提供了方便。无论是撰写论文、发表文章还是进行学术交流，用户可以根据自己的需要选择适合的语言进行写作。这不仅有助于促进学术交流的广泛性和多样性，还能够加强不同国家和地区之间的学术合作。

在商业领域，多语言支持的AI写作工具也起到了重要的作用。随着全球市场的扩大和国际贸易的增加，企业需要与来自不同国家和地区的合作伙伴进行沟通和协商。通过使用多语言支持的AI写作工具，企业可以更好地与合作伙伴进行交流，减少语言障碍带来的沟通困难，提高工作效率和合作效果。

随着技术的不断进步，我们可以预见，AI写作工具将在多语言支持方面发挥更大的作用，为全球用户带来更多的便利和创新。

8.3

AI写作辅导实战

本节介绍几个实例，来体验一下AI工具在写作中的具体应用。

8.3.1

大纲构建示例：文章骨架搭建术

ChatGPT可以成为我们的创作伙伴，帮助我们生成文章的初稿或提供创意。我们可以提供一个开放性的提示语句，例如“请帮我写一篇关于夏季旅游的文章”，然后ChatGPT将生成一份初步的文章草稿，我们可以在此基础上进行修改和完善。

案例8-1 文章大纲构建。

8.3.2

趣味文章创作：如何写出引人入胜的内容

通过与ChatGPT交谈，我们可以获得灵感、建议和内容提示，从而提升写作技巧。ChatGPT能够生成流畅、连贯的文字，帮助表达观点并吸引读者的注意。借助ChatGPT，撰写有趣的文章将变得更加轻松而愉快。

案例8-2 趣味文章创作。

8.3.3

长篇巨著指南：从构思到成型的长路旅程

ChatGPT通过理解输入的语言并生成相关内容，帮助用户扩展和完善他们的想法。ChatGPT可以用于构思、提供建议和补充细节，从而提高写作效率和质量。通过与ChatGPT交流，用户可以获得新的观点和想法，使得长篇文章的撰写过程更加流畅和富有创造性。

案例8-3 从构思到成型的长篇巨著。

8.3.4

英语写作演练：跨越语言界限的创作体验

ChatGPT是一种强大的语言模型，可以协助撰写外文文章。通过使用ChatGPT，我们可以输入想法和句子，然后让模型帮助完成句子或者提供更多相关的内容。ChatGPT能够理解英语并提供合适的词汇和语法建议，从而使文章更加流畅和准确。使用ChatGPT可以节省时间，提高写作效率，并协助我们更好地表达自己的观点。

案例8-4 英语写作演练。

8.4

本章小结

本章深入介绍了AI写作的奇妙世界，为读者揭示了如何利用人工智能技术辅助写作，提高写作效率和创作质量。从AI写作的基本原理到具体步骤，再到实战应用，为读者提供了一套完整的写作辅导方案。

8.1节首先通过问答成篇、灵感涌动等提示词，展示了AI如何帮助用户快速构思和生成文章内容。接着，“轻松写作，省时省心”强调了AI写作带来的便利性和高效性，鼓励读者探索和利用这些工具。

8.2节详细解析了关键信息抓取、内容类型选择、语气调整术、篇幅控制以及设置语言类型等步骤。这些步骤是AI写作流程中的关键，能够帮助读者更好地掌握写作的方向和风格。

8.3节通过大纲构建示例、趣味文章创作、长篇巨著指南以及英语写作演练等实例，展示了如何将AI技术应用于实际写作中。这些实战演练不仅增强了理论与实践的结合，还为读者提供了具体的操作指南，帮助读者在不同场景下提升写作技能。

第9章

AI绘画提示词

本章彩图可扫描二维码获取

在绘图领域，AI智能技术逐步开始普及。过去，绘制一张高质量的原创图片需要长时间的准备、构思和技术储备。但现在，有了这个智能化的程序，只需要简短的一行提示，就能轻松生成符合需求的高质量原创图片。

9.1

AI绘画及其软件

市面上已经出现了很多AI绘画软件，这些软件各有所长，本节先来了解一下这些软件的特点。

9.1.1

AI绘画简介

AI绘画是指利用人工智能技术进行绘画创作的过程。随着人工智能技术的快速发展，AI绘画在艺术领域中的应用也越来越广泛。它不仅可以帮助艺术家们实现创作的想法，还可以为普通人提供更多参与艺术创作的机会。

AI绘画软件让创作变得更加高效，创作者只需输入简短的提示词，程序便会利用强大的人工智能技术快速生成一张符合要求的图片。创作者不再需要耗费大量时间与成本来学习、熟练掌握绘画技能和工具，这个程序大大缩短了人们的绘图时间和难度，让更多的人有机会创作出美轮美奂的原创作品。

例如，我们在绘画软件Midjourney中指定绘制的模型风格。

案例9-1 指定绘图模型风格。

AI绘画的发展给艺术领域带来了诸多机遇和挑战。一方面，AI绘画能够帮助艺术家们实现更多的创作想法，从而推动艺术创作的发展。另一方面，AI绘画也引发了一系列关于艺术创作和原创性的讨论。一些人认为，由AI生成的作品是否具有艺术性和原创性是一个值得探讨的问题。他们认为，艺术创作应该是人类独特的表达方式，而AI生成的作品则缺乏了这种独特性。

然而，无论AI绘画是否具有艺术性和原创性，它都为艺术领域带来了新的可能性。通过AI绘画，艺术家们可以更加自由地表达自己的创作理念，同时也可以吸引更多人参与到艺术创作中来。AI绘画的发展还为艺术市场提供了新的商机，使得艺术品的创作和销售更加多样化和智能化。

9.1.2

主要的绘图软件

1.Midjourney

Midjourney是一款基于人工智能技术的绘图工具，可以帮助用户快速创建高质量的绘图作品。无论是在插画、漫画、平面设计还是动画等领域，都能得到很好的应用。Midjourney可以选择不同画家的艺术风格，还能识别特定镜头或摄影术语。

该软件的主要特点如下。

（1）强大的绘图功能：Midjourney AI绘图软件集成了多种绘图工具，包括画笔、橡皮擦、填充工具等，用户可以根据自己的需要选择使用。同时，该软件还支持多种绘图效果，如水彩、油画、铅笔等，可以帮助用户轻松实现不同的绘画风格。

（2）智能化的辅助功能：Midjourney AI绘图软件内置了智能化的辅助功能，可以根据用户的绘图习惯和需求，自动提供合适的建议和调整。例如，当用户在绘制线条时，软件可以自动修正不规则的线条，使其更加平滑和美观。

（3）快速生成素材库：Midjourney AI绘图软件还提供了快速生成素材库的功能。用户可以通过简单的操作，将绘制的图形、颜色和纹理等元素保存到素材库中，方便以后使用和修改。同时，该软件还支持导入和导出多种常见的图像格式，如PNG、JPEG等。

2.DiffusionDraw

DiffusionDraw是一款拥有强大AI引擎的专业绘画软件，可以为用户提供多项创新功能。借助先进的AI内容生成技术，DiffusionDraw能够实现文生图、图生图等多样化的图像创作。无论你是绘画新手还是经验丰富的艺术家，这款免费的AI绘画软件都将为你带来前所未有的灵感。DiffusionDraw内置了强大的AI绘画算法和画质助手，让你轻松创作出令人惊叹的水墨画、动漫头像、精美图标和二次元头像，如图9-1所示。

图9-1 DiffusionDraw绘图

DiffusionDraw的主要功能如下。

·文生图：利用智能算法将文本转换为艺术风格图像，实现快速创作。

·图生图：通过先进的AI技术，重新组合、融合图像，创造全新的创意图像。

·图像变形：利用AI技术对图像进行变形处理，赋予作品独特的视觉效果。

·图像无损放大：使用高级放大算法，实现图像的无损放大，保持高质量细节。

·图像局部重绘：通过AI技术局部绘制图像，修复损坏区域或增添细节。

·图像内容去除：智能识别并自动移除图像中不需要的元素，简化编辑过程。

·自带提示语生成器：内置生成器产生创作灵感，助我们开启创意之旅。

·AI图像生成高级参数设置：提供丰富的参数设置，更精准地掌控图像生成过程。

·AI引擎类型丰富：支持多种风格的图像生成，包括彩色动漫、写实、油墨风、二次元、动画风、AI生成App图标等。

3.Adobe Firefly

Adobe Firefly是Adobe公司推出的强大AI生成工具，被视为Midjourney的有力竞争对手。它是一个全新系列的生成式AI创意模型，可作为独立的Web应用程序进行访问；此外，也可以在Adobe旗舰应用程序中通过Firefly提供支持的功能进行访问。这是一种全新的创作方式，同时显著改善了创意工作流程，设计安全，可用于商业用途。使用Firefly可以轻松地将自己的想法转变为生动的现实，从而节省大量时间。

1）文字生成图像

描述要创作的图像，从现实图像（例如肖像和风景）到更具创意的图像（例如抽象艺术和奇幻插图）。

2）文字效果

创造引人注目的文字效果，以突出显示信息并为社交媒体帖子、传单、海报等材料添加视觉趣味，如图9-2所示。

图9-2 Adobe Firefly绘图

3）生成式填充

通过简单的文本提示进行描述，移除图像的一部分、向图像添加其他内容或替换为所生成的内容。

4）生成式重新着色

通过日常语言描述，向矢量图像应用主题和颜色变体，以测试和试验无数种组合，如图9-3所示。

4.Playground AI

Playground AI是一款免费的在线AI绘画图像创作工具。你可以用它来创作艺术作品、社交媒体帖子、演示文稿、海报、视频、LOGO等。

图9-3 生成式重新着色

Playground AI的核心技术是基于深度学习的图像生成模型，它可以根据你的输入文字或图片，自动合成高质量的图像。你可以在Playground AI的网站上选择不同的主题和风格，输入你想要的内容，然后看着AI为你创造出惊人的图像。

Playground AI的目标是让任何人都能轻松地使用AI来创造美丽的图像。无论你是专业的设计师、艺术家，还是营销人员，都无须担心。你不需要安装任何软件，也不需要有任何编程或设计的经验，只要有一个网络链接，你就可以在Playground AI上发挥你的想象力。

Playground AI的主要功能如下。

（1）多样化的主题和风格：Playground AI提供了多种不同的主题和风格，包括抽象艺术、动物、卡通、花卉、食物、风景、人物、文字等。你可以根据自己的喜好和需求选择合适的主题和风格，然后输入你想要的内容，让AI为你生成图像。

（2）灵活的输入方式：Playground AI支持两种输入方式：文字和图片。你可以用文字来描述想要的图像，比如“一只穿着西装的猫”等。也可以用图片来指导AI生成图像，比如上传一张自己喜欢的图片，让AI用相同或不同的风格来重新创作它。

（3）实时的预览和编辑：Playground AI在生成图像的过程中，会实时地显示预览效果，让你可以随时看到AI的创作过程。你也可以在预览界面上对生成的图像进行编辑，比如调整亮度、对比度、饱和度、色彩等参数，或者添加滤镜、边框、水印等效果。

（4）简单的分享和下载：Playground AI在生成图像后，会给你一个独立的链接，方便你分享给其他人，或者嵌入其他网站上。你也可以直接下载生成的图像，保存到你的计算机或手机上。

5.Leonardo.ai

Leonardo AI是一款专注于图像放大与增强的生成性图像工具，经常被拿来与Midjourney相比。它提供了丰富的样式选择，能够在短时间内将普通图片提升为高清效果图。用户可以通过Leonardo.ai实现老照片修复、图像增强等功能。

Leonardo惊人的独特功能是在图像建模方面。因此，当登录Leonardo时，首先要选择特色模型。我们选择一个最接近想生成的图像风格的模型。选择一个模型，用你自己的提示生成AI图像，如图9-4所示。

图9-4 Leonardo AI绘图

9.2

渲染风格类型

AI绘画渲染风格是指利用人工智能技术对图像进行处理，使其呈现出不同的绘画风格。AI绘画渲染风格的技术基于深度学习模型，通过训练大量的图像数据，使AI模型能够学习并模仿各种绘画风格的特征和特点。

9.2.1

素描风格案例

素描是一种绘画技法，通常使用铅笔或炭笔在纸上进行绘画，通过线条和阴影来表现物体的形态和空间感。素描通常用于绘制实物、人物、风景等，是绘画、设计等艺术领域中的基础技能之一。

素描风格具有以下特点。

·线条勾勒：素描通常以线条勾勒物体的形状、轮廓和表面纹理，用线条传达物体的体积、形态、光影和质感。

·着重构图：素描注重构图的布局、平衡、比例和透视，强调整体的结构和关系，可以塑造出具有三维感的空间效果。

·以黑白为主：素描通常不使用色彩，只以黑、白、灰三色和线条的浓淡、粗细来表现深浅和光影。

·简洁明快：素描作品通常以简洁明快为特点，用简单而有力的线条和明暗关系来表达物体的特征和情感，可以刻画出独特的艺术风格。

案例9-2 素描风格案例。

9.2.2

贴纸风格案例

贴纸风格（Sticker Style）是一种流行的插画风格，通常在移动应用程序、社交媒体、聊天应用等数字平台上使用。它通常具有鲜明的颜色和简单的线条、形状和图案，以及可爱或幽默的表情。它的名字来源于贴纸，因为它的设计与贴纸非常相似，通常是一个小而简单的图案，可以在数字平台上直接发送和共享。

贴纸风格通常具有以下特点。

·扁平化设计：贴纸通常采用扁平化的设计风格，简单明了，不会过于烦琐复杂。

·鲜艳的颜色：贴纸通常使用鲜艳的颜色，使得贴纸更加生动有趣。

·卡通人物或形象：贴纸通常包含各种可爱的卡通人物或形象，符合年轻人的审美趣味。

·简单的图形和文字：贴纸通常包含简单的图形和文字，方便人们在社交媒体上使用和分享。透明背景：贴纸通常具有透明背景，可以轻松地放置在照片或其他背景上，看起来更加自然。

案例9-3 贴纸风格案例。

9.2.3

Oc渲染风格案例

Oc渲染（Octane渲染）是一种用于生成逼真图像的渲染引擎，它通过在GPU上进行计算，实现快速高效的渲染。Oc渲染在影视、广告、游戏等领域广泛应用，其能够生成高品质的图像和动画，支持各种光影效果、材质和纹理的渲染。

使用Oc渲染的图片有以下几个特点。

·逼真度高：Oc渲染器能够模拟真实世界中光线的传播和反射，能够产生高质量、逼真度高的图片。

·细节丰富：Oc渲染器能够捕捉到模型中的微小细节，并在渲染结果中呈现出来。

·光线追踪效果好：Oc渲染器采用光线追踪技术，能够产生更真实的阴影和反射效果。

当我们需要一些在虚拟现实世界中看上去比较逼真的画面时，可以考虑加入Oc渲染。

想要使用Oc渲染，只需要在Prompt中增加关键词octane render。很多情形下，我们会将Oc渲染与其他风格一起使用，例如3D等轴模型等，同时加入高分辨率等关键词，使得生成的画面效果更为逼真，图像品质更高。

有时，有些提示词中会有3D render这样的关键词，3D渲染的效果与Oc渲染差不多，生成的图片没有很大区别，也可以交叉使用这些渲染关键词。

案例9-4 Oc渲染风格案例。

9.2.4

虚幻引擎风格案例

虚幻引擎（Unreal Engine）渲染是一种计算机图形学技术，它利用计算机图形硬件和算法来生成逼真的三维图形场景。虚幻引擎5是一款广泛使用的游戏引擎，它可以在多种平台上运行，如PC、主机和移动设备。虚幻引擎5（Unreal Engine 5）的渲染功能包括实时光线追踪、全局光照、物理模拟和高动态范围渲染等，能够创建逼真的游戏场景，提高游戏的视觉效果。

虚幻引擎5渲染的图片具有非常逼真的画面效果，可以呈现高分辨率、高细节的图像。其使用了实时光线追踪技术，可以模拟光线在场景中的传播和反射，从而在图像上呈现出更加真实的光影效果。此外，虚幻引擎5还支持深度场景模糊、景深和高动态范围等技术，进一步提升了图像的真实感和美感。

如果你想制作具有游戏CG类型的图片，那么使用虚幻引擎5渲染是个不错的选择。

案例9-5 虚幻引擎风格案例。

9.2.5

虚化背景风格案例

背景虚化是指在摄影或视觉设计中将画面中的某些部分模糊处理，以突出画面中的主体内容，营造出一种虚实分明的效果。在摄影中，背景虚化是通过调节光圈大小和相机与拍摄物的距离等参数来实现的；在视觉设计中，背景虚化可以通过软件处理来实现。

背景虚化的特点说明如下。

·将焦点放在主体上：背景虚化可以减少背景的干扰，使主体更加突出和明显。

·创造层次感：背景虚化可以为图片创造层次感，让主体和背景之间形成明显的区分。

·营造氛围：背景虚化可以让图片显得更加柔和，更有艺术感，营造出一种优美的氛围。增加画面美感：背景虚化可以让图片更加美观，创造出一种高质量的视觉效果。

·提高专业度：背景虚化是摄影和设计中常用的技巧之一，使用得当可以提高作品的专业度和美感。

案例9-6 虚化背景风格案例。

9.3

媒介风格类型

AI绘画媒介风格是指由人工智能生成的绘画作品所呈现的艺术风格。AI绘画媒介可以通过机器学习和深度学习等技术来学习和模仿大量的艺术作品，从而生成具有不同风格的绘画作品。AI绘画媒介可以模仿各种传统绘画媒介的风格，如油画、水彩画、素描等。通过学习大量的艺术作品，AI可以学习到不同媒介的绘画技法和表现手法，并将其应用于生成的作品中。

9.3.1

3D风格案例

3D风格是一种3D设计风格，通常用于游戏、动画和电影等媒体作品中。这种风格注重细节和真实感，同时又具有一定的艺术表现力。3D风格的特点说明如下。

·独特的视觉效果：3D风格通常采用高度细腻的渲染技术和逼真的光影效果，使得场景和角色呈现出更真实的感觉。

·精细的模型和纹理：3D风格注重模型和纹理的细节处理，通过精心设计的模型和纹理，使得场景和角色更加生动和具有吸引力。

·独特的色彩和光照处理：3D风格通常运用丰富的色彩和独特的光照处理，通过色彩的运用和光照的设置，增强了作品的视觉冲击力和表现力。

·强调艺术表现力：3D风格注重艺术表现力，通过独特的构图、角度和动作设计，使得作品更具有艺术性和观赏性。

总的来说，3D风格是一种注重细节、真实感和艺术表现的3D设计风格，通过精心的模型、纹理、色彩和光照处理，创造出独特而吸引人的视觉效果。

案例9-7 3D风格案例。

9.3.2

油画风格案例

油画风格是一种视觉效果，模仿了传统油画的外观和感觉。油画通常具有浓郁的笔触和丰富的颜色深度，可以在数字媒体上使用特殊的软件和工具来模拟。油画风格的特点包括颜色的饱和度和对比度，这使得画面色彩丰富、层次分明。笔触的质感和形状则赋予了油画独特的表现力，每一笔都可以展现出画家的个性和情感。此外，油画中的渐变和阴影的细节处理也非常重要，它们帮助塑造物体的体积感和空间感，增强了画作的真实感和立体感。这种风格常用于数字艺术、插画、动画、影视特效等领域。

油画风格的特点说明如下。

·浓郁的质感：油画通常具有厚重、丰富、立体感强的质感，色彩层次感强烈，画面有明暗的变化，让人感觉到画面的物体是有质感的。

·自然的色彩：油画的色彩通常比较自然，画面的色调和光影都可以模仿真实的自然景色，让人感觉到画面中的物体和场景具有生命力。

·柔和的线条：油画通常使用比较柔和的线条，勾勒出画面中的物体和场景，让人感觉到画面的整体性和流畅感。

·着重描绘细节：油画通常着重描绘细节，包括物体的形态、纹理、质感等，这种细腻的表现让人产生视觉上的享受。

·着重表现情感：油画通常着重表现情感，画家通过色彩、线条、构图等手法来表现出画面中的情感，这种情感可以让人感受到画家的内心世界，产生共鸣。

案例9-8 油画风格案例。

9.3.3

水彩风格案例

水彩风格是一种绘画风格，通常使用水彩颜料和水彩纸来呈现出色彩柔和、渐变自然、笔触流畅的效果。这种风格的作品通常具有柔和的色彩，具有一定的艺术感和浪漫感，常用于插画、绘画、设计等领域。

水彩风格的插画通常具有以下几个特点。

柔和的颜色：水彩风格的插画使用的颜色通常比较柔和，给人以舒适的感觉。

水渍和渐变效果：水彩风格的插画通常会表现出墨水在纸上晕开的效果，同时在色彩上也会有渐变的表现。

纹理感：水彩风格的插画会保留一些纸张的纹理感，使得整个画面看起来更加自然、真实。柔和的线条：水彩风格的插画的线条通常比较柔和，不那么直线，也不那么细节化。

模糊的边缘：水彩风格的插画的边缘通常比较模糊，给人一种朦胧的感觉，使整个画面看起来更加柔和。

案例9-9 水彩风格案例。

9.3.4

雕版印刷风格案例

雕版印刷是一种传统的印刷方法，其起源可以追溯到中国古代。这种印刷方法使用一种雕刻刀，将图案或文字刻在坚硬的表面上（例如木板或金属板），然后将墨水涂在刻面上，再用印刷机或手工工具将图案或文字转移到纸张、绸布或其他材料上。雕版印刷的特点是色彩浓郁、线条清晰、质感鲜明、具有良好的光泽和触感。它被广泛用于制作海报、宣传品、装饰品、艺术品等。现在，雕版印刷已经成为一种非常受欢迎的艺术形式，许多艺术家和印刷师仍在使用这种传统的印刷技术。

雕版印刷风格的特点包括：粗犷、朴实、有质感、色彩浓郁、线条粗细明显，常用于刻画民间生活、风俗习惯、山水花鸟等自然元素。此外，雕版印刷的效果还能带有独特的手工质感，给人一种古朴、传统的感觉。

案例9-10 雕版印刷风格案例。

9.3.5

中国毛笔画风格案例

中国毛笔画是一种传统的绘画形式，使用毛笔和水墨或颜料在宣纸或丝绸等材料上作画。毛笔画主要通过线条流动、墨色深浅、水墨晕染效果和留白技巧来表现主题。它以其自由和独特的风格，以及富有变化的笔触和精湛的技艺而著名。毛笔画在中国历史悠久，作为中华文化的一部分，一直是中国美术的重要形式之一。

中国毛笔画的风格特点主要体现在以下几个方面。

·线条：中国毛笔画的线条流畅自然，具有很强的变化性和表现力，能够表现出形体、质感、气息等方面的变化。

·线宽：中国毛笔画的线宽变化很大，有粗有细，通过笔画的变化来表现画面中物体的远近、大小等关系。

·水墨：中国毛笔画大量运用水墨，墨色浓淡、干湿、柔硬的变化可以表现出形体、质感、气息等方面的变化。

·构图：中国毛笔画的构图通常追求简洁明快，刻意留白，突出主题，让画面更具表现力和艺术感染力。

·色彩：传统的中国毛笔画一般以黑白为主，但近年来也有部分毛笔画家尝试使用色彩，使画作更加生动多彩。

中国毛笔画的风格主张以“意境为主，技法为辅”，强调画家的意志力、精神力和艺术表现力，注重表现意境和情感。

案例9-11 中国毛笔画风格案例。

9.4

视角风格类型

AI绘画视角风格是指由人工智能算法生成的绘画作品所呈现的视角风格。视角是指绘画作品中所表现的观察者或摄影机的位置和角度，它可以影响画面的透视、构图和情感表达等方面。而风格则是指绘画作品所呈现出的艺术风格，如写实主义、印象派、抽象表现主义等。

9.4.1

拍摄视角案例

拍摄视角是指摄影师或者摄像师在拍摄时所选定的相机位置和角度。拍摄视角不同，能够呈现出不同的画面效果和情感表达。常见的拍摄视角包括鸟瞰视角、俯视角、仰视角、微观视角、侧拍视角等。选择合适的拍摄视角对讲述故事和表达情感至关重要。不同的拍摄角度可以强调不同的主题，创造多样的画面效果，进而更有效地传达故事情节和情感。我们可以根据实际需要和想表达的创作需求来选择合适的拍摄视角。

一般情况下，默认的视角为平视视角，即和人眼高度差不多的视角。下面我们介绍其他几个常用的视角提示词。

·bird view：鸟瞰视角，其特点是将被摄物体从高处往下拍摄，视角俯视，呈现出类似鸟类俯瞰的视觉效果。

·low angle view：低视角，可以使被拍摄物体显得更加庞大、有力和具有视觉冲击力，同时也能够突出物体的高度和垂直感，给人以强烈的视觉感受。

·side angle view：侧视角，从物体或场景的一侧拍摄，能够呈现出物体或场景的侧面和轮廓，同时可以凸显出其形态和空间关系。

·microscopic view：微观视角，这种视角可以揭示微小物体或场景的细节和结构，对于研究和理解微观世界非常有用。

案例9-12 拍摄视角案例。

9.4.2

背景虚化案例

背景虚化是指在摄影或视觉设计中将画面中的某些部分模糊处理，以突出画面中的主体内容，营造出一种虚实分明的效果。在摄影中，背景虚化是通过调节光圈大小和相机与拍摄物的距离等参数来实现的；在视觉设计中，背景虚化可以通过软件处理来实现。

背景虚化的特点说明如下。

·将焦点放在主体上：背景虚化可以减少背景的干扰，使主体更加突出和明显。

·创造层次感：背景虚化可以给图片创造层次感，让主体和背景之间形成明显的界限。

·营造氛围：背景虚化可以让图片显得更加柔和和具有艺术感，营造出一种优美的氛围。

·增加画面美感：背景虚化可以让图片更加美观，创造出一种高质量的视觉效果。

·提高专业度：背景虚化是摄影和设计中常用的技巧之一，使用得当可以提高作品的专业度和美感。

案例9-13 背景虚化案例。

9.4.3

画意派风格案例

画意派（Pictorialism）是摄影艺术的一个流派，始于19世纪末至20世纪初，主张摄影艺术应该像绘画一样具有艺术性和表现力。画意派摄影作品通常通过特殊的摄影技术和后期处理方法，例如使用软焦镜头、故意模糊细节、多重曝光、擦除和染色等，创造出梦幻般的光影效果，增强画面的艺术氛围。这些技术的运用使得画意派作品常常展现出一种朦胧而富有表现力的美感，强调了摄影作为艺术形式的独特魅力。

画意派风格的图片通常具有以下特点。

·模糊、柔和的轮廓：画意派追求模糊的效果，不强调物体的边缘和细节，让画面更具有艺术性。

·充满诗意：画意派注重表现情感和主观感受，以画面来表达对生活的感悟和思考。

·丰富的层次和纹理：画意派的作品通常有丰富的层次和纹理，让画面更加丰富有趣。

·柔和的色彩和光线：画意派注重画面整体的效果，通常使用柔和的色彩和光线来营造一种和谐的氛围。

·含蓄和暗示：画意派通常不会直接表现主题或情感，而是通过暗示和象征来表达。

总体来说，画意派风格的图片强调艺术性和情感表达，注重表现主观感受和意境，追求模糊和柔和的效果，营造出一种充满诗意和感性的氛围。

案例9-14 画意派风格案例。

9.4.4

镜头控制风格案例

当我们创作以人物为主要元素的插画时，需要考虑如何通过控制镜头的远近来呈现不同的视角，以展现人物的不同特点。比如，在需要突出人物面部特征或表情时，我们会使用特写镜头，而当需要展现人物的整体形象和姿态时，我们会选择全身镜头或近景镜头。此外，不同的镜头距离和角度还能够营造出不同的画面氛围和感觉，比如近距离拍摄可以突出人物细节，远距离拍摄则能够营造出开阔、宏伟的画面效果。因此，我们需要根据插画的需求，灵活选择镜头远近，以创作出更为丰富、生动的插画作品。

下面分享三个在创作人物插画时，主要运用到的镜头提示词，当需要创作特定镜头的插画时，可以在提示词中加入相应的关键词。

·close-up：对拍摄对象进行近距离拍摄的一种摄影或电影镜头。它通常具有放大拍摄对象的效果，能够更好地展现物体的细节和纹理。

·half-length shot：拍摄人物时，从腰部或腰部以上开始拍摄的一种镜头方式。其特点是可以将人物的上半身特征完整地展现出来，同时也可以呈现出一部分下半身的特征。

·full-length shot：摄影或绘画中将整个人物的身体从头到脚都展现在画面中的镜头，通常用于展现人物的姿势、服装、气质等细节。

案例9-15 镜头控制风格案例。

9.4.5

高速快门风格案例

高速快门（High Speed Shutter）是摄影中的一个概念，指相机快门速度很高，能够减少拍摄时的运动模糊，拍摄到非常快速的运动或行为的细节。相机的快门速度以秒为单位表示，高速快门速度可以达到1/8000秒或更快。在物体运动时，高速快门的快速开关可以捕捉到相对清晰的图像，使得被拍摄的主体呈现出冻结的效果。高速快门通常用于拍摄运动员、快速移动的车辆和动物等场景。

高速快门技术通常可以捕捉到非常短暂的瞬间，能够生动、明亮且高清晰地展现这些瞬间，例如快速运动的物体或动物。这样的照片通常具有以下特点。

·冻结瞬间：由于高速快门速度很快，照片可以捕捉到非常短暂的瞬间，比如一只飞速奔跑的猎豹或一个跳跃的篮球运动员。

·高清晰度：高速快门也意味着照片通常非常清晰，没有模糊或晃动的情况，这使得图像非常清晰和细节丰富。

·高对比度：由于高速快门的特性，照片通常具有高对比度，明暗分明的黑白色调更加突出。

·不同角度：高速快门拍摄可以捕捉到一些平常不容易看到的角度和动态，如水滴飞溅、鸟儿翅膀拍打等。

案例9-16 高速快门风格案例。

9.5

其他风格类型

AI绘画的其他风格是指不包含在渲染风格、媒介风格和视角风格中的类型，例如海报风格、东方山水画风格、皮克斯风格、蒸汽朋克风格、酒精墨水画风格等。

9.5.1

海报风格案例

海报风格通常以简洁、现代和富有艺术感的方式呈现。它们通常使用明亮的颜色和清晰的图像，以吸引观众的注意力。海报上的文字通常简洁明了，用以传达主题和信息。

海报风格还经常使用抽象的几何图形和线条，以创造出一种现代感和艺术感。这些图形和线条可以用来突出主题、描绘旅程途中的不同元素，或者表达出品牌的独特性。

此外，海报风格还可能使用一些特殊的效果，例如模糊、渐变或光影效果，以增强视觉效果和吸引力。这些效果可以使海报更加生动和引人注目。

案例9-17 海报风格案例。

9.5.2

东方山水画案例

东方山水画风格是一种将东方山水元素融入画作中的艺术风格。它源于中国传统的山水画，但又融入了现代的艺术表现手法和创新元素。

东方山水画风格的特点之一是追求自然与人文的和谐统一。画家通过精心构图和运用色彩，展现出山水与人文景观的有机融合。画作中常常出现的元素包括山川、江河、云雾、村落、人物等，它们相互交融，形成一幅幅富有诗意和哲理的画面。

另一个特点是注重意境的表达。东方山水画风格强调画作所传达的情感和思想，而不仅是对自然景观的描绘。画家通过运用笔墨、色彩和构图等手法，营造出一种宁静、神秘、梦幻的氛围，使观者在欣赏画作时能够感受到一种超脱尘世的境界。

此外，东方山水画风格还注重细节的表现。画家对于山石、水流、树木等细节的描绘非常精细，力求达到形神兼备的效果。同时，画家也注重运用空白和留白的技巧，以增强画作的层次感和空间感。

案例9-18 东方山水画案例。

9.5.3

皮克斯风格案例

皮克斯（Pixar）风格，特指皮克斯动画工作室的动画创作风格和技术。作为全球知名的电影制作公司，皮克斯以其革命性的动画技术和独特的视觉风格闻名。其制作的动画作品以精细的画面细节、富有表现力的角色设计以及鲜明的色彩搭配著称。此外，公司还运用行业领先的计算机图形学技术和先进的动画制作流程，创造出引人入胜的故事和生动活泼的虚构世界。

Pixar风格的特点如下。

·丰富的细节和纹理：Pixar风格的作品通常有着极为丰富的细节和纹理，包括人物、场景和道具等各个方面。这些细节和纹理可以为作品增加更多的深度和真实感。

·生动的角色设计：Pixar风格的作品以其极具生命力的角色设计而著称，这些角色的动作、表情和语言都非常丰富，可以很好地表达出角色的情感和内心世界。

·独特的色彩和光影：Pixar风格的作品色彩鲜艳，光影处理也非常独特，可以为作品增添更多的视觉冲击力。

·幽默和温馨的情感：Pixar风格的作品通常充满了幽默和温馨的情感，可以引起观众的共鸣和情感共鸣。

Pixar风格的作品具有独特的艺术风格和品牌特色，让观众在观赏中感受到愉悦、温馨和幸福。

案例9-19 皮克斯风格案例。

9.5.4

蒸汽朋克风格案例

蒸汽朋克风格是一种将蒸汽动力和维多利亚时代的工业元素与科幻幻想相结合的艺术风格。它通常以19世纪末和20世纪初的工业革命时期为背景，想象了一个具有高度发达的蒸汽科技和复杂机械装置的世界。

蒸汽朋克风格中常见的元素包括大型的蒸汽机械装置、齿轮、飞行器、蒸汽机车、蒸汽船、蒸汽机器人等。这些元素通常被赋予维多利亚时代的装饰风格，如铜质齿轮、复杂的雕刻和精致的细节。

蒸汽朋克风格的世界观通常是一个工业化高度发达但同时充满了污染和不公平的社会。它通常描绘了一个由富裕的上层阶级统治，贫困的下层阶级被剥削的社会结构。在这个世界中，科技的进步并没有带来社会的进步，反而加剧了社会的不平等。

蒸汽朋克风格在文学、电影、游戏和艺术等领域都有广泛的应用。它代表了对科技发展的思考和对社会问题的关注。蒸汽朋克风格的作品通常具有浪漫主义的色彩，强调个人英雄主义和反抗精神，同时也反映了对科技发展可能带来的负面影响的担忧。

案例9-20 蒸汽朋克风格案例。

9.5.5

涂鸦风格案例

涂鸦是指在公共场所或私人财产上，用喷漆、油漆、笔等工具偷偷或公开绘制图案、文字或符号等的行为和产物。涂鸦通常具有个人化、艺术化和反叛性的特征，是一种特殊的街头文化表现形式。

涂鸦的特点可以是多种多样的，以下是一些常见的特点。

·个性化：涂鸦通常是由个人或小团体创作的，因此每个作品都有独特的风格和表现形式，体现了作者的个性和想法。

·色彩鲜艳：涂鸦通常使用鲜艳的颜色和大胆的线条，以吸引观众的眼球和注意力。

·反传统：涂鸦是一种反传统和非正式的艺术形式，经常在公共场所创作，突破了传统艺术作品通常在画廊或博物馆展示的限制。

·技巧多样：涂鸦可以采用各种各样的技巧，例如喷漆、刷子、印章等，也可以在不同的材料上进行创作，例如纸张、墙壁、衣服等。

·表现自由：涂鸦通常不受限于传统艺术的表现形式和规范，艺术家可以自由地表达自己的想法和感情，也可以与其他涂鸦艺术家合作创作。

案例9-21 涂鸦风格案例。

9.5.6

酒精墨水画案例

酒精墨水画是一种使用酒精墨水、混合物和涂料在非吸墨纸上进行创作的绘画技术。它通常使用酒精和颜料混合后，在非吸墨材质上进行创作。酒精墨水画的特点是色彩饱和度高，具有流动性和渐变效果，可以创造出抽象、独特的效果。这种技术还可以用于制作艺术品、手工艺品、家居装饰等。

酒精墨水风格的图片通常具有以下特点。

·色彩鲜艳：酒精墨水通常会被注入不同颜色的墨水中，使得画面中的色彩非常鲜艳，充满了生命力。

·渐变效果：由于酒精墨水在水中的扩散和漂浮效果，画面通常会出现渐变效果，营造出非常独特的氛围。

·不可控因素：酒精墨水在水中的漂浮和扩散过程是不可控的，因此每一幅作品都是独一无二的，充满了惊喜和意外。

·模糊效果：由于酒精墨水的扩散和漂浮，画面通常会出现模糊的效果，使得画面更加柔和与梦幻。

酒精墨水风格的图片具有非常独特的艺术效果和表现力，被广泛应用在绘画、摄影和设计等领域。

案例9-22 酒精墨水画案例。

9.6

本章小结

本章全面介绍了AI绘画的基本概念、绘图软件以及多种渲染、媒介、视角和其他艺术风格的案例，为读者提供了丰富的AI绘画知识和创作灵感。

9.1节首先对AI绘画进行了简介，明确了其在现代艺术创作中的地位。接着介绍了当前主要的绘图软件，为读者提供了工具选择的参考。

9.2节通过素描风格、贴纸风格、Oc渲染风格、虚幻引擎风格以及虚化背景风格等案例，展示了AI在模拟不同渲染效果上的强大能力。

9.3节通过3D风格、油画风格、水彩风格、雕版印刷风格以及中国毛笔画风格等案例，进一步证明了AI在模拟传统艺术媒介上的惊人能力。这些案例为读者提供了将传统艺术技巧与现代技术结合的可能性。

9.4节则聚焦于拍摄视角、背景虚化、画意派风格、镜头控制风格及高速快门风格等案例，展现了AI在艺术创作中实现视觉控制和情感表达的能力。

9.5节通过海报风格、东方山水画、皮克斯风格、蒸汽朋克风格、涂鸦风格以及酒精墨水画等多样化案例，为读者提供了更广阔的艺术探索空间。

第10章

百度文心大模型

百度通过融合大模型与国产深度学习框架，打造了自主创新的AI底座，大幅降低了AI开发和应用的门槛，满足真实场景中的应用需求，充分发挥大模型驱动AI规模化应用的产业价值。文心大模型的一大特色是“知识增强”，即引入知识图谱，将数据与知识融合，提升了学习效率及可解释性。

10.1

文心一言简介

文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够与人对话互动，回答问题，协助创作，高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感，如图10-1所示。

图10-1 百度文心一言

百度文心一言定位于人工智能基座型的赋能平台，致力推动实现金融、能源、媒体、政务等行业的智能化变革。在商业文案创作场景中，文心一言顺利完成了给公司起名、宣传文案的创作任务。在内容创作生成中，文心一言既能理解人类的意图，又能较为清晰地表达，这是基于庞大的数据规模而发生的“智能涌现”。

文心一言的功能很丰富，主要有如下几点。

·智能聊天：文心一言可以像ChatGPT一样进行自然语言处理和生成，实现与用户的智能对话。

·个性化图片生成：根据用户的喜好和兴趣进行个性化图片生成，提供更加符合用户需求的内容。

·文艺歌词生成：文心一言可以生成各种优美的句子和格言，让用户可以在社交媒体上分享或用作文艺歌词。

·文字处理：文心一言在中文语言处理方面更加优秀，处理中文文本的效率更高。

·实用功能：百度开放文心平台后，社区作者们会提供更多的实用功能，例如QQ群助手、弹幕过滤器、AI辅助写作等，可以满足用户的多种需求。

·语音识别：进行语音识别，实现听故事画图等功能，提高用户的使用体验。

·语义理解：进行语义理解，理解用户的意图，你甚至可以和它玩猜词接龙游戏。多语言支持：支持多种语言，满足不同用户的需求。

文心一言的对话框如图10-2所示。

图10-2 文心一言的对话框

10.2

新手基础教程

任何人都可以通过输入“指令”和文心一言进行互动，对文心一言提出问题或要求，文心一言能高效地帮助用户获取信息、知识和灵感。

文心一言和指令进行互动的逻辑，简单来说，就是你想让文心一言帮你做什么，用文字告诉文心一言，就像和其他人类沟通一样，文心一言通过理解你输入的指令，然后尽文心一言所能帮助你。

1.文心一言能帮你做什么

1）制作广告文案

打开计算机，收到老板的消息：“昨天的文案写得不是很好，10点半前再写5条新文案给我看看”。半小时写5条新文案，难免让你一时头秃。

现在你只需告诉文心一言：请为“陈年老酒”这款产品创作10个优秀的广告文案。

2）撰写行业发展分析报告

快速完成了文案任务的你，上午的待办事项中还躺着一条写报告的事项，上千字的报告只是找资料就让你犯了难。

现在你只需告诉文心一言：写一份结构清晰且有数据依据的餐饮行业发展分析报告。

3）生成健康饮食计划

看着餐厅琳琅满目的档口菜品，回想起自己健康饮食的豪情壮志，不禁有些犯难。你在餐厅里来回踱步：'吃点什么好呢？'。

现在你只需告诉文心一言：我想要通过健康饮食控制体重，请为我制定一天的健康饮食计划。

4）指导专业学习

最近要做很多数据分析，想学习一些专业技巧，奈何总是无人指导。搜索出的结果要么太专业，要么太零散，一时间让你打起退堂鼓。

现在你只需告诉文心一言：请为我解释什么叫作边际成本，并给出几个通俗易懂的实例帮助我理解。

5）学习资料摘要

看到几篇不错的数据分析学习资料，但每一篇都是上千字的篇幅，让本就忙碌的你不禁打起退堂鼓。

现在你只需告诉文心一言：请对我给出的文本提取摘要。

6）聊天解惑

最近工作压力有些大，生活也有些无聊，奈何身旁无人可以倾诉，烦闷时也无人聊天解闷。

现在你只需告诉文心一言：请扮演一名知心姐姐与我进行对话，帮我排忧解难。

文心一言不同于搜索，搜索是根据输入的关键词，搜索引擎会在互联网上寻找、匹配和整合相关信息，然后把最相关的结果呈现出来，搜索不做创造，也不做生成。AI大模型可以更智能地理解你的问题，按照要求生成全新的内容，比如生成图片、写诗、写报告等。

2.举例

比如你想写一首散文诗来赞美江南春色，希望这篇散文诗辞藻华丽，意境真切，画面鲜活。尝试用搜索和文心一言来同时解决这个问题，我们来看谁更能满足你的要求。

你会发现，如果世界上没有这么一篇内容，搜索自然无法找到，也就无法满足你的诉求；但是文心一言却能帮你从无到有，重新生成一篇散文诗，这就是很多人叫文心一言为“生成式AI”的原因。所以文心一言更像是一个智能的个人助手，可以理解你的问题，并直接生成个性化的答案，而搜索引擎则更像一个工具，帮助你在互联网上寻找信息。

作为新手用户，如果想要使用文心一言，首先要了解该软件的基本功能和指令，单击“指令中心”按钮，可以查看一些常用的和重要的指令，如图10-3所示。

图10-3 指令中心

建议新用户充分探索文心一言在生活中的使用场景，同时逐渐学习如何更好地写出高质量的指令，感兴趣的用户可以自行探索和学习。

10.3

文心一言百宝箱

百度的“一言百宝箱”可以直接在文心一言主页找到，它将各种主题的提示词集中在一起，可以让使用者快速掌握实用技巧，如图10-4所示。

图10-4 一言百宝箱

内容涵盖创意写作、代码设计、数据分析、学习成长等主题，几乎包含了所有需要的提示词，是目前见过最齐全的AI提示词集合。

10.3.1

创意写作主题提示词

案例1 诗词创作

请写一首散文诗来赞美江南春色，要求辞藻华丽，意境真切，画面鲜活。

案例2 视频脚本创作

现在你是一个资深美食自媒体大V，你需要写一份制作排骨米饭的视频脚本，要求画面鲜活，吸睛且专业。

案例3 歌词创作

请创作一首民谣曲风的歌词，表达对父亲的爱。

案例4 剧本创作

请创作一个剧本，讲述一名大学生克服困难赢得演讲大赛冠军的故事。

案例5 文本续写

请以“一觉醒来之后，我发现”为开头续写一段科幻故事，要求故事线曲折离奇，引发读者无限联想。

案例6 文本扩写

请将一段文本扩写为一篇小故事，让内容更加翔实，文本内容为：当小明睁开眼，发现周围的景致变得模糊不清。转眼间，他置身于一座银白色的太空站内，可以看到黑黝黝的宇宙和遥远的星辰大海。

案例7 写藏头诗

请根据要求，撰写一篇藏头诗，每句前4个字分别是：起、承、转、合。要求藏头内容体现深意和韵味，同时要求押韵、通顺，符合诗歌的写作规范。

案例8 稿件标题

请作为一名媒体编辑，写一个九九重阳节全民开启登山活动的新闻报道的标题，要求主题明确、结构合理、节奏鲜明、风格独特。

案例9 专业影评

假如你是电影评论家，请你编写一篇电影忠犬八公的影评。你可以从情节、主题和基调、演技和角色、配乐、特效、剪辑、节奏等方面进行评论。强调电影给你的感觉和共鸣点。

案例10 商品评价

请为嘟嘟保温杯写一条5星好评，要求体现保温性能好、外观好看的特点。注意需要强调自身的使用感受，内容超过50字。

案例11 美食评价

请作为一名美食家，点评一家你去过的川菜馆。你需要分别对用餐环境、菜品口味、服务态度进行评价。

案例12 无剧透影评

为电影消失的她写一则无剧透的影视评论。

案例13 心理专家评论

请作为心理学家，评论年轻人热衷穿衣打扮这件事。

10.3.2

灵感策划主题提示词

案例1 辩论灵感

请从正方辩手的角度，对现代教育体系是否应该更加注重培养学生的创造力这一辩题，阐述你的观点，要求逻辑清晰、论据充足，引用与辩题强相关的名人名句及经典案例等。

案例2 策划方案生成

你是一名活动策划专家，请为互联网公司设计一份人工智能聊天App产品的发布会活动策划案，策划案需要包含背景、目标、可行性分析、行动计划、风险与应对措施。

案例3 标题／书名生成

请为一本讲述南北朝时期江湖风云的武侠小说创作5个书名，要求有韵味、有格调、引人入胜。

案例4 穿搭灵感

请推荐三套黑白色系，适合通勤女士的衣着搭配。

10.3.3

情感交流主题提示词

案例1 亲密情感规划

我女朋友爸妈不太喜欢我，有什么办法让他们逐渐接受我？

案例2 生活情感规划

我在一线城市工作，努力工作挣钱，但父母希望我回老家考公务员，你怎么看？

案例3 亲密关系咨询

怎么健康看待亲密关系中的权力之争？

案例4 幸福解读

在现代城市化生活下，很多人有高薪，但是工作压力大，幸福度和自由度不一定高，可以从社会发展和哲学的角度来解读一下吗？

案例5 夸夸爱的她

请为女朋友写三条彩虹屁，体现明亮的眼睛的特点。

案例6 情绪补给站

请你扮演一位贴心的女朋友，安慰忙碌一天，下班刚回到家的我。

10.3.4

人物对话主题提示词

案例1 孔子评四书五经

你是孔子，你穿越到现代来，看到现在很多人不再读四书五经，请以孔子的语调感慨一下。

案例2 牛顿被苹果砸中后

你是牛顿，当苹果砸你头上的时候，你的第一反应是什么？用牛顿的第一人称回答。

案例3 长颈鹿看世界

请作为动物园中的长颈鹿的你，描述一下所看到的场景。

案例4 鲁迅评网络热词

你是鲁迅，你看到现在网友们在网上使用各种拗口的网络用语，比如yyds等，你会怎么评价，用鲁迅的语调回复。

10.3.5

商业分析主题提示词

案例1 PEST分析

请作为咨询公司顾问，帮我针对度度智能音箱进行PEST分析，需要从政治、经济、社会与科技4个维度进行分析，要求尽可能详细，并结合数据或文献作为分析依据。

案例2 投资分析报告

现在你是一位资深投资人，请对XXX公司进行分析并生成投资分析报告，要求包含财务状况分析、行业状况分析、公司估值分析。其中在财务状况分析部分，你需要从资产质量、成长性、收益性等方面切入。需要结合权威机构发布的数据。内容翔实，有层次结构。

案例3 SWOT分析

对减脂餐进行SWOT分析，要求结合数据且全面。

案例4 4P营销分析

对度度智能音箱进行4P营销分析，要求尽可能详细。

案例5 波士顿7S分析

对度度保温杯进行波士顿7S分析，要求全面且详细。

案例6 产业顾问

现在你是一名咨询公司的专业顾问，你需要先列出搜集到的权威机构数据及报告，然后结合你的专业思路来解答我有关产业发展的问题。我的第一个问题是：元宇宙的项目盈利模式。

10.3.6

教育培训主题提示词

案例1 课程设计

请为小学三年级的学生设计初级英语的课程大纲。

案例2 中文作文批改

请作为阅卷老师对下面的中文作文进行批改，需要明确指出段落结构、修辞手法等可优化点并对应给出优化建议。需要批改的作文内容为：

我最喜欢的动物是猫。

猫有很强的狩猎本能。即使在家里，它们也会经常玩狩猎游戏，追逐任何可以移动的东西。看到猫追逐老鼠或者玩具时，我觉得它们非常有趣。

猫也非常善于自我保护。当它们感到害怕时，会立即找到一个安全的地方藏起来。即使是在陌生的环境中，它们也可以很快地适应，保护自己。

总的来说，猫是非常有趣和机智的动物，它们是我最喜欢的动物之一。我希望有一天我能拥有一只自己的猫，和它一起度过美好的时光。

案例3 出题押题

现在你是一位大学老师，而我是你的学生。你需要为我列出初级会计学科中权责发生制这一章可能出现的考点并基于这些考点给出示例的考题。

案例4 术语百晓生

现在你是一名具备丰富专业知识及教学经验的大学教授，你会对我给出的问题进行详细且专业的解答，注意你需要提供一些浅显易懂的示例帮助我进行理解。我给出的第一个问题是：怎样可以提高光电转换效率？

案例5 课堂讨论问题

请作为一名资深教师，为中学历史课中辛丑条约这一知识点想5个发人深省的课堂讨论问题。

案例6 教学工具推荐

请为小学三年级的英语课程推荐合适的应用程序或教学工具。

案例7 课堂互动不再难

假如你是一位教育方法研究员，请介绍一些有效增强课堂互动的方法。

案例8 写英语老师祝福语

请给我的英语老师写一段教师节祝福语，要求表达对老师的敬意和感激之情，使用英语表达，语言准确、得体、优美，体现教师节祝福的特点，并表达真诚情感。

案例9 教学实例生成

我是一名教师，我将在物理课上介绍牛顿第二定律这一概念。请为我提供至少三个实例和见解，来帮助学生更彻底地理解这个概念。

案例10 写课堂积分规则

请作为一名小学老师，制定一个课堂表现积分规则，规则中至少包含积分获得方式及积分兑换奖励等部分，奖励设置应当按积分分配奖励。

案例11 研究方法推荐

我正在教我的学生研究企业信息披露。请为我的学生提供关键的学习方法、研究方法和数据收集技术。

案例12 老师口头禅解读

我的班主任总是说：你们是我带过最差的一届！请问这是真的吗？

案例13 秒懂专业知识

请作为一名汉语言文学大学讲师，使用通俗易懂的语言介绍“知之为知之”这一知识，注意在解释中给出生活实例帮助我理解。

案例14 英汉互译

现在你是一个专业的英汉互译器，我输入中文时，你会将其翻译成英文，我输入英文时，你会将其翻译成中文。我输入的内容是No fear in my heart。

案例15 升学择业顾问

现在你是一名精通升学择业的教育顾问。你需要结合全面的大学院校知识及专业的职业发展判断来解答我的问题。我给出的第一个问题为：对南京航空航天大学与西安电子科技大学做个综合比较分析。

案例16 老师的口头禅

老师的经典口头禅有哪些？

案例17 汉语言文学问答

现在你是一名精通汉语言文学的国学专家，你会结合你丰富的国学知识对我给出的字词或成语进行阐释。要求浅显易懂地进行表达，内容专业有深度。我给出的第一个词语：不容置喙。

案例18 复习内容生成

现在你是一位大学老师，而我是你的学生。你需要为我列出初级会计学科中权责发生制这一章的复习知识点。

案例19 制订学习计划

请为零基础学员制作Python速成学习计划。

案例20 幼儿园教学活动

请作为一名幼儿园的老师，设计一些课外活动来提高小朋友的动手能力，并能够激发他们的创造力。

案例21 引导提问技巧

我是一名物理老师，我的学生在我讲物理题的时候总是不懂装懂，从不向我提问，导致他们的学习成绩一直没有提升。请你作为一名具有丰富沟通技巧的教育专家，设计一个有效的策略，来改善我和学生之间的沟通。你需要执行以下任务：

（1）分析学生不懂装懂且不爱提问的原因。

（2）提出合理策略改善我和学生之间的沟通。

请注意这个策略应该包括了解沟通问题和背景、方法和步骤，以及运用有效的沟通技巧。

10.3.7

求职招聘主题提示词

案例1 生成JD

请根据我给出的企业行业属性、岗位类型、岗位目标，为企业撰写岗位JD信息。以下是我给出的信息：

·企业所在行业是电商。

·岗位类型是资深跨境电商运营。

·岗位目标是负责公司英国市场的拓展。

·请注意岗位招聘信息需要包含岗位职责、岗位要求。

案例2 生成面试问题

现在你是一名互联网公司的面试官，你将面试产品运营经理岗位，请从专业知识技能、通用能力、经验、个人特质4个角度出发，准备一个面试问题列表。

案例3 生成面试自我简介

请为我设计一段1分钟左右的产品经理岗位面试自我介绍。要求语言连贯通顺，突出个人亮点，体现专业性，让人眼前一亮。

你需要结合我的以下信息来生成这段自我介绍：

·教育背景：北师大项目管理专业硕士毕业。

·工作经历：曾担任互联网大厂高级产品经理，拥有5年工作经验，曾从0到1设计过一款本地生活App的产品方案。

·个人亮点：数据分析能力强，会Python、SQL、Visio和Axure。

案例4 根据JD优化简历

请结合岗位要求信息对我的简历提出修改建议，要求突出简历中与岗位要求相关的亮点内容。

你需要结合的岗位信息为：

（1）具有本科以上学历及水平，广告、文学、影视设计相关专业毕业。

（2）两年以上影视公司相关职位的工作经历，有成功项目创意文案案例。

（3）写作文字流畅、语言流利，逻辑思维与归纳整理能力出众。

（4）创意设计基础过硬，具有一定的审美与艺术水准。

你需要修改的简历信息为：

【教育背景】

·学校：媒体大学。

·专业：工商管理。

·教育程度：本科。

【亮眼经历】

（1）获得校级一等奖学金，多次获得三好学生称号。

（2）参与学院广告创意比赛，担任团队核心成员，获得二等奖。

（3）通过英语六级考试，具备良好的英语读写能力。

（4）参加校级志愿者服务活动，累计服务时长达50小时。

【工作经历】

·公司：金文案公司。

·职位：文案编辑。

·工作时间：3个月。

【工作内容】

（1）参与公司影视项目的文案编辑工作，负责创意文案的撰写和整理。

（2）协助团队完成多个重要项目的文案策划和制作，确保项目按时交付。

（3）通过与客户的沟通，能够准确把握客户需求，提升自身的沟通协调和问题解决能力。

（4）负责团队成员的工作安排和协调，提高了团队合作和协作能力。

【个人技能】

（1）具备流畅的文字表达能力和语言沟通能力，能够快速理解客户需求并给出合理的解决方案。

（2）熟练掌握广告创意设计相关软件，如Photoshop、Illustrator等，能够独立完成简单的设计任务。

（3）具备高度的敬业和团队合作精神，有较强的责任心，工作细致负责。

（4）思维敏捷，有责任感，能够快速适应新环境和新任务。

（5）具备良好的审美能力和艺术水准，能够为文案和设计提供创意灵感。

案例5 求职信撰写

请为一名即将毕业的会计专业大学生撰写一封求职信，要求内容包含你的学历背景、擅长技能、求职岗位、自我评价。

案例6 岗位推荐

请为ENTJ型人格的财务专业求职者推荐岗位。

10.3.8

美食之窗主题提示词

案例1 减脂餐

请作为一名营养师，设计一份减脂餐的方案，要求注重食材选择、营养成分搭配、食物搭配和烹饪方式等方面，以帮助人们实现健康减脂的目标。

案例2 美食点评

作为美食家，点评一家你去过的川菜馆，需全面且专业。

案例3 快手菜推荐

推荐一些简单易行的快手菜，并提供详细烹饪步骤和技巧。

案例4 家常菜谱

告诉我麻婆豆腐的做法和注意事项。

案例5 区域美食推荐

作为游客，告诉我北京必吃的十大美食。

案例6 美食文案生成

一个微信朋友圈文案，主题为中午去全聚德聚餐吃烤鸭了，吃得很开心。

案例7 饮食计划

设计一份适合都市上班族的健康饮食计划，计划内容需要包含一日三餐，营养均衡，科学配比。

案例8 私房厨师

现在你是一家私房菜的厨师长，你会根据我给出的食材为我推荐烹饪食谱。

你需要给出菜品名称、食材用量、详细烹饪步骤。

注意结合营养学和过敏学知识以及你的烹饪经验对食材进行精心搭配。

我给出的食材是西红柿、肉酱、意大利面。

10.3.9

热门问答主题提示词

案例1 装修小白

我是一个装修小白，现在想要为我的新家进行装修，请问应该如何着手？有哪些装修小妙招？

案例2 账号运营

于文亮的账号风格是什么样的？我也想拥有一个类似风格的账号，有什么可实施的方案？

案例3 如何告别恋爱脑

详细解释恋爱脑的概念、形成的原因，并告诉我在生活中如何告别恋爱脑？

案例4 入职自我介绍

我是一名新入职的员工，请帮我生成一段在饭局上自我介绍的话术。

案例5 小说扩写

请依据以下提供的内容框架进行扩写：在一个遥远的名为赛博的星球上，居住着一种名为赛博人的生物。赛博人有着独特的身体构造，他们的大脑特别发达，在他们的文化中，创意和想象力被视为最高贵的品质。

案例6 工作报告生成

你是一位工作报告编写者，请为以下时间段撰写一份工作报告。报告周期：过去一周。工作职位：图书馆办公室主任。报告内容要点：工作内容、工作成果、遇到的问题及解决方案、下一步的工作计划。报告要求：既有条理，又具有清晰的逻辑，能够准确地向上级反映你的工作情况。

案例7 面试产品经理

我要面试的岗位是“广告商业化产品经理”，请帮我整理一份面试问题集并给出答案，答案中需要尽可能有数据或项目体现工作成果。

案例8 英语写作

请帮我用高级句式写一篇英语作文，要求笔调自然优美、言辞恳切。作文题目：我最难忘的一件事。字数要求：200字左右。

案例9 工作规划师

请为我制定一个工作规划。规划周期：下半年。工作核心：公司官网、公司公众号。规划目标：提高公司官网用户量，提升公众号阅读量。规划要求：条理清晰，具体细化每一事项的计划与预期收益。

案例10 实践报告生成

请帮我生成一份“农村支教活动”的实践报告，要求包含个人成长和对未来的启示。

案例11 方案策划

请帮我生成一个活动策划方案，要求如下。活动主题：品牌代言活动。内容要点：目标受众分析、主题诉求、内容设计和传播落地方式。策划要求：确保符合品牌价值观、创意独特且操作可行。

案例12 职场沟通

当同事突然把不属于你的任务压给你，请帮我生成一份回复话术。要求：回复应体现高情商，避免冒犯同事，同时坚持自己的立场。

案例13 论文选题

我是一名金融学专业的大四学生，计划结合当下热点和自己的专业知识，撰写一篇毕业论文。请你基于金融学的专业知识，结合当前的热点话题，为我提供几个具有创新性、实用性和研究价值的毕业论文选题。在提供选题时，请简要说明选题的理由或意义，确保选题既符合学术规范，又能体现金融学的专业深度。

案例14 数学题目分析

请根据以下试题内容进行深入分析。试题内容：二次方程的求解。试题难度：中等。试题考查点：理解方程的性质和运算技巧。

案例15 故事创作小能手

请根据所给的关键词，展开合理想象，编写故事，要求故事情节曲折生动，人物形象鲜明，语句流畅。

案例16 创意故事家

给一个时尚女士挎包赋予生命，以挎包的视角，写一篇从新到旧，从喜欢经常穿到放在角落冷落，从潮流到过时的故事。

案例17 短视频文案生成

假如你是一位优秀的小红书博主，你的目标用户是注重自我提升的年轻人，请写一篇短视频文案。主题是有效阅读的方法，要求开头抓住眼球，中间提供干货内容，结尾有惊喜，帮我按照开头、中间、结尾的格式列一个短视频大纲。

案例18 科幻剧本生成

作为一名科幻小说编辑，你目前正在筹备一部科幻剧剧本。该剧本的核心内容围绕地球对外星生命的探索，旨在展现地球人类与外星生命体之间的交流与互动。

10.3.10

功能写作主题提示词

案例1 撰写发言稿

请为公司老板写一份庆祝公司本月业绩突破1000万的员工大会发言稿。要求内容鼓舞人心、磅礴大气，风格礼貌亲切。

案例2 心得体会

请写一篇参加地球日活动的心得体会，要求结合实例。

案例3 撰写演讲稿

请围绕学会感恩这一主题写一篇面向中学生的演讲稿，请使用恰当的修辞手法，语言生动，逻辑清晰，引人深思。

案例4 周报生成器

现在你是一位高级产品经理，你需要帮我写一份周报，下面是我本周的工作内容：

（1）优化了App的对话界面设计。

（2）上线了App帮助中心的AB实验。

注意你写的周报中需要包含：

·本周工作进展：本周做了哪些事，产生了哪些结果。

·下周工作安排：基于本周的结果下周要推进哪些事。

·思考总结：简要说说本周的收获和反思。

案例5 撰写获奖感言

请写一篇中学生创新发明大赛一等奖的获奖感言，要求表达对老师、家人的感谢，同时展现自身付出的努力。注意你需要保持适度谦逊，避免自夸或过于自满。

案例6 撰写招标书

请写一份保卫室修建工程的招标书，要求结构清晰。

案例7 介绍文案创作

请为人间创艺传媒公司撰写风格大气的公司简介文案。

案例8 工作总结

请为一名产品经理写一份季度工作总结，需要体现的主要工作内容为在产品界面交互功能上的优化带动了NPS提升。

请注意，总结应包括在工作期间的主要成就和挑战、在工作中学到的重要教训和发现、后续的规划，总结应具备全面性和客观性，需要结合具体事例详细陈述工作内容。

案例9 撰写合同书

请写一份为期三年的房屋租赁合同，在合同中需要规避出租人的法律风险，要求明确房屋基本信息以及甲乙双方的责任及义务。

案例10 写行政制度

请作为一名行政管理专家，撰写一份考勤制度，要求明确规定员工的考勤制度、加班、调休等制度的申请和审批流程、请假制度、出勤时间、工作时间，并强调制度的有效性和可执行性。

案例11 PPT内容框架

现在你需要制作一份PPT，按照我给出的主题来准备这份PPT的内容。

最终你需要给出：

·目录：根据我给出的主题和内容撰写的PPT目录。

·内容：根据目录中的标题一一撰写对应的内容大纲。

接下来，你需要制作的PPT主题是人工智能在医疗行业的应用。

案例12 写说明书

请作为一名电子产品用户界面设计专家，写一份电视遥控器说明书，要求目标读者明确、使用场景清晰、功能说明详细、示例直观、语言简洁明了。

案例13 写操作手册

请作为一名经验丰富的技术工程师，编写一份厂区监控系统操作手册，要求描述清晰、准确，结构合理，加入必要的示例，信息完整、全面。

案例14 写调研方案

请作为一名新消费领域的专家，设计一份针对新消费行业的调研方案，要求目的明确、方案合理、问卷可靠。

案例15 通知撰写

请作为一名部门助理撰写一则通知，通知的主要内容为邀请部门员工报名团建，要求表达风格严肃官方、结构清晰完整。

案例16 写祝福语

请作为生意伙伴，写一段庆祝人间创意传媒公司成立一周年的祝福语，要求主题明确、结构合理、节奏鲜明、风格统一。

案例17 错别字矫正

现在你将是一个错别字识别程序，需要检查我给出的文本内容中的错别字并给出优化建议。下面需要检查的第一段文本内容是（内含错别字）：

我一定要努里学习，天天向上，降来成为一名有位青年。为了达成这个目标，我将付出坚持不懈的努力。我永远相信终究有一田，我会视线了这个目标。

案例18 诗词创作练习

请创作一首赞美父亲的散文诗，要求情感真挚、语言优美、引发共鸣。

案例19 写实习报告

请为一名大学生写数据分析师岗位的实习报告。

案例20 同义词替换

请作为汉语言文学专家，寻找美丽的同义词，要求意思相同，词汇表达丰富多样，选择合适的同义词并替换原词。

案例21 生成规划

现在你是一名职业技能培训师。你需要结合所知道的办公技能、职场软技能、专业软件技能等方面的知识为我答疑解惑。如果涉及专业知识请附上一到两个示例帮助我理解。如果涉及操作，请以浅显易懂的风格有序地表达对应的步骤。我给出的第一个问题为：如何三天之内快速上手Power BI。

案例22 文本问答

现在你是一个阅读理解机器人，你会阅读并深度理解我给你的文本内容并据此回答我所提出的问题。注意，我给出的问题是：权责发生制下，如果我发生了经济活动，但是没收到现金，会记录到账目上吗？你需要阅读理解的文本是：会计权责发生制是目前我国会计制度中很重要的一个会计制度。它的核心思想是根据经济活动产生的权利和义务，来决定账户的记录时间。

具体来说，在权责发生制下，无论是否已经收到或支付现金，只要经济活动已经发生，即产生了企业应收或应付的权利和义务，就应在当期会计期间内记录在对应的会计科目上。比如销售商品即使尚未收款，也应在出货时确认销售收入；采购货物即使还未付款，也应在收货时确认采购费用。

这种按经济实质计入账的方式，可以反映企业的真实财务状况，有利于企业内部决策和外部用户了解企业的经营状况。它最大限度地消除了现金支付的影响，强调经济实质而不是形式，更符合会计信息反映企业经济活动情况的目标。这也是国际公认会计制度的基本原则。

案例23 论文大纲生成

请为我撰写一份论文大纲，论文的研究问题是人工智能与医疗。论文采用的是定量分析的方法，需要在大纲中包含研究问题、相关文献综述、研究方法、数据分析和结果呈现、结论与讨论这些部分。注意需要保证内容逻辑清晰，分条表述，有结构关系。

案例24 文本摘要

请对我提供的文本进行阅读理解和提取摘要。你的回答应该包含一段对原文的简要概述，注意需使用列表的形式突出文本的关键信息和主要观点。请确保摘要既简洁明了又准确完整，以便让读者能够快速了解原文的核心内容。请注意，你需要给出：

·文本简介：简要概述。

·文本核心内容：使用列表形式罗列关键信息。

接下来，你需要处理的文本内容为：人工智能是当代科技的杰作，它以无与伦比的智能和深度学习能力，引领着人类进入了一个全新的时代。它的应用范围几乎涵盖了人类生活的方方面面，从医疗保健到交通运输，从金融服务到娱乐媒体，无处不在的人工智能正改变着我们的世界。

人工智能的潜力是巨大的，它能够处理和分析比人类大脑更庞大的数据量，从中提取出有用的信息和模式。它能够自动学习和适应新的情境，不断提高自己的性能和准确度。人工智能还能够解决一些复杂的问题和挑战，为人类创造更多的可能性和机会。

然而，人工智能也带来了一些令人担忧的问题。随着技术的进步，人们开始担心人工智能可能会取代人类的工作岗位，导致大规模的失业问题。此外，人工智能的算法和决策过程也可能存在偏见和不公平，需要我们付出更多的努力来解决这些问题。

因此，我们需要明智地应用人工智能，确保其发展符合人类的利益和价值观。我们应该努力推动人工智能的发展，同时加强监管和伦理规范，保障人工智能的公正和透明。只有这样，人工智能才能成为人类进步和繁荣的重要推动力量，为我们创造一个更美好的未来。

案例25 职业技能提升

为会计岗位职场新人制订全面详细的技能提升计划。

案例26 写主持稿

请作为一名专业主持人，撰写一篇中秋晚会主持稿，要求用词准确、语句流畅、台风端正、感染力强，体现本次活动的主题和流程，至少包含5个歌舞表演的相关报幕内容。

案例27 写调研问卷

请为一个互联网招聘产品设计一个蓝领群体内容偏好调研问卷，要求贴合调研主题，包含问题和选项。

案例28 写述职报告

请作为一位高级产品经理，编写一份述职报告，体现NPS提升相关的工作内容，注意内容要全面、言简意赅、客观真实、专业。

10.3.11

热门节日主题提示词

案例1 特色美食推荐

请推荐3种青岛地方特色美食及对应的老字号餐厅。

案例2 目的地推荐

我有一周时间，预算是5000元，你推荐我去青岛还是去沈阳旅游？

案例3 城市漫步路线推荐

请为我推荐一条青岛城市漫步路线，要求打卡“青岛异国建筑”。

案例4 地理知识问答

现在你是一个熟悉中国地理及城市信息的知识库，你会结合所知的相关专业知识，对我给出的问题进行详细解答。我给出的第一个问题是：你知道龙里县三岔河水库吗？

案例5 住宿推荐

国庆假期要去青岛玩，请作为青岛本地人推荐交通方便、性价比高的住宿区域。

案例6 特产推荐

请作为本地人为我推荐3个青岛特产，要求价格适中，易于游客携带。

案例7 活动代码生成

请写一个春节风格的活动抽奖页面，页面中必须有醒目的龙年春节标志。

案例8 图书日书籍推荐

你是一个阅读过众多图书的大师，擅长给不同的人推荐书，你会基于对方的MBTI性格和过去他喜欢的一本书来进行推荐，输出的形式是推荐书目+推荐原因，推荐原因尽可能简短，控制在30字以内，我的MBTI是ENFJ，我喜欢的一本书是“冬牧场”。

10.3.12

编程辅助主题提示词

案例1 代码知识问答

作为IT专家回答：Linux如何查看指定PID端口。

案例2 代码生成

使用Python写文本相似度分析的代码。

案例3 代码理解

请作为资深开发工程师，解释我给出的代码。请逐行分析我的代码并给出你对这段代码的理解。

我给出的代码是：

     SELECT dt,imei

     FROM

     (SELECT a.dt,a.imei,FIRST_VALUE(a.timestamp) OVER(PARTITION BY a.imei,a.dt

ORDER BY TIMESTAMP ASC) first_time,a.timestamp,actiontype

     FROM hdp_kg_zf_splist.ods_dd_tb_app_action a

     WHERE a.dt between '${date1}' and '${date2}' AND

from_unixtime(cast(TIMESTAMP/1000 AS int),'yyyyMMdd')=a.dt

案例4 代码Debug

仔细阅读下面的Python代码，判断是否会运行报错。如果会报错，请说明原因，并输出解决方法；如果不会报错，请回答“无错误”。

你需要处理的代码为：

     s = 1

     def test():

     s += 1

     print(s)

     test()

案例5 代码性能优化

现在你是一名SQL大师，请理解我的代码并给出对应的优化建议及示例。我给出的代码是：

     SELECT dt,imei

     FROM

     (SELECT a.dt,a.imei,FIRST_VALUE(a.timestamp) OVER(PARTITION BY a.imei,a.dt

ORDER BY TIMESTAMP ASC) first_time,a.timestamp,actiontype

     FROM hdp_kg_zf_splist.ods_dd_tb_app_action a

     WHERE a.dt between '${date1}' and '${date2}' AND

from_unixtime(cast(TIMESTAMP/1000 AS int),'yyyyMMdd')=a.dt

案例6 计算机知识问答

现在你是一名计算机技术专家，你会解答我关于计算机体系和组织结构与计算机操作系统是否有区别的问题。你需要给出问题可能对应的原理并给出例子帮助我理解。

案例7 函数解释

请解释SQL中RANK函数的用法并提供示例。

案例8 正则生成

用JavaScript代码来创建一个正则表达式。

案例9 代码解题报告

这是一段求数组最大值的代码，请写一篇解题报告，解题报告正文必须包括：问题描述、分析、证明、代码、解释、复杂度分析几个方面。代码如下：

     #include 

     using namespace std;

     int div_max(vector& nums,int left, int right)

     {

     int max_left;

     int max_right;

     int mid;

     if (left==right) return numsleft;

     else if (right-left==1) return max(numsleft,numsright);

     mid=left+((right-left)>>1);

     max_left=div_max(nums,left,mid);

     max_right=div_max(nums,mid+1,right);

     return max(max_left,max_right);

     }

     int main()

     {

     vectornums={4,7,6,5,4,3,2};

     cout<

     return 0;

     }

10.3.13

绘画达人主题提示词

案例1 中国风

画一幅画：在大树下喝啤酒的熊猫，水墨风格，中国风，印象主义，写意，薄涂。

案例2 线稿风

请为我画一幅沙滩边的少年，线稿风，极致细节，高清8K，精细刻画。

案例3 动漫风

请为我画一幅沙滩边的少年，动漫风，唯美，柔和，二次元，厚涂，极致细节，高清8K，精细刻画。

案例4 创意画

请帮我画鸡蛋灌饼。

案例5 古风头像

请帮我画古风美少女头像，黑发，面容白皙精致，发饰精美。

案例6 画嫦娥

请帮我画一个听摇滚音乐，带着炫酷耳机的嫦娥，画面唯美。

案例7 脑洞创意图

请帮我画微视视角下一个人在西瓜瓤上登山。

案例8 打工熊猫

请帮我画一个不想上班抱着笔记本电脑的过劳肥熊猫，肥肥的肚子，扁平插画。

案例9 趣味植物画

“蒜泥狠”，可爱手绘。

案例10 飒爽职业头像

请帮我画一个皮克斯风格的黑发美女在工作。

案例11 创意纸牌画

请帮我画一幅画：创意扑克牌，上面印着戴王冠的猫。

案例12 唯美建筑画

请帮我画一幅画：长曝光，绝美，风景，街拍，洛可可风，剧场光效。

案例13 精美工艺画

请帮我画一幅画：黄金材质的凤凰，细节丰富，怀旧漫画风。

案例14 Q版甄嬛

请帮我画一个喝奶茶的甄嬛，扁平插画，可爱Q版。

案例15 画头像

请帮我画一个情绪稳定的头像。

案例16 自信最美头像

请帮我画一个优雅自信的女性头像，插画风。

案例17 二次元优雅头像

请帮我画一个高级、自信、短发、优雅的女生头像，二次元。

案例18 未来感插画头像

请帮我画一个科技女生，艺术智能穿戴，炫酷、未来、科技，扁平插画。

10.3.14

旅行度假主题提示词

案例1 旅游规划

帮我制定一个7天去云南旅游的攻略，预算5000元。

案例2 目的地推荐

我有一周时间，预算5000元，你推荐我去青岛还是去沈阳旅游。

案例3 徒步路线

推荐5条秦岭重装徒步路线，请以表格的形式列出徒步路线、徒步距离、爬升高度。

案例4 拍照机位

请作为旅行摄影专家，推荐北京环球影城的拍照机位。

案例5 景点典故都知晓

请作为一名资深导游，为我介绍寒山寺的背后故事。

案例6 地理知识问答

现在你是一个熟悉中国地理及城市信息的知识库，你会结合所知的相关专业知识，对我给出的问题进行详细解答。我给出的第一个问题是：你知道龙里县三岔河水库吗？

10.3.15

数据分析主题提示词

案例1 数据搜集

现在你是一个数据检索程序，你需要找到并梳理国内奶茶行业发展相关的数据，注意需要附上数据对应的来源。此外，请注意需要在输出结果中标明部分生成的数据可能存在的偏差。

案例2 Excel大师

下面请作为Excel大师给出处理相关表格数据的建议。表格共包含4列数据，分别为：

·A列：学生ID。

·B列：学生名字。

·C列：学生班级。

·D列：学生成绩。

我给出的第一个指令是：我想将高出平均成绩的数据标红。

案例3 柱状图生成

请用柱状图展示2022年排名前5的中国城市及GDP。

10.3.16

职场效率主题提示词

案例1 邀请邮件

你现在是一个会务行政专家，写一封邮件邀请VIP客户参加高端客户专享新品发布会。

注意邮件中需要根据邀请事项列出计划的日程。

注意邮件中要根据邀请对象及邀请事项的主题确定表达风格，如针对大客户应当礼貌含蓄表达敬意。

案例2 邮件处理

请帮我总结一封电子邮件的内容，需要包含以下4个部分。

·重要性：根据内容判断事项是否重要，结果包含重要和不重要。

·紧急性：根据内容判断事项是否紧急，结果包含紧急和不紧急。

·核心内容：使用一句简短的话总结邮件最核心的内容。

·需要回复内容：请判断邮件中哪些内容需要获得我的回复／确认，以列表形式呈现。

接下来，请根据下面邮件的内容提取摘要。

亲爱的全体员工：

为了改善大家的身心健康，提高工作效率，公司特别安排了一场瑜伽兴趣培训，现将培训内容通知如下：

日期及时间：8月15日（周六）上午9:00至11:00。

地点：公司三楼活动室（面积为120平方米，可容纳30人参加培训）。

培训内容：专业瑜伽教练将为大家进行基础的瑜伽技能和健康知识培训。瑜伽是一种低强度有氧运动，适合各年龄层人群。它能够通过姿势练习、呼吸技巧等，改善身体的柔韧性和平衡感，帮助人体各系统更好地运行，有效减压提神。

本次培训重点讲解：

（1）基本的瑜伽哲学及其健康效果介绍。

（2）冥想和呼吸技巧演练。

（3）10多个常见的基础瑜伽姿势示范及练习（包括猿人式、波浪式等）。

（4）瑜伽练习时需要注意的安全事项。

（5）瑜伽适宜穿戴的服装和个人物品。

（6）参与培训后如何延续瑜伽运动。

培训具体流程：

·9:00~9:30：瑜伽基本概念介绍。

·9:30~10:10：练习冥想、呼吸及基础姿势。

·10:10~10:30：短暂休息20分钟。

·10:30~11:00：继续练习高难度姿势并解答问题。

如有意参加本次瑜伽兴趣培训，请于8月10日前用邮件或电话方式告知我们，我方将安排培训。若您有任何问题或建议，也欢迎与我联系。

案例3 日报生成

请根据我的工作产出为我生成一份日报。

要求润色我的工作成果并为我制订明日工作计划。

结果需要以列表的形式呈现。

我的主要工作产出是：拜访了3名高潜力客户，同1位客户签订了10万元的意向合同。

案例4 邮件撰写

你是一名销售经理，需要给大客户写一封关于大客户专属年中大促活动的邮件，邮件内容需要包含活动的大致安排，要求表达热情、吸引客户、内容简洁。

案例5 工作计划撰写

请为一名资深软件测试工程师编写一个第三季度工作计划，要求实现完成测试用例管理后台及至少三个通用的重要业务自动测试脚本的目标。注意你的计划需要包括以下要点。

·工作目标：明确你要达成的目标，把目标分解成具体的、可衡量的指标。

·工作任务：列出完成目标所需的任务，为每项任务设定截止日期，并规划好时间。

·所需资源：确定你需要哪些资源来协助你完成工作任务。

·风险预测：预测可能出现的困难和挑战，提前想好应对策略。

·跟进与评估：制定可跟踪进度的目标，设置定期检查机制。

案例6 信息抽取

你是一个自然语言处理专业机器人，需要从我给出的内容中抽取所有出现的名词并通过列表的形式进行展示。接下来你需要抽取的内容是：老师在教室给学生教授各种知识。他解释了人体的结构，从脑部到肌肉到骨骼都详细描述了。然后他转向自然科学，讲解了地球的成分，从水到土壤到空气，再到天文学，从星球到星云到银河，有关宇宙的一切他都简要概括了。

案例7 制度规则问答

你是一个精通各类制度规则的专家，会对我提出的问题提供专业客观的解答。注意你在解答的过程中需要结合具体的制度规则知识。同时，你需要在回答时表明你所提供的内容可能存在误差。现在我的第一个问题是：主体身份证的两个要素是什么？

案例8 软件客服专家

你是一个软件支持专家，需要对我给出的问题进行解答或提供解决方案。注意尽量提供一些示例帮助我来理解。我的第一个问题是：Excel中如何去除重复数据？

案例9 帮想职场话术

请撰写一段风格严肃的语句来向直属领导描述公司新引进的环境污染处理系统，注意你需要结合这句话受众的人群特征来进行口语化的语言组织。

案例10 制定规则制度

请为一家互联网公司写一则差旅费用管理规则。

案例11 月度工作计划

请为销售经理写一个月度计划，目标为业绩增长。

案例12 AI调色板

我希望你充当一个调色板，请根据用户的需求生成对应十六进制的颜色值。我的第一个需求是：生成绿色，偏暗。

10.3.17

趣味挑战主题提示词

案例1 次元壁挑战

你知道鲁智深三打白骨精的故事吗？

案例2 料理挑战

西红柿炒螺丝钉这道菜怎么做？

案例3 跨时空陷阱

曹操为什么娶了林黛玉？

案例4 猪八戒性格测试

请说出猪八戒属于哪一类MBTI人格并给出你的理由。

10.3.18

营销文案主题提示词

案例1 小红书营销文案

以“红宝石咖啡馆，纵享每一口丝滑！”为标题写一篇小红书文案。

正文部分要包含浓香拿铁、坚果酸奶碗、哥斯达黎加手冲的产品简介。

文案的每段都用表情进行隔开，文案中要包括店名、地址、产品推荐和环境介绍，至少插入5个表情。

案例2 短视频带货脚本

现在你是一位带货一哥，你需要根据我给出的商品信息撰写一段直播带货口播文案。

你需要放大商品的亮点价值，激发购买欲。

接下来是这款商品的信息：

·商品名称：度度保温杯。

·商品亮点：大容量、保温性能好、便携性强。

案例3 面销／电销话术

请为青岛海景房创作一份销售话术。

要求突出产品单价低、物业好、风景好的特点。

同时需要列出在电话销售中可能被消费者问到的问题并给出对应回答话术。

案例4 微商朋友圈文案

现在你是一名微商大佬，需要根据我给出的商品信息撰写一条朋友圈文案。

接下来是这款商品的信息。

·商品名称：度度保温杯。

·商品亮点：大容量、保温性能好、便携性强。

注意你需要运用大量优美的辞藻来构建一个引人入胜的场景来激发购买欲。

注意文案应当尽量简短干练。

案例5 广告片文案

请为一款智能扫地机器人产品设计一支广告片的营销文案，要求体现智能控制、省时省力的产品特色。

案例6 鸡汤文案

请使用鸡汤文风格为度度保温杯写一则生动的文案。

案例7 写活动标语

请作为一名知名广告创意人，为好时光商场年中VIP答谢会活动创作一条标语，要求主题明确、结构简洁、节奏感强、风格独特。

案例8 写公众号推文

请作为一名资深新媒体运营人员，写一篇关于电子书新产品的公众号推文，要求介绍产品的特点和功能，强调产品的优势和价值，使用简洁明了的语言，设计有吸引力的标题和文案，引导读者采取进一步的行动。

案例9 写软文

请作为一名专业的营销人员，写一篇智能家居音箱的软文，要求主题明确、结构合理、语言简洁、风格统一。请注意软文写作的要点和技巧，以及如何突出产品或服务的特点和优势。

10.4

文心一言插件开发

文心一言插件能够帮助文心一言获取实时资讯、专业知识，或使用第三方服务或工具，实现更强大的功能体验。跟ChatGPT不同的是，在同一个应用中，文心一言能够直接生成图片。

10.4.1

插件是什么

如果说文心一言是一个智能中枢大脑，插件就是文心一言的耳、目、手。插件将“文心一言”的AI能力与外部应用相结合，既能丰富大模型的能力和应用场景，也能利用大模型的生成能力完成此前无法实现的任务。

百度文心一言插件的主要作用如下：

（1）增强信息。这类插件可以帮助用户获取更具时效性和专业性的信息，例如文心一言接入的百度搜索插件，使文心一言能够搜索全网的实时信息；此外，还有帮助用户检索专业领域信息的插件，如找房、找车、找法条、找股票。

（2）增强交互。帮助文心一言理解PDF、图片、语音等多模态的输入，帮助文心一言生成思维导图、视频等多模态的输出。例如，支持用户上传文档，并基于文档进行问答的插件等。

（3）增强服务。这类插件可以帮助用户自动化执行一些常见的任务，例如订机票、发邮件、管理日程、创建调查问卷等；也可以利用模型能力大大提升现有服务的体验，例如可以请模型基于用户的简历和JD信息生成面试问题，结合TTS/ASR为用户打造一场真实而独特的模拟面试。

10.4.2

插件工作原理简介

 插件注册：开发者将插件的manifest文件注册到一言插件库中，校验通过后文心一言即可使用插件处理用户Query。

 插件触发：解析调度模块将使用生成的API来调用插件服务。插件服务完成处理后，返回JSON数据，由文心一言汇总结果并返回结果。

 插件解析：文心一言插件系统的触发调度模块，将识别用户Query，并根据manifest文件中的插件API接口和参数的自然语言描述来选择使用哪个插件，以及生成调用插件的API。

文心一言插件是一种基于人工智能技术的文本生成工具，它的工作原理可以简单概括为以下几个步骤。

例如，用户在平台上选择天气插件，输入：“今天北京的天气怎么样？”。模型首先会根据用户意图调用天气插件，并且解析Query中的时间（今天）和地点（北京）信息，然后以JSON结构输入开发者提供的天气API接口，获得接口返回的天气信息，经过大模型进行语言润色后，生成面向用户的回答。

10.4.3

如何成为插件开发者

如果你希望成为文心一言插件开发者，可以参照《申请插件开发者权限》文档进行操作。在该文档中，根据页面提示填写相关信息，即可申请相关权限，如图10-5所示。

图10-5 开发权限申请

“文心一言”4个插件的功能如下：

1）览卷文档

原ChatFile，可基于文档完成摘要、问答、创作等任务。

上传文件，让它帮你阅读PDF、Word摘要内容，它还可以识别英文内容。

2）一镜流影

AI文字转视频，从主题词、语句、段落篇章等文字描述内容，一键创作生成视频。

3）E言易图

提供数据洞察和图表制作，目前支持柱状图、折线图、饼图、雷达图、散点图、漏斗图、思维导图（树图）。

4）说图解画

基于图片进行文字创作、回答问题，帮你写文案、讲故事。

这个插件功能可以上传图片，让AI描述图片，回答你的问题，依照你上传的图片，帮你写文章、讲故事。

10.5

本章小结

本章全面介绍了百度文心一言大模型，旨在帮助读者更好地理解和利用这一大语言模型，提高工作效率和创造力。

10.1节对百度文心一言大模型进行了基本介绍，为读者提供了该模型的背景和应用概览。

10.2节提供了入门指导，帮助读者快速上手。

10.3节详细展示了创意写作、灵感策划、情感交流、人物对话、商业分析、教育培训、求职招聘、美食之窗、热门问答、功能写作、热门节日、编程辅助、绘画达人、旅行度假、数据分析、职场效率、趣味挑战和营销文案等主题提示词的应用。这些提示词覆盖多个领域，为读者提供了丰富的应用实例和灵感来源。

10.4节通过介绍插件的基本概念、工作原理以及如何成为插件开发者等内容，为希望深入了解和参与插件开发的读者提供了指南。

第11章

阿里通义大模型

阿里通义大模型是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，其功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解和多语言支持。阿里通义大模型能够跟人类进行多轮交互，融入了多模态的知识理解，且具备文案创作能力，能够续写小说、编写邮件等。

11.1

通义大模型初探

阿里通义大模型如图11-1所示。

图11-1 通义大模型

通义大模型有以下特点。

（1）强大的语言理解能力：通义大模型具有深厚的语言理解能力，能够掌握复杂的语言规律，理解自然语言文本的含义和逻辑关系。

（2）多模态知识理解：通义大模型能够融合多种模态的知识，包括文本、图像、语音、视频等，更全面地理解各种信息。

（3）高效的生成能力：通义大模型具有高效的生成能力，能够生成高质量的文本、图像、语音等，满足多种应用场景的需求。

（4）多语言支持：通义大模型支持多种语言，能够进行跨语言交流和翻译，增强跨国交流和合作的能力。

11.2

通义家族成员大集结

通义家庭包括多个模块，本节进行简要介绍，以便读者了解其功能，从而更好地使用它们。

11.2.1

通义千问：解答你的每一个疑惑

通义千问是一个基于自然语言处理技术的问答系统，可以回答用户提出的各种问题，它的功能主要包括趣味生活、创意文案、办公助理、学习助手等，如图11-2所示。

图11-2 通义千问

1）趣味生活主题提示词

案例11-1 写情书。

送情书一直都很浪漫。

案例11-2 彩虹屁专家。

当你想夸别人的一个点，却不知道怎么夸的时候。

案例11-3 AI健身教练。

制订专属健身计划。

2）创意文案主题提示词

案例11-4 扩写助手。

输入文本，帮你扩充内容。

案例11-5 撰写营销文案。

输入你的产品介绍，获得金牌营销文案。

案例11-6 标题生成器。

生成花里胡哨的小作文标题。

3）办公助理主题提示词

案例11-7 PPT框架生成。

让汇报变得简单一点。

案例11-8 周报小助理。

输入本周工作概要，帮助润色为周报。

案例11-9 求职助手。

输入行业，得到职业规划和求职建议。

4）学习助手主题提示词

案例11-10 小学生作文。

输入作文题目，生成小学生风格的作文。

案例11-11 开学规划。

制定新学期规划。

案例11-12 文言文翻译器。

白话变成文言文。

11.2.2

通义万相：映射万千面貌

通义万相是阿里云通义系列AI绘画创作大模型，该模型可辅助人类进行图片创作。基于阿里研发的组合式生成模型Composer，通义万相提出了基于扩散模型的组合式生成框架，通过对配色、布局、风格等图像设计元素进行拆解和组合，提供了高度可控性和极大自由度的图像生成效果。

目前，通义万相具有三大功能：文本生成图像、相似图像生成和图像风格迁移。

1）文本生成图像

文本生成图像是通义万相最基本的文生图功能。只要输入提示词，选定创作风格（水彩、油画、中国画、扁平插画、二次元、素描、3D卡通等），通义万相就可以自动生成海量的创意灵感。

想要个中国风的背景，输入这样的提示词：封面插图，未来派中国建筑主题，水彩，精确，详细，充满活力的调色板，黄色，绿色，红色，结果如图11-3所示。

图11-3 文本生成图像

2）相似图像生成

在这个功能中，只要用户提供一幅参考图像，就可以获得一幅与之内容、风格类似的图像。

比如，看到一幅图，非常希望生成类似的风格，该怎么办？通义万相的相似图生成功能，就为用户解决了这个烦恼。

另外，有了这个功能，用户就可以根据现有素材快速地批量扩展相似素材。而且，生成的相似图很可能会提供全新的灵感源泉，挖掘出新的创意。比如，输入一个水晶球，通义万象就会生成类似风格的水晶球，其中两幅效果如图11-4所示。

图11-4 生成相似图像

3）图像风格迁移

有时候，很喜欢一张图的画风，想要把某张原图处理成类似风格，怎么办？通义万相提供了风格迁移功能，它能够将任何图片转换为我们所喜爱的画风，从而有效地解决了风格转换的难题。

例如，输入一幅素描画的鹿，右边是希望迁移的风格，输入大模型后，就能一键获取类似风格的风景图，如图11-5所示。

图11-5 迁移图像风格

11.2.3

通义听悟：聆听智慧的声音

1.什么是通义听悟

“通义听悟”是工作学习AI助手，依托大模型，为每一个人提供全新的音视频体验。通义听悟可以帮助我们做很多事情，包括但不限于：

·解放双手，专注聆听：实时语音转文字，多语言同步翻译，1小时音视频5分钟转写，精准区分发言人。

·智能总结，高效回顾：关键信息一清二楚，全文总结一目了然，议程待办了如指掌，问答内容一览无余。

·快捷整理，轻松导出：高效有序整理笔记，多种格式一键导出，本地、云盘存储随意挑，信息安全更可靠。

·多元场景，即时记录：网页、插件、小程序数据同步，使用方式丰富多样，一键标记关键信息，捕捉你的奇思妙想。

通义听悟支持在会议、课程、访谈、培训等场景下实时转录和音视频转文字，智能生成总结，实时翻译打破跨语言沟通障碍等，核心能力如下。

1）实时语音转写

实时语音转写功能能够生成智能记录，有助于高效回顾沟通内容。一旦启用，它能够完整捕捉并保存对话内容，同时快速且精准地生成文字记录。此外，该功能支持音字同步播放，允许用户自行检索关键词，以便精确定位对话中的关键信息，使回顾对话重点变得轻松便捷。

2）文件转写

文件转写功能允许用户同时上传多个文件，大幅节省时间和精力。无论是会议、学习还是访谈的音视频资料，都能快速上传。系统支持一次性上传最多50个本地文件，并可以从阿里云盘上传文件。此外，该功能能自动识别并区分不同发言人，将转写内容保存在“我的记录”中，便于用户随时查看和回顾。

3）实时翻译

实时翻译功能支持中英文互译，让跨语言合作更加流畅。无论是实时转写过程中还是结束后，用户都可以一键激活中英文互译，有效消除语言障碍，实现轻松无障碍的沟通。

4）快速标记

快速标记功能让用户能高亮对话中的重点、问题和待办事项，使关键信息一目了然。此功能不仅支持高亮标记重点内容，还提供筛选和批量摘录功能，使回顾和整理过程更加清晰、有条理。

5）轻松导出

轻松导出功能提供了多样的内容选择和格式选项。用户可导出原文、笔记、音视频文件及翻译文本，并支持批量多选导出。此外，该功能支持多种文档格式，如Word、PDF和SRT字幕文件，保证了导出内容的灵活性和便利性。

6）安心分享

安心分享功能确保信息高效且安全地传递。用户可通过生成公开链接或微信、钉钉、海报等多种方式分享内容给特定好友或团队成员。此功能突出信息共享的安全性和可靠性，确保传递过程中的隐私保护和数据安全。

2.使用场景

1）开会高效省心

无论是新人小白，还是职场精英，在“通义听悟”中，都可以拥有高效、省心的会议体验。会中沟通轻松记录，例如可以实现会议实时转写，会议开始前，打开“开启实时记录”功能，“通义听悟”可以将沟通内容实时转换为文字，完整记录会议信息，如图11-6所示。

会议进行中，可以编辑记录信息、支持实时翻译、标记沟通要点、自动整理会议笔记等。此外，会后高效掌握要点，包括结束实时转写、音字对应回听、会议智能议程、会议发言总结、会议待办事项、搜索与筛选、整理会议纪要、分享会议纪要。

2）提升学习效率

线上课程边听边记，知识点总是会有遗漏，教学视频又多又长，学习进度太慢。现在无论是课业繁重的学生党，还是抽空充电的职场人，通义听悟都可以成为上课神器，助你翻倍提升效率，轻松掌握学习秘籍。

图11-6 开启实时记录

需要将学习视频批量转写，可以是本地视频或者存储在阿里云盘中的视频，在首页单击“上传音视频”，选择上传本地音视频文件，即可上传你的课程视频进行转写，如图11-7所示。

图11-7 上传本地音视频

通义听悟实现课程总结与回顾，功能主要包括音字对应回顾、课程智能总结、标记重点知识、整理学习笔记、中英翻译、导出课程资料。

11.2.4

通义灵码：编码世界的神奇钥匙

通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级或函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云SDK/OpenAPI的使用场景调优，助力开发者高效、流畅地编码，如图11-8所示。

·兼容Visual Studio Code、JetBrains IDEs等主流IDE。

·支持Java、Python、Go、C/C++、JavaScript、TypeScript、PHP、Ruby、Rust、Scala等主流编程语言。

图11-8 通义灵码

下面介绍通义灵码的应用场景。

1）代码智能生成

通过对大量优秀开源代码的深度学习训练，本工具能够基于当前及跨文件的上下文信息，生成行级或函数级的代码、单元测试和代码注释。它提供沉浸式编码体验，以极快的速度生成代码，使我们可以专注于核心功能的设计，从而高效且高质量地完成编码。

2）研发智能问答

通义灵码基于海量研发文档、产品文档、通用研发知识、阿里云的云服务文档和SDK/OpenAPI文档等进行问答训练，为你答疑解惑，助你轻松解决研发问题。

11.2.5

通义星尘：创造个性化智能体

通义星尘是角色对话智能体，该产品提供定制深度个性化智能体的能力，能够快速创造一个拥有自己独有的人设、风格的智能体，并可以在指定的不同的场景中进行丰富的互动，如图11-9所示。

图11-9 通义星尘

通义星尘在简单的角色设定下，可以提供拟人化、场景化、多模态和共情的对话能力以及复杂的任务执行能力，从而实现深度的个性化智能体定义能力。通义星尘可应用于IP复刻、恋爱与交友、萌宠&养成、游戏NPC、教育和服务等多个场景。

（1）深度定义人设：基本信息（年龄、性格等）、说话风格、专业知识或特殊技能等。

（2）创造丰富的事件：时空背景、故事情节、人物关系、任务和目标等。

（3）多种形式的互动：语言聊天、肢体动作、图片表情包等。

（4）和用户深度链接：记忆、关系、情感。

11.2.6

通义晓蜜：你的全天候智能客服

通义晓蜜是阿里巴巴集团旗下的一款智能客服机器人，能够实现自然语言处理、语音识别、机器学习等技术，为用户提供智能化的在线客服服务；能够快速回答用户的问题，提供产品咨询、售后服务、订单查询等功能，为用户提供更加便捷和高效的服务体验；同时，还可以通过学习用户的行为和偏好，推荐个性化的产品和服务，提高用户满意度和忠诚度，如图11-10所示。

图11-10 通义晓蜜

11.2.7

通义点金：你身边的金融小助手

通义点金是大模型驱动的智能金融助手，深度解读财报研报，轻松分析金融事件，自动绘制图表表格，实时分析市场数据，助力用户对话金融世界，包括智能投研机器人、文档分析机器人、金融信息搜索引擎、智能咨询机器人，如图11-11所示。

图11-11 通义点金

（1）智能投研机器人：该机器人利用大数据分析和机器学习算法，能够自动研究和分析市场数据、公司报告和新闻等信息。它可以快速识别投资机会，预测市场趋势，并为投资者提供个性化的投资建议。

（2）文档分析机器人：阿里通义点金的文档分析机器人可以自动识别、提取和分析金融文档中的关键信息。它可以帮助用户快速理解和处理大量的金融文档，提高工作效率和准确性。

（3）金融信息搜索引擎：该搜索引擎能够快速检索和整理金融信息，包括公司资讯、行业报告、市场数据等。用户可以通过关键词搜索获取所需的金融信息，提高信息获取的效率和准确性。

（4）智能咨询机器人：阿里通义点金的智能咨询机器人可以回答用户的金融问题，并提供相关的投资建议。它能够通过自然语言处理和人工智能技术理解用户的需求，并给出准确和个性化的回答。

11.2.8

通义法睿：你身边的法律顾问

通义法睿是阿里巴巴旗下的法律智能服务平台，提供法律智能对话、法律文书生成、法律知识检索和法律文本阅读等功能。通义法睿的目标是利用人工智能和大数据技术提供高效、准确、便捷的法律智能服务，帮助用户解决法律问题，提升法律工作效率，如图11-12所示。

图11-12 通义法睿

（1）法律智能对话：阿里通义法睿可以通过自然语言处理和机器学习技术与用户进行智能对话，回答用户的法律问题，提供法律咨询和建议。

（2）法律文书生成：阿里通义法睿可以根据用户提供的信息和需求自动生成各类法律文书，如合同、诉讼文书、律师函等，提高文书生成的效率和准确性。

（3）法律知识检索：阿里通义法睿拥有丰富的法律知识库，用户可以通过输入关键词或问题进行法律知识检索，获取相关法律法规、案例和解释等信息。

（4）法律文本阅读：阿里通义法睿可以对法律文本进行智能分析和解读，提取关键信息，帮助用户快速理解和阅读法律文件、判决书、法规条文等内容。

11.2.9

通义仁心：医疗健康的守护神

阿里通义仁心是个人专属健康助手，是一款通过智能语音交互技术为用户提供健康咨询和指导的应用程序。用户可以通过语音与助手进行交流，获取相关的健康信息和建议，如图11-13所示。

图11-13 通义仁心

（1）问报告：用户可以通过语音告知助手需要查询的报告类型，助手会根据用户的需求进行查询，并提供报告的相关信息，如结果解读、医生建议等。

（2）问症状：用户可以描述自己的症状，助手会根据用户提供的信息进行分析，并给出初步的可能病因和建议。然而，提供的信息仅供参考，不能替代医生的诊断和治疗。

（3）问用药：用户可以告知助手正在使用的药物或需要使用的药物，助手会提供相关的药物信息，如用法、副作用等。同样地，需要咨询医生或药师的意见，以确保用药的安全和正确性。

（4）问疾病：用户可以咨询关于特定疾病的信息，助手会提供相关的疾病知识、预防措施、治疗方法等。然而，助手不能替代医生的诊断和治疗，如有疑问或需要进一步咨询，请及时就医。

11.2.10

通义智文：论文撰写好帮手

通义智文可以实现总结网页内容概述和主要观点，提炼出论文中最有价值的知识，分章节整理书中的核心要点，以及分析文档中的关键内容信息，如图11-14所示。

图11-14 通义智文

（1）在网页阅读方面，阿里通义智文可以为用户提供网页内容的自动摘要和重点提取，帮助用户快速获取所需的信息。

（2）在论文阅读方面，阿里通义智文可以通过自然语言处理和机器学习等技术，分析和理解论文的内容，并提供相关的知识点、关键字和引用文献等信息，帮助用户更好地理解和阅读论文。

（3）在图书阅读方面，阿里通义智文可以提供图书的摘要、关键章节和重点内容等信息，帮助用户快速了解图书的主要内容。

（4）在自由阅读方面，阿里通义智文可以通过对用户阅读兴趣和偏好的分析，推荐适合用户的图书和文章，帮助用户发现更多有价值的阅读资源。

11.3

部署通义大模型

阿里通义大模型可以通过离线和在线两种方式进行部署，本节将详细说明如何部署通义千问7B和7B-Chat模型。

11.3.1

本地部署模型

1.配置环境

笔者的计算机配置：

·CPU i7-13700KF

·GPU RTX4090

·内存64GB

在GitHub上下载了千问开源包，新建虚拟环境，笔者的环境配置如下：

·Python版本3.9

·CUDA版本12.2

·PyTorch版本2.0.1

其他的软件包可以直接安装：

    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    pip install -r rrequirements_web_demo -i

https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.下载模型文件

尝试直接运行web_demo.py时，可能会遇到无法正常运行的问题。原因是该脚本默认会从GitHub自动下载一个大型模型文件——通义千问7B-Chat模型，它由8个.bin文件组成，总大小约14.3GB。由于多种原因，该模型在国内可能难以成功下载。

这时，需要在国内源下载魔塔社区库，代码如下：

     pip install modelscope

安装完魔塔社区库后，新建7b-chat.py文件。代码如下：

     from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

     from modelscope import GenerationConfig

     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-7B-Chat", revision =

'v1.0.5',trust_remote_code=True)

     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen-7B-Chat", revision =

'v1.0.5',device_map="auto", trust_remote_code=True,fp16 = True).eval()

     model.generation_config =

GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat",revision = 'v1.0.5',

trust_remote_code=True)

     #可指定不同的生成长度、top_p等相关超参数

     response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)

     print(response)

     response, history = model.chat(tokenizer, "浙江的省会在哪里？", history=history)

     print(response)

     response, history = model.chat(tokenizer, "它有什么好玩的景点", history=history)

     print(response)

运行上面的代码后，自动下载很多个模型，下载速度很快。

3.运行通义千问

下载完后就可以使用通义千问7B-Chat模型进行对话了。

如果想运行通义千问开源包里面的web_demo.py，直接运行还是会重新下载模型，所以代码更改如下，即可调用刚才下载好的模型：

from argparse import ArgumentParser

import gradio as gr

import mdtex2html

#from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

#from transformers.generation import GenerationConfig

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig

DEFAULT_CKPT_PATH = 'qwen/Qwen-7B-Chat'

运行代码后，会产生一个链接，单击链接就可以对话了，结果如图11-15所示。

图11-15 模型链接

以上就是在本地部署通义千问7B-Chat模型的步骤。部署通义千问7B模型的操作步骤也是一样的，只不过需要再次下载7B模型的文件。

11.3.2

在线部署模型

1.个人计算机部署

这里不太建议使用自己的笔记本部署通义千问模型，因为实在是太耗费资源，即使运行起来了，模型回答一个问题都需要很久的时间，占满内存，其他应用程序都会强制退出。所以还是使用社区提供的免费资源，或者在更高配置的服务器上部署模型。

2.免费算力服务器

打开阿里ModelScope（魔塔社区）后，可以看到免费赠送算力的活动，如图11-16所示。

图11-16 免费赠送算力

注册完成后，在对应模型中可以看到随时都能启用的服务器。

这里CPU环境的服务器勉强可以让模型运行起来，但运行效果不佳，而且配置过程中有各种问题需要修改，而在GPU环境启动模型可以说是非常流畅，体验效果也很好。

3.CPU环境启动

社区提供的服务器配置已经很高了，拥有8核和32GB的内存，但因为是纯CPU环境，启动过程中可能会遇到一些问题。

在安装依赖包时，第一行命令可以忽略，因为服务器已经预装了modelscope包。

只需要新建一个Terminal窗口来执行第二条命令即可。

4.报错及解决方法

直接运行文档提供的代码会报错，这是纯CPU环境导致的。

错误1的信息如下：

错误2的信息如下：

上述两个错误的解决方式如下。

首先，确保为PyTorch 2.0.1版本，然后添加以下两行代码即可运行：

     model.float()

     offload_folder="offload_folder",

     from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

     from modelscope import GenerationConfig

     import datetime

     print("启动时间：" + str(datetime.datetime.now()))

     tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("qwen/Qwen-7B-Chat", revision =

'v1.0.5',trust_remote_code=True)

     model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("qwen/Qwen-7B-Chat", revision =

'v1.0.5',device_map="auto",offload_folder="offload_folder",

trust_remote_code=True,fp16 = True).eval()

     model.generation_config =

GenerationConfig.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B-Chat",revision = 'v1.0.5',

trust_remote_code=True)

     # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参数

     model.float()

     print("开始执行：" + str(datetime.datetime.now()))

     response, history = model.chat(tokenizer, "你好", history=None)

     print(response)

     print("第一个问题处理完毕：" + str(datetime.datetime.now()))

     response, history = model.chat(tokenizer, "浙江的省会在哪里？", history=history)

     print(response)

     print("第二个问题处理完毕：" + str(datetime.datetime.now()))

     response, history = model.chat(tokenizer, "它有什么好玩的景点", history=history)

     print(response)

     print("第三个问题处理完毕：" + str(datetime.datetime.now()))

程序运行起来速度很慢，每回答一个问题都需要5分钟左右，还有一定概率直接启动失败。启动模型过程中会出现这种报错，单击OK按钮重新执行就好了，可能是服务器负载太高，如图11-17所示。

图11-17 重启程序

11.4

魔塔社区及其建模

阿里ModelScope（魔塔社区）是一个功能强大的机器学习模型管理和监控工具，可以帮助开发者更好地管理和监控部署在生产环境中的机器学习模型，提高模型的稳定性和性能。

11.4.1

魔塔社区入门

除开放自研的通义大模型外，阿里云也在积极建设开源的AI社区生态。2022年11月，阿里云正式提出ModelasaService理念，并推出国内首个AI模型社区“魔塔”，开发者可以在“魔塔”上下载各类开源AI模型，并直接调用阿里云的算力和一站式的AI大模型训练及推理平台。

阿里ModelScope是一个用于机器学习模型的管理和监控的开源工具。它提供了一套完整的解决方案，用于帮助开发者更好地管理和监控部署在生产环境中的机器学习模型。发布不到半年，“魔塔”社区总用户量已超100万，模型总下载量超1600万次，成为国内规模最大的AI模型社区。魔塔社区具有以下主要功能：

（1）模型注册和管理：开发者可以使用ModelScope将训练好的模型注册到系统中，并进行版本管理。注册后的模型可以方便地进行查找、更新和删除。

（2）模型部署和调用：ModelScope提供了一套简单易用的API，可以帮助开发者将模型部署到生产环境中，并提供了灵活的调用接口，方便开发者使用模型进行预测。

（3）模型监控和性能评估：ModelScope可以实时监控模型在生产环境中的性能指标，并提供可视化的界面展示。开发者可以通过这些指标来评估模型的表现，并及时发现和解决问题。

（4）模型解释和可解释性：ModelScope提供了一些工具和方法，帮助开发者理解和解释模型的预测结果。这对于一些需要对模型的预测结果进行解释的场景非常有用。

访问平台网址https://www.modelscope.cn/models，将会看见平台上已有的所有公开模型，根据任务筛选或者关键词搜索可查找感兴趣的模型。

通过调用library，用户只写短短的几行代码，就可以完成模型的推理、训练和评估等任务，也可以在此基础上快速进行二次开发，实现自己的创新想法。目前library提供的算法模型涵盖了图像、自然语言处理、语音、多模态、科学5个主要的AI领域，数十个应用场景任务。

若需要查找可在线体验或者可支持训练调优的模型，可通过搜索框右侧的筛选框筛选。在线体验和支持训练的模型后续将不断丰富扩展。

开始之前，需要具备如表11-1所示的基础背景知识，并理解相关的名词概念。ModelScope平台是以模型为中心的模型开源社区，与模型的使用相关，我们需要先了解如下概念。

表11-1 相关的名词概念

11.4.2

加载模型和预处理器

1.加载模型

魔塔模型的推荐加载方式如下：

     from modelscope.models import Model

     # 传入模型id或模型目录

     model = Model.from_pretrained('some model')

from_pretrained方法可以加载ModelScope支持的任意框架（PyTorch、TensorFlow等）、任意任务（如图像分类、序列标注或者构建骨干网络）的模型。

from_pretrained方法的重要参数说明如下。

·model_name_or_path：字符串类型，本地模型路径或Modelhub的模型ID。

·task：额外的task参数，可选，指定后不会使用默认的task，比如模型configuration.json中指定了task='backbone'，在此指定task='text-classification'，则会尝试使用text-classification模型加载checkpoint。

·kwargs：可以传入模型构造的任意参数，这些参数都会覆盖配置文件中的默认参数，如Model.from_pretrained('some model', num_labels=2)。

用户可以只使用backbone来自创建一个新模型或编写一些代码，如下所示：

2.加载预处理器

ModelScope预处理器的推荐加载方式如下：

     from modelscope.preprocessors import Preprocessor

     # 传入模型id或模型目录

     preprocessor = Preprocessor.from_pretrained('some model')

该方法的重要参数如下。

·model_name_or_path：字符串类型，本地模型路径或ModelHub的模型ID。

·kwargs：可以传入预处理器构造的任意参数，这些参数都会覆盖配置文件中的默认参数，如Preprocessor.from_pretrained('some model', max_length=128)。

11.4.3

魔塔模型推理

pipeline()方法是ModelScope框架上最基础的用户方法之一，可对多领域的多种模型进行快速推理。通过pipeline()方法，用户可以只需要一行代码即可完成对特定任务的模型推理。

下面简单介绍如何使用pipeline()方法加载模型进行推理。pipeline()方法支持按照任务类型、模型名称从模型仓库拉取模型进行推理，包含以下几个方面。

1.环境准备

ModelScope Library目前支持TensorFlow、PyTorch深度学习框架进行模型训练、推理，在Python 3.8+、PyTorch 1.11+、TensorFlow上测试可运行。

注意 大部分语音模型当前需要在Linux环境上使用，并且推荐使用Python3.8+TensorFlow 2.13.0+PyTorch 2.0.1的组合。部分模态模型可以在Mac、Windows等环境上安装使用，少部分模型需要TensorFlow 1.15.0。

基于官方的镜像，可以跳过所有的环境安装和配置直接使用，当前提供的新版本的CPU镜像和GPU镜像可从如下地址获取（截至2023年10月的最新镜像）。

CPU环境镜像（Python3.8）：

     registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py3

8-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.3

     registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38

-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.3

     registry.us-west-1.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-py38-

torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.3

GPU环境镜像（Python3.8）：

     registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cud

a11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.3

     registry.cn-beijing.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda

11.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.3

     registry.us-west-1.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda1

1.8.0-py38-torch2.0.1-tf2.13.0-1.9.3

2.重要参数

Pipeline()构造参数说明如下。

·task：任务名称，必填。

·model：模型名称或模型实例，可选。不填时使用该任务的默认模型。

·preprocessor：预处理器实例，可选。不填时使用模型配置文件中的预处理器。device：运行设备，可选。值为cpu、cuda、gpu、gpu:X or cuda:X，默认为gpu。

·device_map：模型参数到运行设备的映射，可选，不可与device同时配置。值为auto、balance、balanced_low_0、sequential或映射dict。

pipeline()调用时参数说明如下。

·batch_size：批量推理的mini-batch大小，可选。不传时不进行批量推理。

目前部分任务支持batch_size参数。

3.pipeline()的基本用法

下面以中文分词任务为例，说明pipeline()的基本用法。

pipeline()支持指定特定任务名称，加载任务默认模型，创建对应pipeline对象。执行如下Python代码：

     from modelscope.pipelines import pipeline

     word_segmentation = pipeline('word-segmentation')

1）输入文本

pipeline对象支持输入文本，返回对应的输出内容：

     input_str = '今天天气不错，适合出去游玩'

     print(word_segmentation(input_str))

     # 输出

     {'output': '今天 天气 不错，适合 出去 游玩'}

2）输入多条样本

pipeline对象同样接受由多个样本组成的列表作为输入，并输出一个相应的结果列表。在此结果列表中，每个条目对应一个输入样本的处理结果。在处理多条文本时，pipeline会内部迭代输入数据，将每条数据的处理结果收集到同一个返回列表。

     inputs =  ['今天天气不错，适合出去游玩','这本书很好，建议你看看']

     print(word_segmentation(inputs))

     # 输出

     [{'output': ['今天', '天气', '不错', '，', '适合', '出去', '游玩']}, {'output': ['

这', '本', '书', '很', '好', '，', '建议', '你', '看看']}]

3）批量推理

pipeline对于批量推理的支持类似于上面的“输入多条文本”，区别在于会在用户指定的batch_size尺度上，在模型forward过程实现批量前向推理。

     inputs =  ['今天天气不错，适合出去游玩','这本书很好，建议你看看']

     # 指定batch_size参数来支持批量推理

     print(word_segmentation(inputs, batch_size=2))

     # 输出

     [{'output': ['今天', '天气', '不错', '，', '适合', '出去', '游玩']}, {'output': ['

这', '本', '书', '很', '好', '，', '建议', '你', '看看']}]

ModelScope官方已经支持的批量推理的模型和pipeline有：

·NLP领域各文本分类任务对应的各模型（包括情感分析、句子相似度、自然语言推理或用户Finetune后的模型）和pipeline。

·NLP领域各序列标注任务对应的各模型（包括中文分词、多语言分词、各NER任务的模型或用户Finetune后得到的模型）和pipeline。

·NLP领域生成任务对应的各模型（包含Palm、T5等）和pipeline。NLP领域翻译任务模型CSANMT。

4）输入一个数据集

     from modelscope.msdatasets import MsDataset

     from modelscope.pipelines import pipeline

     inputs = ['今天天气不错，适合出去游玩', '这本书很好，建议你看看']

     dataset = MsDataset.load(inputs, target='sentence')

     word_segmentation = pipeline('word-segmentation')

     outputs = word_segmentation(dataset)

     for o in outputs:

         print(o)

     # 输出

     {'output': ['今天', '天气', '不错', '，', '适合', '出去', '游玩']}

     {'output': ['这', '本', '书', '很', '好', '，', '建议', '你', '看看']}

4.指定预处理、模型进行推理

pipeline()函数支持传入实例化的预处理对象、模型对象，从而支持用户在推理过程中定制化预处理、模型。

1）创建模型对象进行推理

     from modelscope.models import Model

     from modelscope.pipelines import pipeline

     model =

Model.from_pretrained('damo/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base')

     word_segmentation = pipeline('word-segmentation', model=model)

     input = '今天天气不错，适合出去游玩'

     print(word_segmentation(input))

     {'output': ['今天', '天气', '不错', '，', '适合', '出去', '游玩']}

2）创建预处理器和模型对象进行推理

     from modelscope.models import Model

     from modelscope.pipelines import pipeline

     from modelscope.preprocessors import Preprocessor,

TokenClassificationTransformersPreprocessor

     model =

Model.from_pretrained('damo/nlp_structbert_word-segmentation_chinese-base')

     tokenizer = Preprocessor.from_pretrained(model.model_dir)

     # Or call the constructor directly:

     # tokenizer = TokenClassificationTransformersPreprocessor(model.model_dir)

     word_segmentation = pipeline('word-segmentation', model=model,

preprocessor=tokenizer)

     input = '今天天气不错，适合出去游玩'

     print(word_segmentation(input))

     {'output': ['今天', '天气', '不错', '，', '适合', '出去', '游玩']}

不同模型和任务会使用不同的预处理器，我们可以根据感兴趣的方向来选择查看不同的文档。

11.4.4

魔塔模型的训练

魔塔调用trainer启动训练任务（Finetune），支持指定模型、数据集、预处理方法，使用默认或者自行构建training/evaluation loop。

ModelScope提供了很多模型，这些模型可以直接在推理中使用，也可以根据用户数据集重新生成模型的参数，这个过程叫作训练，而基于预训练backbone进行训练的过程叫作微调（Finetune）。

一般来说，一次完整的模型训练包含训练（Train）和评估（Evaluate）两个过程。训练过程使用训练数据集，将数据输入模型计算出损失后更新模型参数。评估过程使用评估数据集，将数据输入模型后评估模型效果。

ModelScope提供了完整的训练组件，其中的主要组件被称为trainer（训练器），这些组件可以在预训练或普通训练场景下使用。

PyTorch训练流程如图11-18所示。

图11-18 模型训练的流程

ModelScope的模型训练步骤如下：

 使用MsDataset加载数据集。

 编写cfg_modify_fn方法，按需修改部分参数。

 构造trainer，开始训练。

 进行模型评估。

 使用训练后的模型进行推理。

PyTorch模型的训练使用EpochBasedTrainer及其子类，该类会根据配置文件实例化模型、预处理器、优化器、指标等模块。因此，训练模型的重点在于修改出合理的配置，其中用到的各组件都是ModelScope的标准模块。

trainer的重要构造参数说明如下。

·model：模型id、模型本地路径或模型实例，必填。

·cfg_file：额外的配置文件，可选。如果填写，trainer会使用这个配置进行训练。

·cfg_modify_fn：读取配置后，trainer调用这个回调方法修改配置项，可选。如果不传就使用原始配置。

·train_dataset：训练用的数据集，调用训练时必传。

·eval_dataset：评估用的数据集，调用评估时必传。

·optimizers：自定义的optimizer或lr_scheduler，可选，如果传入该参数就不会使用配置文件中的默认设置。

·seed：随机种子。

·launcher：支持使用PyTorch、MPI和Slurm来启动分布式训练。

·device：训练用设备。可选，值为cpu、gpu、gpu:0、cuda:0等，默认为gpu。

全部参数的详细介绍后续可以参考trainer的API文档。

1.一个简单的例子：文本分类

下面以一个简单的文本分类任务为例，演示如何通过十几行代码，就可以端到端执行一个微调任务。假设待训练模型为：

     # structbert的backbone，该模型没有有效分类器，因此使用前需要微调

     model_id = 'damo/nlp_structbert_backbone_base_std'

2.使用MsDataset加载数据集

MsDataset提供了加载数据集的能力，包括用户的数据和ModelScope生态数据集。下面的示例加载了ModelScope提供的AFQMC（Ant Financial Question Matching Corpus，蚂蚁金融语义相似度）数据集：

     from modelscope.msdatasets import MsDataset

     # 载入训练数据，数据格式类似于{'sentence1': 'some content here', 'sentence2': 'other

content here', 'label': 0}

     train_dataset = MsDataset.load('clue',  subset_name='afqmc', split='train')

     # 载入评估数据

     eval_dataset = MsDataset.load('clue',  subset_name='afqmc', split='validation')

或者，也可以加载用户自己的数据集：

     from modelscope.msdatasets import MsDataset

     # 载入训练数据

     train_dataset = MsDataset.load('/path/to/my_train_file.txt')

     # 载入评估数据

     eval_dataset = MsDataset.load('/path/to/my_eval_file.txt')

具体MsDataset使用可以参考接口文档：数据的处理。

     编写cfg_modify_fn方法，需要修改部分参数。建议先查看模型的配置文件，再查看需要额外修改的参

数：from modelscope.utils.hub import read_config

     # 上面的model_id

     config = read_config(model_id)

     print(config.pretty_text)

有关配置文件的详细解释，后续可以查看配置文件详解。

一般的配置文件中，在训练时需要修改的参数如下。

1）预处理器参数

     # 使用该模型适配的预处理器sen-sim-tokenizer

     cfg.preprocessor.type='sen-sim-tokenizer'

     # 预处理器输入的dict中，句子1的key，参考上文加载数据集中的AFQMC的格式

     cfg.preprocessor.first_sequence = 'sentence1'

     # 预处理器输入的dict中，句子2的key

     cfg.preprocessor.second_sequence = 'sentence2'

     # 预处理器输入的dict中，label的key

     cfg.preprocessor.label = 'label'

     # 预处理器需要的label和id的mapping

     cfg.preprocessor.label2id = {'0': 0, '1': 1}

某些模态中，预处理的参数需要根据数据集修改（比如NLP一般需要修改，而CV一般不需要修改），后续可以查看ModelCard或任务最佳实践中训练的详细描述。

2）模型参数

     # num_labels是该模型的分类数

     cfg.model.num_labels = 2

3）任务参数

     # 修改task类型为'text-classification'

     cfg.task = 'text-classification'

     # 修改pipeline名称，用于后续推理

     cfg.pipeline = {'type': 'text-classification'}

4）训练参数

一般训练超参数的调节如下：

     # 设置训练epoch

     cfg.train.max_epochs = 5

     # 工作目录

     cfg.train.work_dir = '/tmp'

     # 设置batch_size

     cfg.train.dataloader.batch_size_per_gpu = 32

     cfg.evaluation.dataloader.batch_size_per_gpu = 32

     # 设置learning rate

     cfg.train.optimizer.lr = 2e-5

     # 设置LinearLR的total_iters，这项和数据集大小相关

     cfg.train.lr_scheduler.total_iters = int(len(train_dataset) /

cfg.train.dataloader.batch_size_per_gpu) * cfg.train.max_epochs

     # 设置评估metric类

     cfg.evaluation.metrics = 'seq-cls-metric'

使用cfg_modify_fn将上述配置修改应用起来：

     # 这个方法在trainer读取configuration.json后立即执行，先于构造模型、预处理器等组件

     def cfg_modify_fn(cfg):

       cfg.preprocessor.type='sen-sim-tokenizer'

       cfg.preprocessor.first_sequence = 'sentence1'

       cfg.preprocessor.second_sequence = 'sentence2'

       cfg.preprocessor.label = 'label'

       cfg.preprocessor.label2id = {'0': 0, '1': 1}

       cfg.model.num_labels = 2

       cfg.task = 'text-classification'

       cfg.pipeline = {'type': 'text-classification'}

       cfg.train.max_epochs = 5

       cfg.train.work_dir = '/tmp'

       cfg.train.dataloader.batch_size_per_gpu = 32

       cfg.evaluation.dataloader.batch_size_per_gpu = 32

       cfg.train.dataloader.workers_per_gpu = 0

       cfg.evaluation.dataloader.workers_per_gpu = 0

       cfg.train.optimizer.lr = 2e-5

       cfg.train.lr_scheduler.total_iters = int(len(train_dataset) /

cfg.train.dataloader.batch_size_per_gpu) * cfg.train.max_epochs

       cfg.evaluation.metrics = 'seq-cls-metric'

       # 注意这里需要返回修改后的cfg

       return cfg

构造trainer，开始训练。

首先，配置训练所需的参数：

需要注意，当trainer从数据加载器（Dataloader）中获取数据时，会调用预处理器进行处理。

11.4.5

魔塔模型评估

魔塔调用trainer启动评估任务（Benchmark），在训练后可以进行额外数据集的评估。用户可以单独调用evaluate()方法对模型进行评估：

或者，也可以调用predict()方法将预测结果保存下来，以供后续打榜：

接下来使用训练后的模型进行推理。

训练完成以后，文件夹中会生成推理用的模型配置，可以直接用于pipeline。

·{work_dir}/output：训练完成后，存储模型配置文件，以及最后一个epoch/iter的模型参数（配置中需要指定CheckpointHook）。

·{work_dir}/output_best：在确定最佳模型参数时，存储模型配置文件，以及最佳的模型参数（配置中需要指定BestCkptSaverHook）。

     from modelscope.pipelines import pipeline

     pipeline_ins = pipeline('text-classification', model='/tmp/output')

     pipeline_ins(('这个功能可用吗', '这个功能现在可用吗'))

此外，ModelScope也会存储*.pth文件，用于后续继续训练、训练后验证、训练后推理。一般一次会存储两个.pth文件：

     epoch_*.pth 存储模型的state_dict，output/output_best的bin文件是此文件的硬链接

     epoch_*_trainer_state.pth，存储trainer的state_dict

在继续训练场景时，只需要加载模型的.pth文件，trainer的.pth文件会被同时读取。

用户也可以手动链接某个.pth文件到output/output_best，实现使用任意一个存储节点的推理。

.pth文件名的格式如下：

在Shell中配置启动脚本时，如果需要使用EpochBasedTrainer，则需要使用TrainingArgs：

TrainingArgs支持-h来打印所有支持的参数，也可以使用-h --model model-id-or-dir，此时打印出来的参数是model-id-or-dir中配置的已有参数。

如果需要添加新的参数，可以通过继承TrainingArgs类并设置dataclass的field的default为None来实现。

TrainingArgs的完整使用说明，请查看examples/pytorch中的内容。EpochBasedTrainer的详细使用说明，可以参考文档训练的详细参数和TrainingArgs的API文档。

11.4.6

魔塔模型导出

1.什么是模型导出

调用Exporter模块可以将模型导出为ONNX、TorchScript、SavedModel等格式。

在部署深度学习模型到实际生产环境时，通常不会直接采用原始模型文件，如PyTorch中的pytorch_model.bin，这类文件需通过load_state_dict加载，且仅限Python环境运行，无法进一步优化。例如，在嵌入式设备或单片机上安装Python环境可能很复杂。对于大型模型，为达到高QPS（每秒查询率），需脱离Python环境，可能需要利用更快的C++库进行硬件优化或算子融合。

在这种情况下，使用原始的代码和二进制文件运行就会得不偿失，因此各类算法库都提供了对应的“导出格式”，比如PyTorch的TorchScript、TensorFlow的GraphDef以及跨框架格式ONNX。这些格式不仅包含模型的各类参数，还包含模型动态图本身，使得模型可以不依赖Python环境独立运行，并且可以获得一定的运行加速。不少算子库也支持以这些格式为起点进行后续优化。ModelScope提供了模型的导出功能，用户可以自由选择所需的导出格式，以便在不同环境中高效部署和运行模型。

2.导出为ONNX格式

ONNX（Open Neural Network Exchange，开放神经网络交换）格式是微软和Facebook（Meta）联合提出用于表示深度学习模型的文件格式。其特点为标准的文件格式，且具备平台无关性。也就是说，用户在任意框架（TensorFlow、PyTorch、JAX等）中训练得到的原始模型都可以转换为这种格式进行存储和优化，或转换为其他框架专用的模型文件。ONNX文件和其他输出格式一样，不仅存储了模型权重，也存储了模型DAG图以及一些有用的辅助信息。

如果生产环境使用ONNX，或需要ONNX格式进行后续优化，可以使用ModelScope提供的ONNX转换工具导出模型。

导出方法：

    from modelscope.models import Model

    from modelscope.exporters import Exporter

    model_id = 'damo/nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-base'

    model = Model.from_pretrained(model_id)

    output_files = Exporter.from_model(model).export_onnx(opset=13,

output_dir='/tmp', ...)

    print(output_files)

其中，opset是ONNX算子版本，具体内容可以参考相关文档。

在导出完成后，ModelScope会使用dummy_inputs验证ONNX文件的正确性，因此如果导出过程不报错，就证明导出过程已经成功了。

需要注意的是，验证过程需要onnx包和onnxruntime包，如果开发环境中没有安装，会看到如下报错：

    "modelscope - WARNING - Cannot validate the exported onnx file, because the

installation of onnx or onnxruntime cannot be found"

如果需要验证过程，可以安装这两个包：

     pip install onnx

     pip install onnxruntime

或使用conda命令安装：

     conda install -c conda-forge onnx

     conda install -c conda-forge onnxruntime

如果需要在GPU环境下进行验证过程，可以改为使用下面的命令：

     pip install onnx

     pip install onnxruntime-gpu

onnxruntime-gpu与CUDA版本和cuDNN版本强相关，安装时请注意版本对应。

3.导出为TorchScript格式

与ONNX类似，TorchScript也是深度学习模型的中间表示格式，不同的是它是基于PyTorch框架的。Torch模型通过导出变为TorchScript格式后，就可以脱离Python环境运行或进行后续的推理加速了。

ModelScope也提供了模型转为TorchScript的能力。

导出方法：

    from modelscope.models import Model

    model_id = 'damo/nlp_structbert_sentence-similarity_chinese-base'

    model = Model.from_pretrained(model_id)

    from modelscope.exporters import Exporter

    output_files = Exporter.from_model(model).export_torch_script

(output_dir='/tmp', ...)

    print(output_files)

模型转换TorchScript有两种方式：Script和Trace。Script方式对已加载完毕的模型代码进行静态分析，并生成TorchScript文件。而Trace方式仍然需要一个dummy input来追溯模型的动态图，以用于后续分析生成。

Script方式的优点是可以将源代码的特性包含进去，比如if分支条件等。但由于使用了AST方式进行代码分析，其对模型的要求也较高，比如需要模型在输入参数上有类型标注，方法中没有无法追溯的动态类型等。Trace方式要求较低，只需要一个构造好的dummy input即可根据动态图生成静态图。但Trace方式要求输入全部为Tensor，且模型逻辑中不包含Tensor无参与的if分支条件，这也给导出带来了一定限制。

ModelScope模型大部分都支持Trace方式，因此我们把Trace方式选择为默认的导出方式。

同样地，在导出完成后，ModelScope会使用dummy_inputs验证.ts文件的正确性，因此如果导出过程不报错，就证明导出过程已经成功了。

注意 Trace方式生成的文件不支持动态尺寸输入，也就是说，用于以后生产环境中的输入Tensor尺寸必须和dummy inputs相同。如果实际输入尺寸小于dummy input尺寸，请注意在数据预处理过程中添加padding。

4.导出为SavedModel格式

SavedModel是TensorFlow常用的推理用格式。加载SavedModel模型不需要使用模型源代码，只需要使用TensorFlow通用的加载方法即可用于线上环境推理。如果需要将此格式用于推理，可以使用ModelScope提供的通用导出方案。

1）导出方法

首先初始化一个已支持Exporter模块的模型：

     from modelscope.models import Model

     model_id = 'damo/nlp_csanmt_translation_en2zh_base'

     model = Model.from_pretrained(model_id)

然后将其导出为对应格式：

     from modelscope.exporters import TfModelExporter

     output_files = TfModelExporter.from_model(model).export_saved_model

(output_dir='/tmp')

     print(output_files) # {'model': '/tmp'}

2）如何使用SavedModel格式

SavedModel进行forward推理可以参考如下代码：

使用时注意将代码中的样例值替换成实际值。

11.5

本章小结

本章全面介绍了阿里通义大模型，旨在帮助读者深入了解阿里通义大模型的功能和应用，从而充分利用这一强大的人工智能工具。

11.1节为读者提供了对阿里通义大模型的初步了解，包括其背景和技术特点。

11.2节详细介绍了通义千问、通义万相、通义听悟、通义灵码、通义星尘、通义晓蜜、通义点金、通义法睿、通义仁心和通义智文等多个家族成员的功能和应用，展示了阿里通义大模型在不同领域的应用能力。

11.3节详细讲解了本地部署模型和在线部署模型的方法，为读者提供了灵活的部署选项。

11.4节通过介绍魔塔社区的入门知识、模型加载、推理、训练、评估和导出等步骤，为希望深入参与模型开发和优化的读者提供了实用指南。

第12章

提示工程案例实战

——撰写市场调研报告

本章使用ChatGPT辅助撰写一个市场调研报告，以帮助读者更好地运用提示工程。

本调研报告的内容是就智能医疗的价值对用户进行调研的结果，包括案头分析、研究设计、访谈执行和分析、问卷设计和分析以及报告撰写等主要研究环节。

12.1

调研内容提示词

12.1.1

搜索问题关键词

与传统搜索提供多个相关结果不同，ChatGPT能够根据多个搜索结果提供整合后的内容。这种高效整合内容的能力可以帮助研究员在需求理解、案头研究、数据分析等环节更快速地获得高价值（如相关性高、总结性强、废话少等）的知识性内容。

例如，针对“智能医疗的价值”的研究问题，在需求理解、案头研究阶段，通过询问“什么是智能医疗”，ChatGPT用清晰的内容介绍智能医疗的概念、技术特点等。还可以通过进一步追问，得到如ChatGPT对智能医疗的价值、具体的社会价值、相关研究资源推荐等更为翔实的回答，这些内容确实可以帮助我们更快速地加深对研究主题的理解，辅助和启发研究方案设计等。

12.1.2

数据分析指导

除可以提供研究主题相关的知识外，ChatGPT也可以在数据分析等阶段对数据分析的方法、实现代码提供直接的指导，例如“计算A2到D2范围的数据相对E2的TGI指数”，ChatGPT就给出了公式和操作步骤，研究员照着答案操作即可。

目前，ChatGPT已支持常用的数据分析软件SPSS，能够理解和生成SPSS命令。例如，可以编写SPSS代码根据变量A创建新变量B。此外，ChatGPT还能处理一些复杂的逻辑，如创建名为userType的新变量，其值取决于Q15，若Q15为1，则userType值为1。这些逻辑也可以通过编写SPSS语句来实现。

作为高效整合内容的搜索引擎，ChatGPT可以帮助研究员快速地了解相关的研究主题，辅助和启发研究方案设计等，也能提供数据分析方法的指导。但在此过程中，需要研究员特别注意ChatGPT答案的真实性、准确性，且目前对SPSS的支持不如Python、Excel的效果好。

12.2

提炼关键信息提示词

12.2.1

总结调研信息

ChatGPT在用户研究工作中，第二个可能的应用是作为能力多样的“配菜员”，从访谈逐字稿、问卷数据中提炼关键信息，或者根据研究员的诉求提供诸如方案设计、问卷大纲等多种建议，提高研究员分析数据获得洞察、撰写访谈提纲或者问卷等任务的效率。

ChatGPT分析总结原始数据的能力，比如根据真实用户的访谈记录改编出以下三个用户对使用过的智能医疗平台的评价。

·用户1：智能医疗平台的预约挂号功能非常方便，不用再排队等候，可以随时随地选择合适的医生和时间进行预约，节省了很多时间和精力。

·用户2：智能医疗平台的在线问诊功能非常实用，可以通过文字、图片或视频与医生进行沟通，解决一些简单的病症或咨询问题，省去了就医的烦琐流程，特别适合一些不方便去医院的人群。

·用户3：智能医疗平台的健康管理功能很有帮助，可以记录个人的健康数据，如血压、血糖等，还可以提供个性化的健康建议和定制化的健康计划，让用户更好地管理自己的健康。

然后，让ChatGPT从中总结出和智能医疗平台有关的关键信息。我们看到，ChatGPT总结的质量已经比较高了，基本上覆盖了用户提到的关键点，比如平台可信度很重要、不同平台的内容存在差异等。

虽然ChatGPT的总结仅限于对原文观点的提炼，而不能进行更多的关联分析（比如从第一点平台可信度可以得出，用户需要平台背书来确保智能医疗的安全，但基于区块链的智能医疗在技术上本身就具有永久有效、公开透明的特性，造成这种差异的原因可能是现实中智能医疗依然依托于中心化平台的运营，也可能是用户对智能医疗的技术特性缺乏认同等），但已经可以很好地作为进一步提炼洞察的材料了。

12.2.2

分析问卷数据

除总结访谈记录外，ChatGPT也能从问卷数据中得出关键信息，比如表12-1是用户在使用智能医疗产品时，主要考虑的因素的统计数据，包括数据安全性、技术准确性、结果可靠性、价格合理性等方面。

表12-1 考虑的因素

我们可以让ChatGPT分析两种类型的用户在选购因素上的差异，甚至可以直接让ChatGPT根据选购因素得出如何设计智能医疗产品的建议。可以看到，和访谈记录总结类似，ChatGPT能够针对统计数据得出初步分析结果，但需要研究员在此基础上进行更深度的洞察提炼。

12.3

访谈规划提示词

12.3.1

提供研究计划

ChatGPT还可以针对研究方案、访谈提纲、访谈中追问、问卷设计等提供初步建议，这些建议的质量参差不齐，总体来看离真正可用的方案、提纲等尚有不小的距离（比如问卷题目和选项过于简单），但已经可以用来启发研究员在此基础上修改完善。

研究方案指的是一项研究的具体实施计划和步骤，是实现研究目标、收集和分析数据、得出结论的详细指南，其重要性体现在以下几个方面。

·明确研究目的：研究方案明确了研究的目的、问题和假设，使得整个研究过程有明确的方向和目标，避免盲目进行。

·规划研究过程：研究方案规定了研究的具体步骤和时间节点，使得整个研究过程更加有条理、有计划、有步骤地进行，避免了研究的随意性和无序性。

·提高工作效率：明确的研究方案可以使研究者更加高效地收集和分析数据，避免了重复劳动和无效的资源浪费。

·保证研究质量：科学的研究方案有助于研究者采用科学的研究方法和技术，保证研究的科学性和准确性，提高研究质量。

·规范研究行为：明确的研究方案可以规范研究者的研究行为，使得整个研究过程符合学术规范和道德标准，避免了研究的随意性和不规范性。

综上所述，研究方案对于一项研究的成功与否具有至关重要的作用，它是整个研究过程的基础和关键。因此，在制定研究方案时，需要充分考虑研究的目的、问题、假设、对象、方法、技术、时间等因素，制定出科学、合理、可行的实施方案，以保证研究的科学性和有效性。

12.3.2

撰写访谈大纲

用户访谈大纲是进行用户访谈前准备的一份指导性文件，它的重要性体现在以下几个方面：

·明确访谈目标和内容：一份清晰的用户访谈大纲明确了访谈的目标和内容，使得访谈过程更加聚焦和有目的性，从而确保访谈的效度和信度。

·梳理用户需求和痛点：通过用户访谈大纲，可以对用户的需求和痛点进行深入了解，从而为产品或服务的开发、设计、改进或营销策略提供有价值的洞见和指导，为企业的决策提供数据支持。

·优化访谈流程：用户访谈大纲可以帮助访谈者更好地规划访谈流程，包括问题的顺序、提问的方式、访谈时间等，从而提高访谈的效率和质量。

·统一访谈规范：一份完善的用户访谈大纲可以确保每个访谈者都使用统一的规范进行访谈，从而使得数据更加可比和可分析。

·提升访谈效果：通过用户访谈大纲，可以更好地了解用户的需求和期望，从而与用户建立良好的沟通关系，提升访谈的效果。

因此，在用户访谈前，需要制定一份详细而全面的用户访谈大纲，以确保访谈的顺利进行，并为企业提供有价值的用户反馈和建议。

12.3.3

设计调查问卷

调查问卷是一种非常重要的研究工具，可以有效地收集人们对于特定主题或问题的看法、意见、经验等信息。在设计调查问卷时，需要明确研究目的和问题、确定目标受众、设计问题和答案选项、设计问卷结构、制定抽样计划、预测试和修改问卷、发布问卷并收集数据等步骤。

调查问卷设计的好坏直接影响所收集数据的准确性、可靠性和有效性，因此设计一份高质量的调查问卷是进行调查研究至关重要的一步。人工设计调查问卷的难度主要在于以下几个方面。

·专业性：人工设计调查问卷需要具备一定的专业知识，包括问卷设计、统计学、研究方法等，不熟悉这些知识的话很难设计出一份高质量的问卷。

·耗时性：人工设计调查问卷需要花费大量的时间和精力，从问卷内容、问题的排列方式、问题的数量等方面都需要仔细考虑，这往往需要花费数天甚至数周的时间。

·主观性：人工设计调查问卷容易受到个人主观因素的影响，如个人经验、偏好等，这可能会导致问卷的质量不够稳定。

为了自动化设计调查问卷，人们开发了一系列的技术和工具，例如在线问卷制作平台、人工智能问卷设计算法等。这些工具和技术可以帮助人们快速、准确地设计出高质量的问卷。

12.4

问卷分析提示词

数据可视化是将数据转换为图形或图表的过程，以便更好地理解和分析数据。在问卷分析中，数据可视化可以帮助我们更好地理解调查结果，发现数据中的趋势和模式，并支持我们做出更准确的决策。

以下是一些常用的数据可视化方法。

·条形图：用于比较不同类别之间的频数或百分比。例如，可以使用条形图比较不同年龄组的受访者数量。

·饼图：用于显示不同类别的百分比。例如，可以使用饼图显示不同性别的受访者比例。

·折线图：用于显示随时间变化的趋势。例如，可以使用折线图显示不同年份或月份的受访者满意度。

·散点图：用于显示两个变量之间的关系。例如，可以使用散点图显示年龄和收入之间的相关性。

·热力图：用于显示多个变量之间的关系。例如，可以使用热力图显示不同职业和教育水平之间的相关性。

·柱状图：用于比较不同类别之间的频数或百分比，并可以同时显示多个变量。例如，可以使用堆叠柱状图比较不同性别和年龄组的受访者数量。

12.5

本章小结

ChatGPT在用户研究的多个环节中均有扮演“配菜员”的潜力，如分析访谈记录、问卷数据，总结其中的关键信息，或者就研究方案、访谈提纲、问卷题目等提供建议。从目前的效果来看，ChatGPT的答案并不是真正可用的方案、提纲、问卷、洞察等，但确实可以提高效率，例如总结访谈记录、分析问卷数据的效率，为研究员进一步分析，得出更高价值的洞察提供了丰富的原材料。

通过本案例的探索，我们看到ChatGPT在未来的用户研究工作中，可能成为降本增效的辅助工具：作为高效的搜索引擎，提升获取知识的效率；也可以作为能力多样的“配菜员”，提供诸如访谈初步总结、数据分析结果、访谈大纲等内容，辅助研究员完成研究设计、洞察分析等；还能作为内容的润色工具，修改错别字、转换不同表达风格等；最后显示了其作为主持人执行访谈或扮演典型用户接受访谈的潜力。

当然，ChatGPT距离真正可用的用户研究辅助工具还有一段距离，比如需要用户研究领域的知识对模型进行微调以提升答案质量，再比如需要定制化的交互方式，以提升在用户研究工作中与ChatGPT交互的体验和效率等。

附录

国内主要的大模型

1.

复旦

——MOSS

复旦大学的MOSS大模型是国内第一个发布的对话式大语言模型。它可以执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。

2023年2月20日，MOSS已由邱锡鹏教授团队发布，邀公众参与内测。

2.

百度

——文心一言

文心一言是由百度公司开发的人工智能语言模型，能够帮助用户完成各种任务，包括文本问答、文学创作、解答数学题等。该模型基于深度学习技术进行训练和优化，具有知识增强、多轮深度对话、多语言支持等技术特点。

2023年3月16日，百度开启文心一言邀请测试。2023年8月31日，文心一言率先向全社会全面开放。

3.

科大讯飞

——星火

讯飞星火大模型是科大讯飞推出的新一代认知智能大模型，拥有跨领域的知识和语言理解能力，能够基于自然对话方式理解与执行任务。

2023年5月6日，科大讯飞正式发布星火认知大模型。2023年9月5日，科大讯飞宣布讯飞星火大模型面向全民开放。

4.

阿里云

——通义

阿里云通义大模型是阿里大模型统一品牌，覆盖语言、听觉、多模态等领域，致力于实现接近人类智慧的通用智能，让AI从“单一感官”到“五官全开”。通义千问是阿里巴巴自研的预训练语言模型，具有多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能。

2023年4月7日，“通义千问”开始邀请测试，4月11日，“通义千问”在2023阿里云峰会上揭晓。4月18日，钉钉正式接入阿里巴巴“通义千问”大模型。

2023年9月13日，阿里云宣布通义千问大模型已首批通过备案，并正式向公众开放。

5.

字节跳动

——云雀

字节跳动基于云雀大模型开发了一款生成式AI助手“豆包”。用户通过与豆包进行对话，可自动生成歌词、小说、文案等文本内容。每段回答除文字外，也会由数字人豆包进行语音回答。

字节的云雀大模型是首批上线的8家大模型之一，2023年8月31日，首批大模型产品将陆续通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，可正式上线面向公众提供服务。

6.

智谱华章

——智谱清言

智谱清言是由北京智谱华章科技有限公司开发的一款生成式AI聊天助手。该助手基于智谱AI自主研发的中英双语对话模型ChatGLM2，经过万亿字符的文本与代码预训练，并采用有监督微调技术，以通用对话的形式为用户提供智能化服务。智谱清言具备通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成以及虚拟对话等能力。

2023年8月31日，“智谱清言”上线。已具备“通用问答、多轮对话、创意写作、代码生成以及虚拟对话”等丰富能力，未来还将开放多模态等生成能力。

7.

华为

——盘古

华为盘古大模型是国内首个全栈自主研发的AI大模型，包含多个子模型，如盘古NLP（支持对话问答、代码生成等）、盘古CV、盘古多模态（支持图形生成等）、盘古预测和盘古科学计算模型。该大模型致力于行业应用，已在金融、政务等领域推出专业模型和功能集。其应用广泛，涵盖会议助手、文图转换、中长期天气预报、财务检测等。通过结合行业知识与模型能力，盘古大模型旨在变革行业运作，成为各组织、企业和个人的专家级伙伴。

2021年4月，盘古大模型正式对外发布。2023年7月7日，华为开发者大会2023（Cloud）将在东莞正式拉开帷幕，并将在国内30多个城市、海外10多个国家开设分会场。

8.

清华大学

——ChatGLM

ChatGLM是由清华大学唐杰团队开发的一个开源的、支持中英双语的类ChatGPT大语言模型，自今年4月份推出后，迅速受到了很多人的欢迎。

ChatGLM经过约1T标识符的中英双语训练，拥有62亿参数的开源AI大语言模型，它能生成相当符合人类偏好的回答。而且还可以在消费级显卡上部署，使大家都能拥有自己的AI大模型。

9.

中科院

——紫东太初

紫东太初是中科院自动化所与MindSpore社区联合打造的全球首个图、文、音三模态大模型。

紫东太初将文本+视觉+语音各个模型高效协同，实现超强性能，在图文跨模态理解与生成性能上都领先目前业界的SOTA模型，可以高效完成跨模态检测、视觉问答、语义描述等下游任务。

2023年6月16日，中国科学院自动化研究所发布紫东太初2.0。2023年8月，中科院旗下紫东太初的大模型位列首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的名单，可正式上线面向公众提供服务。

10.

百川智能

——百川大模型

百川智能成立于2023年4月，由前搜狗公司CEO王小川创立。

百川智能成立不到100天，便发布了Baichuan-7B、Baichuan-13B两款开源可免费商用的百川大模型，并且在多个权威评测榜单名列前茅。

2023年8月31日凌晨，百川智能宣布其大模型通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案，向公众开放。

11.

商汤

——商量SenseChat

2023年4月，商汤正式推出了商量SenseChat，这是国内最早发布的千亿参数大语言模型之一。

目前，商量SenseChat在语言、知识、理解、推理和学科五大能力上均处于行业领先水平，可以处理各类文本和信息，成为随身综合知识库、高效文本编辑器、数理计算器和简单易用的编程助手。

据介绍，商量SenseChat背后依托的是商汤人工智能大装置SenseCore，其上线GPU数量已由今年3月底的27000块提升至30000块左右，算力规模提升了20%，达到6ExaFLOPS，能有效支持语言大模型的训练、升级迭代和服务。

2023年8月31日，商汤科技官宣，商汤日日新大模型旗下的自然语言应用“商量SenseChat”正式面向用户开放服务。

12.

智源人工智能研究院

——悟道ぺ天鹰

2023年6月9日，在2023北京智源大会上，智源发布了完整的悟道3.0大模型系列，并进入全面开源的新阶段。此次悟道3.0包含的项目有悟道ぺ天鹰（Aquila）语言大模型系列、天秤（FlagEval）大模型语言评测体系以及悟道ぺ视界视觉大模型系列。

13.

达观数据

——曹植

2023年7月7日，达观正式发布“曹植”大模型。区别于ChatGPT等通用大模型，作为垂直专用的国产大语言模型，“曹植”大模型能针对金融、工业、财税、政务、能源等垂直行业来开发特定应用，可以为每个客户量身定制、私有化部署，确保数据安全私密。

“曹植”大模型具有长文本、垂直化和多语言的特点，同时创新性地采用多模型并联的架构融合多种NLP和知识图谱，既能充分发挥大模型和传统模型的优点，又能有效避免大模型“幻觉”特性带来的准确性问题。

14.

MiniMax

——ABAB

Minimax成立于2021年，由前商汤科技副总裁、通用智能技术负责人闫俊杰创立。

自成立以来，Minimax在AI领域取得了显著的进展。该公司已经发布了包括文本到视觉、语音、文本三个基础模型架构，并推出了自主研发的通用大模型ABAB。

2023年8月31日，ABAB大模型首批通过备案向公众开放。

15.

上海人工智能实验室

——书生通用

书生通用大模型突破了光标指令交互、利用语言定义任意任务和轻量级自适应融合等多项关键技术，实现了开放世界理解、多模态交互和跨模态生成三大能力，支持350万种语义标签。

目前，书生大模型体系参数已达千亿级别，包括“书生·多模态”“书生ぺ浦语”和“书生ぺ天际”三大基础模型，以及面向大模型研发与应用的开源体系。

2021年，浦江实验室联合商汤、香港中文大学、上海交通大学发布通用视觉技术体系“书生”（INTERN）。2023年8月31日消息，书生通用大模型首批通过《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案的名单。

16.

腾讯

——混元

腾讯云混元大模型是由腾讯研发的大语言模型，具备强大的中文创作能力、复杂语境下的逻辑推理能力以及可靠的任务执行能力。腾讯混元大模型拥有超千亿参数规模，预训练语料超2万亿个Tokens，具有强大的中文理解与创作能力、逻辑推理能力以及可靠的任务执行能力。

2023年9月6日，微信上线“腾讯混元助手”小程序。9月7日，腾讯正式发布混元大模型。9月15日，腾讯混元大模型首批通过备案。

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Table of Contents

版权信息

内容简介

作者简介

前言

第1章 AI提示工程概述

1.1 大语言模型与ChatGPT

1.2 提示工程的定义与构成要素

1.3 提示词的类型

1.4 提示词万能公式

1.5 高效使用提示词的技巧

1.6 本章小结

第2章 文本摘要生成提示词

2.1 文本摘要简介

2.2 文本摘要的主要算法

2.3 实战演练：ChatGPT快速生成文本摘要

2.4 本章小结

第3章 改写重述提示词

3.1 改写的魔法：让语言焕然一新

3.2 改写重述的主要算法

3.3 实战演练：让ChatGPT帮你改写文案

3.4 本章小结

第4章 语法纠错提示词

4.1 语法纠错：让句子更完美的小秘密

4.2 语法纠错的主要方法

4.3 实战演练：让ChatGPT帮你纠正文案错误

4.4 本章小结

第5章 机器翻译提示词

5.1 ChatGPT与机器翻译

5.2 机器翻译的主要算法

5.3 实战演练：让ChatGPT帮你实现语言互译

5.4 本章小结

第6章 数据挖掘提示词

6.1 数据准备提示词

6.2 数据清洗提示词

6.3 数据可视化提示词

6.4 建立模型提示词

6.5 模型优化提示词

6.6 本章小结

第7章 程序设计提示词

7.1 编程辅助提示词

7.2 数据库开发提示词

7.3 软件开发提示词的更多技巧

7.4 本章小结

第8章 写作辅导提示词

8.1 AI写作的魔法世界

8.2 AI写作步骤揭秘

8.3 AI写作辅导实战

8.4 本章小结

第9章 AI绘画提示词

9.1 AI绘画及其软件

9.2 渲染风格类型

9.3 媒介风格类型

9.4 视角风格类型

9.5 其他风格类型

9.6 本章小结

第10章 百度文心大模型

10.1 文心一言简介

10.2 新手基础教程

10.3 文心一言百宝箱

10.4 文心一言插件开发

10.5 本章小结

第11章 阿里通义大模型

11.1 通义大模型初探

11.2 通义家族成员大集结

11.3 部署通义大模型

11.4 魔塔社区及其建模

11.5 本章小结

第12章 提示工程案例实战——撰写市场调研报告

12.1 调研内容提示词

12.2 提炼关键信息提示词

12.3 访谈规划提示词

12.4 问卷分析提示词

12.5 本章小结

附录 国内主要的大模型