本书深入探讨大模型技术及其应用的书籍，特别聚焦于提示工程这一新兴领域。本书揭示了大模型的工作原理，展示了如何通过精心设计的提示引导大模型产出高质量内容，涵盖了从电子商务、创意营销到内容创作、智能办公、编程和软件生态等多个领域的实践案例，为读者提供了一个全面的技术科普和操作指南，帮助读者掌握与大模型高效协作的方法，挖掘大模型潜力，解决实际问题。

想想27岁的你，在做什么？是努力搬砖挣钱养家？还是放弃挣扎选择躺平？就在我们还在迷茫要做何选择的时候，有个27岁的小伙却已实现了财富自由，过上无忧无虑的生活。这个27岁的小伙名叫Reilly，现在是一名Python程序员。几年前Reilly遭受公司裁员，工作能力优秀的他心里很不服气，想着既然自己能行，为什么要给别人打工。于是Reilly便开始了疯狂的读书学习和开发软件。靠着自学Python，Rei

由于 GPT 模型具有固定的上下文长度,它们无法在单个查询中概括比上下文长度减去生成摘要长度还要长的文本。要摘要像书籍这样的非常长文档,我们可以使用一系列查询逐部分摘要文档。部分摘要可以连接在一起生成摘要的摘要。该过程可以递归进行,直到整个文档被摘要。如果为了理解后面部分需要使用前面部分的信息,则可以在摘要某点内容时,将该点之前文本的运行摘要也包括在内,这一技巧也很有用。OpenAI 之前的研究已

随着 AI 技术不断成熟，智能体（AI Agent）的开发正经历一场“平民化”变革——就像建站从手写代码演进到使用 WordPress、Wix 等可视化工具一样，如今构建智能体也有了图形化、模块化的低代码平台。这些工具让我们得以跳过繁琐的技术实现，直接聚焦于核心业务逻辑与应用场景。本文将深入解析 Dify、n8n 和 Coze 这三大主流平台的功能特点、适用场景与差异，并提供实用的选型建议，助你高

首先是方向性 ，现在大模型要求的方向都逐渐精细化，各大小厂要求的岗位也越加垂直。不再局限于CV,NLP,搜广推。比如CV方向，AIGC大模型相关的岗位会细分为文生图，图生图，文生视频，图像/视频编辑等。NLP方向大模型相关岗位又分为语音助手，问答系统，智能搜索，Langchain,提示工程师等而对于互联网大厂的大模型，会按照工种继续细分，比如大模型算法开发，大模型平台开发，模型加速，模型训练，模型

文章系统介绍大语言模型(LLM)的提示工程(Prompt Engineering)技术，包括零样本提示、少样本提示、思维链、自我一致性等12种核心技术。这些技术旨在提升模型在推理、逻辑、减少幻觉、代码生成等方面的表现。文章还提供从基础到进阶的大模型学习路线，帮助开发者系统掌握LLM应用与开发技能，适合程序员和AI爱好者学习参考。

大语言模型（LLM）正在迅猛发展，人们对LLM的接受度也在不断上升，提示工程已成为一项含有巨大潜能的新技能。什么是提示词呢？可以把提示词看作是与人工智能系统对话的语言。让我们能够利用它们的巨大能力，重塑我们的创造、工作、解决问题的方式，以及做更多事情的方式。它可以让任何人——包括老人、孩子——在云端为复杂的数十亿参数人工智能系统编程。LLM建立在深度学习算法和架构之上，由海量的文本数据集训练而来。

ell通过将提示视为函数，并提供一系列强大的工具，重新定义了提示工程。它不仅简化了提示的创建和管理过程，还使得提示优化变得科学化和系统化。无论你是提示工程的新手还是经验丰富的专家，ell都能为你提供有价值的支持。

以下是精心挑选的十本学习大模型必读书籍，包括它们的主要内容、适合的人群以及推荐理由：《大语言模型：原理与工程实践》作者：杨青 编著主要内容：本书用10章内容全面而深入地介绍了大语言模型，涵盖了基本概念、基础技术、预训练数据构建、预训练技术、有监督微调、强化对齐、性能评估、提示工程及工程实践等方面。书中还提供了从零开始微调大模型的步骤和代码示例。适合人群：适合对大语言模型感兴趣的初学者、研究人员和工

2023年以来，LLM 变成了相当炙手可热的话题，以 ChatGPT 为代表的 LLM 的出现，让人们看到了无限的可能性。ChatGPT能写作，能翻译，能创作诗歌和故事，甚至能一定程度上做一些高度专业化的工作，比如法律服务和医疗诊断咨询。然而，正如任何新技术一样，LLM 也带来了新的挑战和问题。我们如何确保它们的安全性，如何防止它们被用于不良目的？这些都是亟待解决的问题。