学会提问 : AI大模型时代与ChatGPT对话的关键技能

第 1 章  认识 AI 对话认识“Prompt 工程师”这个职业 编写 Prompt：高杠杆技能1.3 关于 Prompt 工程师职业前景的争议 1.4 AI 对话与人类对话的差异 1.5 AI 经常提供错误的内容 1.6 AI 的局限性 1.7 探究 AI 的深层原理和实现机制 1.8 AI 为什么喜欢胡说八道 1.9 与 AI 对话的基本策略 1.10 提高回答质量的关键因素 1.11 为何掌握提示技巧至关重要 第 2 章  提问技巧与 AI 时代的融合 2.1 《学会提问》与《批判性思维》的核心理念 2.2 适应 AI 时代：从传统提问技巧到新环境的转变 2.3 聪明提问：激发 ChatGPT 潜能的艺术 2.4 避免循环提问、加载性问题与引导性问题 2.5 利用元认知技巧提高提问效果 2.6 情景模拟与角色扮演 2.7 苏格拉底式提问法 2.8 沃伦·贝格尔提问技巧 2.9 与 AI 对话中的《学会提问》知识点 2.10 其他著名的提问方法在 AI 时代的应用 第 3 章  掌握与 ChatGPT 对话的 Prompt 技巧 3.1 了解 Prompt 的重要性与作用 3.2 Prompt 技巧基础 3.3 不同类型的 Prompt 用法 3.4 对话的基本策略与实践 3.5 设计精准的指令 3.6 考虑上下文与背景信息 3.7 多样化输出格式设计 3.8 提升多轮对话的质量 3.9 简单的 4W 法则 第 4 章  构建高效 Prompt 的秘诀 4.1 高效 Prompt 框架概述 4.2 CRISPE 框架：进阶 Prompt 技巧 4.3 实战案例与分析 4.4 验证信息的准确性 4.5 适时提供有效反馈 4.6 终止无效的对话 4.7 引导 AI 进行深入分析和反思 4.8 追问以获取更有价值的答案 4.9 一步一步思考 4.10 避免不懂装懂和错误答案 4.11 评估 Prompt 效果 4.12 对话技巧与 Prompt 工程技术的关联与区分 第 5 章  提示工程技术入门 5.1 提示工程：一门新兴学科 5.2 基本概念：编码、解码与评估 5.3 简化提示工程过程：常见 NLP 库与工具简介 5.4 Prompt 工程的基本原理 5.5 提示词要素示例 5.6 提示模型性能 : 优化输入的 Prompt 工程实践 5.7 更多提示词实践示例 第 6 章  提示工程的技术与方法 6.1 零样本提示 6.2 少样本提示 6.3 链式思考提示 6.4 自我一致性 6.5 生成知识提示 6.6 更多提示工程高级技术 6.7 提示工程的评估方法 6.8 定制与优化模型 6.9 OpenAI Playground 参数设置 6.10 OpenAI API 进行提示工程实践 第 7 章  实用资源 7.1 ChatGPT 在不同领域中的实际应用 7.2 Tiwen.app: 快速实践与对话 7.3 提升工作效率：沉淀提示词模板 7.4 流程自动化：基于提示词模板的企业流程实践 7.5 ChatGPT 资源与工具推荐 7.6 实用探讨类 Prompt 展示 7.7 实用工作类 Prompt 展示 7.8 实用生活类 Prompt 展示 7.9 实用角色类 Prompt 展示 7.10 未来趋势：AI 对话技术的发展与展望