【簡介】 ChatGPT、DALL-E這類大型語言模型（LLM）和生成擴散模型具備了前所未有的潛力。經由網際網路上的公開文字與圖像訓練之後，這些模型可應用於各種任務。由於進入門檻大幅降低，幾乎任何開發者都能利用AI模型來解決以往不適合自動化的問題。 透過本書，你將掌握生成式AI的扎實基礎，並學習如何將這些模型應用於實際情境。在將大型語言模型與生成擴散模型整合至工作流程時，多數開發者往往難以生成可供自動化系統使用的可靠結果。本書作者James Phoenix與Mike Taylor將深入解析提示工程的核心原則，讓你在正式部署後能與AI高效共事。 本書精彩內容： • 適用於不同模型且未來也依然有效的提示五大原則。 • 使用LangChain等函式庫和框架，將生成式AI應用於實際案例。 • 評估GPT-4和DALL-E 2等OpenAI模型與其他包括開放原始碼模型的替代方案，分析比較各自的優勢與弱點。 • 這些原則如何實際應用在自然語言處理、文字與圖像生成以及程式開發領域中。 好評推薦 來自業界專家的推薦 「Mike和James是這領域的大師，這絕對是我讀過關於提示工程的最棒書籍之一。」 ── Dan Shipper，Every共同創辦人與CEO 「如果想要提升AI系統的準確性和可靠性，這本書在你的書架上足有一席之地。」 ── Mayo Oshin，Siennai Analytics創辦人與CEO，LangChain早期貢獻者 【目錄】 chapter 01 提示五大原則 簡述提示五大原則 1. 給予方向 2. 指定格式 3. 提供範例 4. 評估品質 5. 任務分工 總結 chapter 02 簡介大型語言模型用於文字生成 什麼是文字生成模型？ 歷史背景：Transformer 架構的崛起 OpenAI 的 GPT GPT-4 Google Gemini Meta Llama 與開放原始碼 運用量化與 LoRA Mistral Anthropic: Claude GPT-4V(ision) 比較各種模型 總結 chapter 03 使用 ChatGPT 來生成文字的標準做法 生成清單 階層式清單生成 何時要避免使用正則表達式 生成 JSON 過濾 YAML 負載 處理 YAML 中的無效負載 使用 ChatGPT 生成多種格式 用五歲小孩都能懂的方式來說明 藉由 LLM 實現通用翻譯 要求上下文 文字風格拆解 辨識所需的文字特徵 使用提取特徵來生成新內容 使用 LLM 提取特定文字特徵 摘要 在上下文窗口受限的情況下摘要 文字分塊 分塊策略 使用 SpaCy 進行語句偵測 在 Python 中建置簡易分塊演算法 滑動窗口分塊 文字分塊套件包 使用 Tiktoken 進行文字分塊 編碼 估計 Chat API 呼叫的標記用量 情感分析 最少到最多 角色提示 GPT 提示策略 使用 LLM 分類 建置分類模型 多數決分類法 評估標準 元提示 總結 chapter 04 使用 LangChain 的進階文字生成技巧 簡介 LangChain 聊天模型 串流聊天模型 建立多個 LLM 生成結果 LangChain 提示樣板 LangChain 表達式語言（LCEL） 使用提示樣板與聊天模型 輸出解析器 LangChain 評估 OpenAI 函式呼叫 平行函式呼叫 在 LangChain 中進行函式呼叫 使用 LangChain 來提取資料 查詢規劃 建立少樣本提示樣板 少樣本範例的限制 儲存與載入 LLM 提示 資料連接 文件載入器 文字分割器 根據長度和憑證大小來分割文字 使用遞歸字元分割來分割文字 任務分解 提示鏈接 總結 chapter 05 FAISS 與 Pinecone 向量資料庫 檢索增強生成（RAG） 淺談嵌入 載入文件 使用 FAISS 進行記憶檢索 使用 LangChain 來進行 RAG 使用 Pinecone 來託管向量資料庫 自我查詢 其他檢索機制 總結 chapter 06 具有記憶和工具的自動代理 思維鏈 代理 使用 LLM 作為 API（OpenAI 函式） 比較 OpenAI 函式與 ReAct 代理工具包 自定義標準代理 LCEL 中的自定義代理 理解與使用記憶 LangChain 中的記憶 LangChain 中其他常見的記憶類型 具備記憶的 OpenAI 函式代理 進階代理框架 回呼 總結 chapter 07 淺談圖像生成擴散模型 OpenAI 的 DALL-E Midjourney Stable Diffusion Google Gemini 文字轉影像 模型比較 總結 chapter 08 用 Midjourney 生成圖像的標準做法 樣式修飾符 藝術風格修飾符 負面提示工程 品質提升器 負面提示 加權詞 以圖像為提示 圖像修復 圖像擴展 角色一致性 重寫提示 拆解迷因 迷因對應 提示分析 總結 chapter 09 使用 Stable Diffusion 生成圖片之進階技巧 執行 Stable Diffusion AUTOMATIC1111 網頁版使用者介面 Img2Img 放大圖像 Interrogate CLIP SD 圖像修復與圖像擴展 ControlNet 任意分割模型（SAM） DreamBooth 微調 Stable Diffusion XL Refiner 總結 chapter 10 打造 AI 驅動應用程式 AI 部落格寫作 主題研究 專家訪談 生成大綱 文字生成 寫作風格 標題最佳化 AI 生成的部落格插圖 使用者介面 總結 索引
還沒有人留下心得，快來搶頭香！
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【簡介】 Critical Career Skills（CCS）是由Pearson VUE／Certiport推出，符合現今產業趨勢的關鍵職業技能認證，透過CCS各項認證指標訓練，可驗證考生是否確實掌握業界所需與具備雇主所需的資訊技術與商務溝通技能，幫助考生為未來職涯做好準備。 本書整理了CCS Generative AI Foundations生成式AI人工智慧核心能力國際考科綱要所涵蓋的資訊技術與重點知識，考生可透過精進學習本書各章節重點內容，迅速掌握應考方向，並可無縫整合進各類學校／企業內部教育訓練、輔導培訓、認證考核、就業輔導，導入課程使用。【目錄】 第 1 章 生成式人工智慧原理與應用 1.1 生成式人工智慧簡介 1.2 生成式 AI 生成輸出的基本流程 1.3 辨識生成式 AI 的輸入與輸出類型 1.4 選擇適合的 AI 工具完成任務 1.5 自訂生成式 AI 模型執行特定任務 1.6 生成式 AI 的限制 1.7 模擬試題 第 2 章 基礎提示工程（Prompt Engineering） 2.1 針對文字資訊提出合適提示 2.2 對內容進行轉化 2.3 針對圖像創作與變化提出合適提示 2.4 用於影片創作與轉換的提示 2.5 模擬試題 第 3 章 提示優化 3.1 分析初始提示與輸出，改善提示內容 3.2 補充輸入資料以提升輸出品質 3.3 常見提示技巧 3.4 反向提示 3.5 驗證 AI 輸出的準確性 3.6 模擬試題 第 4 章 倫理、法律與社會影響 4.1 認識生成式 AI 的偏見風險 4.2 認識生成式 AI 的法律風險 4.3 資料隱私的重要性 4.4 使用生成式 AI 的風險管理 4.5 生成式 AI 對社會的影響 4.6 模擬試題 第 5 章 Critical Career Skills 國際認證應考須知 5.1 關於 Critical Career Skills (CCS) 國際認證 5.2 Critical Career Skills (CCS) 認證科目 5.3 Critical Career Skills 國際認證應試注意事項 附錄A 生成式AI 人工智慧國際認證模擬試題(一) 附錄B 生成式AI 人工智慧國際認證模擬試題(二) 附錄C 模擬試題解答
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【簡介】 開啟AI時代，成就數據超能力！ ── 從生成式AI到數據驅動決策，全面進化你的職場實力。 當世界被 ChatGPT、Google Gemini、Claude AI、Grok、DeepSeek 等生成式AI顛覆，當數據成為每一個決策、每一次創新的燃料！ 你，準備好用什麼能力迎戰未來？ 本書由科技實務專家編著，結合多年第一線教學經驗與產業觀察，帶領你系統化學習： ► 提示工程（Prompt Engineering）──學會設計「能聽懂人話」的AI指令，精準駕馭生成結果。 ► 數據採樣與清理──運用Python、Pandas、Requests、BeautifulSoup、Selenium等工具，快速掌握乾淨且有價值的資料。 ► RAG（檢索增強生成）實戰──從理論到實作，建立能自主學習的智慧系統，整合 Hugging Face 資源。 ► 流程自動化與排程──讓你的數據收集與模型調用不再靠手動，效率翻倍提升。 ► 多元開發環境──從Google Colab雲端作業到Anaconda本地部署，甚至VSCode高效開發，一網打盡。 不只是工具操作，更是一次次解構真實場景的訓練：政府開放資料、電商平台趨勢分析、醫療資料探勘…在每個場景中精煉技術、磨練思維。 這是一本真正實務導向的書。 適合所有希望在數位轉型時代，掌握未來主導權的你──學生、研究者、工程師、稽核、智財專家，或者，渴望蛻變、再出發的職場人。 跟著本書，讓你從「使用AI的人」進化成「駕馭AI的人」。 專業推薦 國立中正大學成人及繼續教育學系教授、教育部樂齡學習總輔導團計劃主持人──魏惠娟 明安國際集團董事長室內部稽核、資深內部稽核專責人員──張景評 錸成科技有限公司執行長──凃春愛 聖橋國際專利商標事務所執行長──楊仁豪 伽碩企業有限公司執行長──郭明洽 元大銀行系統開發部專業副理──陳尚瑋 【目錄】 第1章 生成式AI 工具介紹 1.1 ChatGPT4.0、Claude AI sonnet3.5 說明與應用 1.2 Google Gemini 1.3 Perplexity 操作與應用 1.4 NotebookLM 介紹 1.5 DeepSeek 說明與操作 1.6 ChatPDF 1.7 AI 助手整合 第2章 Pandas 的基本應用 2.1 文件操作讀寫觀念說明 2.2 多欄位取值、多列位取值 2.3 合併、字串提取、字串合併 2.4 資料框匯總 2.5 快速數據分析 2.6 資料框總表整理 第3章 基礎IDE 環境設定 3.1 Google Colabatory 3.2 Anaconda 安裝: 以Jupyter Notebook 和Spyder 為例 3.3 Pycram 社群版設定 3.4 VScode 擴增套件設定 3.5 Python 開發環境比較 第4章 Python 中爬蟲模組介紹 4.1 Beautifulsoup4 ( 美麗湯) 模組說明 4.2. requests 模組說明 4.3 Requests 模組介紹: 以政府資料開放平台為例(ESG 公開資料集) 4.4 上櫃季報實作與視覺化I 4.5 興櫃季報實作與視覺化II 4.6 金管會RSS 爬蟲資料抓取 第5章 Google Sheet API 5.1 Google Sheet token 申請 5.2 Google sheet 建立與設定 5.3 抓取資料與同步更新應用 5.4 Simple ML 分析 第6章 生成式語意推論介紹 6.1 生成式語意結構推測理論 6.2 生成式AI 互動收斂理論 6.3 網頁結構推論與交互生成收斂理論 6.4 生成式工具生成品質評估 6.5 什麼是Vibe Coding? 6.6 Vibe Coding 的意義與協作 第7章 提示語設計 7.1 提示語設計I 說明 7.2 提示語設計I 應用: 以爬取奇摩新聞、WIKI、鉅亨網、104 人力銀行為例 7.3 提示語設計II 說明 7.4 提示語設計II 應用: 農業部最新法令、酷澎、生活市集商品價格為例 7.5 提示語設計II 應用: 公開資訊觀測站、資通法令為例 7.6 提示語設計III 說明 7.7 提示語設計III 應用: 成大、奇美、台南市立醫院病床數為例 7.8 連續的提示語設計規律: 立法院公報爬取 7.9 爬取圖片的提示語設計: 酷澎線上商城圖片爬取 7.10 通用爬蟲流程設計: 以家樂福為例 第8章 防爬套件與排程自動化 8.1 fake-useragent 和undected-chromedriver 介紹與實戰 8.2 APScheduler 和Schedule 排程介紹 8.3 selenium 照相辨識模組實作應用I: 台南市政府行事曆擷取辨識為例 8.4 selenium 照相辨識模組實作應用II: 電子書翻頁擷取自動化 8.5 selenium 網頁自動化按鈕點擊應用III: 以Costco 大賣場購買為例 第9章 Hugging Face 平台介紹 9.1 Hugging Face 平台介紹與註冊 9.2 Hugging Face 平台部署方法 9.3 Gradio 介面和APP 開發實戰 9.4 Gemini API 申請與對話機器人實作應用 9.5 GroqAPI 申請與對話機器人實作應用 9.6 Groq 與Elon Musk 的Grok AI 模型介紹 9.7 Hugging Face Agent 課程 第10章 RAG 檢索增強生成說明與應用 10.1 RAG 介紹與企業落地應用 10.2 LangChain API 介紹 10.3 Nvidia Mistral NeMo Minitron 8B 模型介紹 10.4 多模態打造RAG 知識檢索系統 10.5 LM studio 應用 10.6 AnythingLLM 應用 第11章 打造企業內部聊天室與自動化 11.1 內部聊天室設計 11.2 自動化設計 11.3 加入時間的自動化操作 11.4 打造本機端的AI 助手 第12章 TQC 網頁資料擷取與分析證照解題說明 12.1 解題說明 12.2 第一大題五個題組解題分析 12.3 第二大題五個題組解題分析 12.4 第三大題五個題組解題分析 12.5 第四大題五個題組解題分析 12.6 解題總表
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【簡介】 躋身 AI 提示工程師的最佳入門書籍！ 第三版這次更新成最新的 GPT-5 版！ 免費下載書中範例的提示詞（prompt）指令 第三版更新了第二章及第十四章的內容，主要是將 GPT-4 的部分改為 GPT-5。 提示工程師(Prompt Engineer)就是指那些具有豐富知識和經驗的專業人士，擁有在技術和問題解決方面的完備能力。他們不斷調整提示詞，以確定最有效的詞語。同時，他們也善於挖掘 AI 的潛能，以引導其逐步思考。也就是說，提示工程師的核心工作是為AI模型提供指令，以生成高品質的內容。他們的目標是訓練或調整 AI，以輸出符合需求或正確的答案。 本書為讀者揭示這一新興職業的核心技術與應用，並提供實用的技巧與策略，幫助讀者在 AI 領域中脫穎而出。 透過我們的課程，讀者將了解到 AI 提示的重要性與職責，掌握關鍵技巧。也會學習到 ChatGPT 的基礎知識，包括：如何註冊一個免費的 ChatGPT 帳號、ChatGPT 5 模型功能選單，以及如何進行對話，包括如何複製程式碼、更換機器人等，並了解其概述、工作原理以及優勢和限制。本書也會幫助各位如何有效地設計提示，解決常見的提示問題，並優化提示的除錯過程。更進一步，您將瞭解到提示在專業領域如醫學、法律、科學等的應用，以及如何在社交對話、知識查詢、創意寫作等方面運用提示技巧。最後，我們將引導您如何將AI提示運用在創新領域，如藝術創作、遊戲開發、商業應用等。 不論您是初學者還是經驗豐富的專業人士，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具，助您在 AI 提示領域取得成功。 本書目標讀者群： ✦AI 工程師和開發人員 ✦自然語言處理（NLP）研究者 ✦AI 產品經理 ✦學術界和工業界的專業人士 ✦AI 愛好者和學習者 本書特色 ✤揭開 AI 提示的奧秘，從基礎知識到高級技巧 ✤明確展示提示工程師的職責與前景 ✤認識 ChatGPT 5 價格方案與全新介面 ✤比較 GPT-5 與 GPT-4o 功能與應用場景 ✤提供實用的提示設計和 AI 應用實例 ✤深入瞭解 AI 提示在各專業領域中的創新應用 ✤酷炫的生成式 AI 繪圖平台與工具 ✤在 Copilot 使用 GPT-5 實戰專業領域提示技巧 【目錄】 序言 前言 目標讀者群的介紹 Chapter01 揭開提示工程師的神秘面紗 1-1 勇闖提示工程師領域：定義與職責 1-1-1 初探提示工程師的定義 1-1-2 提示工程師的職責 1-2 成為優秀提示工程師的技能與素質 1-2-1 技術專長和知識 1-2-2 溝通和協作能力 1-2-3 學習和自我提升 1-3 職業發展與前景展望 1-3-1 提示工程師的職業發展 1-3-2 行業趨勢和前景展望 1-3-3 發展策略和自我提升 Chapter02 進入 ChatGPT 的基礎知識 2-1 ChatGPT 解析：概述與工作原理 2-1-1 OpenAI 是何方神聖 2-1-2 ChatGPT 使用的 AI 技術 2-1-3 ChatGPT 的運作原理 2-2 掌握 ChatGPT 的優勢與限制 2-2-1 ChatGPT 的優點 2-2-2 ChatGPT 的限制和缺點 2-3 GPT-5 版本與 GPT-4o 特色功能與應用場景比較 2-3-1 GPT-4o 主要特色功能與應用場景 2-3-2 GPT-5 與 GPT-4o的差別 2-4 註冊免費 ChatGPT 帳號 2-4-1 初探 ChatGPT 5 模型功能選單 2-5 第一次與AI 機器人對話就上手 2-5-1 請 ChatGPT 代寫第一支程式 2-5-2 複製 ChatGPT 幫忙寫的程式碼 2-6 更換新的機器人 2-7 登出 ChatGPT 2-8 ChatGPT 5 各種使用方案與價格 2-9 初探 ChatGPT 5 全新介面 2-9-1 側邊欄 2-9-2 關閉側邊欄 / 開啟側邊欄 2-9-3 搜尋交談 2-9-4 新聊天 2-9-5 顯示及切換模型 2-9-6 新增檔案等更多功能 Chapter03 打造高效提示的基本原則 3-1 目標明確，提高內容準確度 3-1-1 使用簡潔的語言 3-1-2 避免含糊不清的問題 3-1-3 確認問題是否完整 3-1-4 清楚表達您的意圖 3-2 提高內容精確度的提示技巧 3-2-1 上下文的定義和作用 3-2-2 背景的定義和作用 3-2-3 避免使用模糊或歧義性的詞語 3-2-4 適當使用同義詞 3-3 了解 AI 模型期望輸入格式 3-4 聰明提示 ChatGPT 3-5 提升提示技巧：私房撇步大公開 3-5-1 限制語言 3-5-2 說明輸出內容的形式 3-5-3 接續未完成的答案 3-5-4 利用標籤指導對話的重要性 3-5-5 限制回答內容的字數 3-5-6 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鼓勵讀者繼續探索和發展提示工程師的職業道路 附錄A 提示詞交易平臺：加速提示工程的利器 A-1 提示詞交易平臺的興起及其意義 A-2 提示詞交易平臺的特點和功能 A-3 未來展望和發展趨勢 A-4 實用的提示詞交易平臺 A-4-1 PromptMarket 提示詞交易平臺 A-4-2 PromptVine 提示詞交易平臺 A-4-3 PromptHub 提示詞交易平臺 A-4-4 PromptBase 提示詞交易平臺
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內容簡介 躋身AI提示工程師的最佳入門書籍！ 免費下載書中155個範例的提示（prompt）詞指令 提示工程師就是指那些具有豐富知識和經驗的專業人士，擁有在技術和問題解決方面的完備能力。他們不斷調整提示詞，以確定最有效的詞語。同時，他們也善於挖掘AI的潛能，以引導其逐步思考。也就是說，提示工程師的核心工作是為AI模型提供指令，以生成高品質的內容。他們的目標是訓練或調整AI，以輸出符合需求或正確的答案。 本書詳細探討了AI提示的基礎知識、最新趨勢以及實用技巧，將助您在AI工程領域中出類拔萃，是您成為提示工程師必不可少的參考資源。 透過我們的課程，您將了解到AI提示的重要性與職責，掌握關鍵技巧，並開始您的ChatGPT之旅。您將學習到如何有效地設計提示，解決常見的提示問題，並優化提示的除錯過程。進一步，您將瞭解到提示在專業領域如醫學、法律、科學等的應用，以及如何在社交對話、知識查詢、創意寫作等方面運用提示技巧。最後，我們將引導您如何將AI提示運用在創新領域，如藝術創作、遊戲開發、商業應用等。 不論您是初學者還是經驗豐富的專業人士，本書都將為您提供寶貴的知識和實用的工具，助您在AI提示領域取得成功。 本書目標讀者群： ✦AI工程師和開發人員 ✦自然語言處理（NLP）研究者 ✦AI產品經理 ✦學術界和工業界的專業人士 ✦AI愛好者和學習者 本書特色 ✤揭開AI提示的奧秘，從基礎知識到高級技巧 ✤實戰付費版ChatGPT Plus的Code interpreter及Plugins ✤提供實用的提示設計和AI應用實例 ✤深入瞭解AI提示在各專業領域中的創新應用 ✤掌握ChatGPT和其他AI工具的關鍵技巧 ✤明確展示AI提示工程師的職責與前景 目錄 序言 前言 目標讀者群的介紹 Chapter01 揭開提示工程師的神秘面紗 1-1 勇闖提示工程師領域：定義與職責 1-1-1 初探提示工程師的定義 1-1-2 提示工程師的職責 1-2 成為優秀提示工程師的技能與素質 1-2-1 技術專長和知識 1-2-2 溝通和協作能力 1-2-3 學習和自我提升 1-3 職業發展與前景展望 1-3-1 提示工程師的職業發展 1-3-2 行業趨勢和前景展望 1-3-3 發展策略和自我提升 Chapter02 進入 ChatGPT 的基礎知識 2-1 ChatGPT 解析：概述與工作原理 2-1-1 OpenAI 是何方神聖 2-1-2 ChatGPT 使用的 AI 技術 2-1-3 ChatGPT 的運作原理 2-2 掌握 ChatGPT 的優勢與限制 2-2-1 ChatGPT 的優點 2-2-2 ChatGPT 的限制和缺點 2-3 開始你的 ChatGPT 之旅 2-3-1 註冊免費的 ChatGPT 帳號 2-3-2 第一次與 AI 機器人對話就上手 2-3-3 更換新的機器人 2-3-4 登出 ChatGPT 2-4 了解 ChatGPT Plus 付費帳號 2-4-1 ChatGPT Plus 與免費版 ChatGPT 差別 2-4-2 升級為 ChatGPT Plus 訂閱使用者 2-4-3 開啟 Code interpreter 功能 2-4-4 開啟 ChatGPT 的 Plugins Chapter03 打造高效提示的基本原則 3-1 目標明確，提高內容準確度 3-1-1 使用簡潔的語言 3-1-2 避免含糊不清的問題 3-1-3 確認問題是否完整 3-1-4 清楚表達您的意圖 3-2 提高內容精確度的提示技巧 3-2-1 上下文的定義和作用 3-2-2 背景的定義和作用 3-2-3 避免使用模糊或歧義性的詞語 3-2-4 適當使用同義詞 3-3 了解 AI 模型期望輸入格式 3-4 聰明提示 ChatGPT 3-5 提升提示技巧：私房撇步大公開 3-5-1 限制語言 3-5-2 說明輸出內容的形式 3-5-3 接續未完成的答案 3-5-4 利用標籤指導對話的重要性 3-5-5 限制回答內容的字數 3-5-6 提醒ChatGPT 不需要重複題目 3-5-7 結合引號（""）或上下括號（「」）來補強重點 3-5-8 自行提供範本給ChatGPT 參考 3-5-9 比較中文及英文的提示（prompt）差異 3-6 以人物背景設定來提高內容精確度 3-6-1 人物背景設定：醫美專業醫師 3-6-2 人物背景設定：專業導遊 3-6-3 人物背景設定：知名部落格寫手 3-6-4 人物背景設定：新聞主播 Chapter04 常用的提示方法和策略 4-1 關鍵字提示法：點石成金的秘密 4-1-1 使用關鍵字建立提示列表 4-1-2 使用關鍵字進行搜索 4-1-3 進行關鍵字匹配和篩選 4-2 引導式提示法：解開 AI 潛能的鑰匙 4-2-1 提出開放性問題 4-2-2 引導思考和討論 4-2-3 提供相關資源和指引 4-2-4 引導式提示法—以 ChatGPT 實作 4-3 類比和比喻提示法：突破創意的門戶 4-3-1 理解問題和概念 4-3-2 尋找相似情境或概念 4-3-3 建立類比和比喻關係 4-3-4 檢驗和評估類比和比喻的有效性 4-3-5 類比和比喻提示法—以 ChatGPT 實作 4-4 探索式提示法：尋找無限可能 4-4-1 探索式提示法的步驟 4-4-2 探索式提示法的指引 4-4-3 探索式提示法—以ChatGPT 實作 Chapter05 解決提示工程中的常見問題 5-1 應對模糊輸入和期望輸出 5-1-1 要求更具體的輸入 5-1-2 解釋期望輸出的細節 5-1-3 提供範例和範本 5-2 克服錯誤理解與誤導回答 5-2-1 請求更多上下文 5-2-2 釐清問題或回答 5-2-3 人工干預和校正 5-3 避免過度提問和模型無回應 5-3-1 合理限制提問數量 5-3-2 提供解釋和引導 5-3-3 改進模型能力 Chapter06 優化提示的除錯過程 6-1 設計有針對性的測試範例 6-2 分析和解讀模型輸出 6-2-1 收集和整理測試結果 6-2-2 準確性和完整性分析 6-2-3 符合提示要求的分析 6-2-4 邏輯性和可解釋性分析 6-2-5 視覺化分析 6-3 根據意見反應（feedback）調整提示設計 Chapter07 酷炫的生成式 AI 繪圖平台與工具 7-1 認識生成式 AI 繪圖的魅力 7-2 克服生成式 AI 繪圖的道德與法律問題 7-3 解決生成式 AI 繪圖中的欺詐與偽造 7-4 保障生成式 AI 繪圖的隱私與資料安全 7-5 介紹常見的 AI 繪圖平台 7-6 選擇適合的 AI 繪圖平台的技巧 7-6-1 功能特點 7-6-2 使用體驗 7-6-3 技術支援 7-7 DALL-E 2 AI 繪圖平台的技巧與實踐 7-7-1 利用 DALL-E 2 以文字生成高品質圖像 7-8 Midjourney AI 繪圖平台的技巧與實踐 7-8-1 申辦 Discord 的帳號 7-8-2 登入 Midjourney 聊天室頻道 7-8-3 下達指令詞彙來作畫 7-8-4 英文指令找翻譯軟體幫忙 7-8-5 重新刷新畫作 7-8-6 取得高畫質影像 7-8-7 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避免過度使用模板回答 11-2 處理禮貌用語和隱喻 11-2-1 適當的禮貌用語 11-2-2 辨識隱喻 11-2-3 適時的幽默和玩笑 11-3 解決對話中的歧異和誤解 11-3-1 主動澄清 11-3-2 聆聽和確認 11-3-3 提出具體問題 11-4 社交對話與生活應用實例 Chapter12 知識查詢和解答提示技巧 12-1 高效檢索與提供準確的知識 12-1-1 了解檢索工具 12-1-2 關鍵字選擇 12-1-3 來源可靠性驗證 12-1-4 理解使用者需求 12-2 解答常見問題和疑問 12-2-1 建立常見問題集 12-2-2 清晰簡潔的表達 12-2-3 提供具體的解決方案 12-3 處理多樣的知識類型和資源 12-3-1 多方面知識瞭解 12-3-2 整合多種資源 12-3-3 引用和注明資料來源 12-4 知識查詢和解答應用實例 12-4-1 網站客服機器人 12-4-2 在線論壇參與者 12-4-3 資料庫管理員 Chapter13 創意和故事寫作提示技巧 13-1 激發創意和故事情節 13-1-1 多元化的靈感來源 13-1-2 問「如果」的問題 13-1-3 隨筆寫作 13-2 建立妙趣橫生的角色 13-2-1 創造多維度的角色 13-2-2 行為和反應的一致性 13-2-3 人物關係的發展 13-3 營造令人難忘的場景和背景 13-3-1 生動的描述和感官細節 13-3-2 獨特的環境元素 13-3-3 地點研究和想像 13-4 創意和故事寫作應用實例 13-4-1 小說寫作 13-4-2 電影劇本 13-4-3 廣告和行銷文案 Chapter14 專業領域提示技巧—使用GPT-4 14-1 醫學領域的提示應用 14-1-1 準確的醫學知識檢索 14-1-2 解釋專業術語和概念 14-1-3 提供指南和建議 14-2 法律領域的提示應用 14-2-1 法律法規查詢 14-2-2 解釋法律條文和案例 14-2-3 提供法律意見和建議 14-3 科學領域的提示應用 14-3-1 科學文獻檢索 14-3-2 解釋科學概念和理論 14-3-3 提供科學方法和實驗設計建議 14-4 資訊科技軟體整合應用 14-4-1 軟體需求分析 14-4-2 資料庫設計和管理 14-4-3 軟體測試和故障排除 14-5 資訊科技程式整合應用 14-5-1 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