本书主要介绍大模型应用，覆盖了从提示工程到AI智能体设计的全方位内容。本书分为三个部分：第1部分介绍“大模型初阶应用：提示工程”的相关知识，包括初识大模型、大模型提示词、大模型辅助工作等；第2部分深入探讨“大模型高阶应用：关键技术”，涵盖大模型检索增强生成、大模型认知框架、大模型使用工具，帮助读者更深入地理解大模型的能力；第3部分介绍“大模型高阶应用：AI智能体”，并通过平台介绍和案例展示，帮助读者培养在实际应用中通过构建AI智能体来解决问题的能力。此外，为帮助读者掌握使用AI大模型的知识与技能，本书附上了丰富的实例和习题，以及实战演练和开发示例，对实际工程开发具有指导意义。

序 一

序 二

前 言

第 1 章 绪论 /1

1.1 人工智能概述 /1

1.2 自然语言处理 /5

1.3 语言模型与大语言模型 /7

1.4 大模型应用 /10

1.5 本书内容安排 /13

1.6 讨论 /14

1.7 习题 /14

第 1 部分 大模型初阶应用：

提示工程

第 2 章 初识大模型 /18

2.1 概述 /18

2.2 大模型使用示例 /19

2.3 常见大模型 /22

2.4 大模型分类 /27

2.5 大模型本地部署 /29

2.6 大模型客户端 /36

2.7 讨论 /41

2.8 习题 /42

第 3 章 大模型提示词 /43

3.1 概述 /43

3.2 提示词组成要素 /44

3.3 提示词优化 /62

3.4 提示词案例 /66

3.5 讨论 /80

3.6 习题 /80

第 4 章 大模型辅助工作 /82

4.1 概述 /82

4.2 大模型联网检索 /83

4.3 大模型辅助办公 /87

4.4 大模型辅助创作 /111

4.5 大模型辅助学习 /128

4.6 大模型辅助编程 /132

4.7 综合案例 /140

4.8 讨论 /145

4.9 习题 /145

第 2 部分 大模型高阶应用：

关键技术

第 5 章 大模型检索增强生成 /148

5.1 概述 /148

5.2 经典检索增强生成 /149

5.3 广义检索增强生成 /153

5.4 讨论 /160

5.5 习题 /160

第 6 章 大模型认知框架 /161

6.1 概述 /161

6.2 情景学习 /162

6.3 思维链 /167

6.4 自我一致性 /173

6.5 计划与执行 /175

6.6 ReAct /177

6.7 反思 /181

6.8 其他认知框架 /187

6.9 讨论 /191

6.10 习题 /192

第 7 章 大模型使用工具 /193

7.1 概述 /193

7.2 工具调用能力 /194

7.3 工具调用方式 /196

7.4 常用工具 /209

7.5 讨论 /213

7.6 习题 /213

第 3 部分 大模型高阶应用：

AI 智能体

第 8 章 AI 智能体概述 /216

8.1 概述 /216

8.2 AI 智能体构成 /217

8.3 多智能体系统 /226

8.4 AI 智能体产品设计 /232

8.5 讨论 /237

8.6 习题 /237

第 9 章 AI 智能体平台与应用 /239

9.1 概述 /239

9.2 智能体开发平台 /240

9.3 通用 AI 智能体 /254

9.4 讨论 /257

9.5 习题 /257

第 10 章 AI 智能体行业案例 /259

10.1 概述 /259

10.2 教育行业案例 /260

10.3 金融行业案例 /263

10.4 法律行业案例 /265

10.5 医疗行业案例 /267

10.6 讨论 /271

10.7 习题 /271

附录 /272

附录 A 缩略语表 /272

附录 B 翻译对照表 /273

参考文献 /274