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Model-Based Requirements Engineering

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LLM提示工程技術:打造兼具藝術與科學的高效應用
滿額折
出版日:2025/12/25 作者:John Berryman; Albert Ziegler  出版社:美商歐萊禮  裝訂:平裝
Albert 和 John 是史上最成功的生成式 AI 產品之一 GitHub Copilot 的幕後推手,也因此成為值得學習的典範。本書讓每個人都能輕鬆邁入提示工程這個領域。 ―― Hamel Husain,獨立 AI 研究員與顧問 大型語言模型(LLM)正在徹底改變世界,期許能自動化各種任務並解決複雜問題。新一代的軟體應用紛紛把這些模型作為基礎元件來釋放幾乎所有領域中的驚人潛力,但同時也需要全新的技能才能穩定運用這些能力。本書將帶領你學習提示工程的藝術與科學 ― 這正是釋放 LLM 真正潛能的關鍵。 產業專家 John Berryman 和 Albert Ziegler 將分享如何與 AI 有效溝通,將你的想法轉化為適合語言模型理解的格式。學會理論基礎與實用技巧之後,你將具備充分的知識與信心來打造新一代的 LLM 應用程式。 本書精彩內容: • 理解 LLM 的架構,並學會與其互動的最佳方式 • 針對你的應用程式設計完整的提示撰寫策略 • 收集、篩選並呈現高效提示所需的上下文資訊 • 精通特定提示技巧,例如少樣本學習、思維鏈提示設計與 RAG(檢索增強生成)
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