序

站在数字化转型的十字路口回望历史，我们会发现技术革命往往伴随着社会的重大转型，悄然间便重塑了世界的面貌。今天，我们正迎接又一场变革的巨浪——大模型的崛起，它不仅在技术领域带来了深远的影响，也正在重塑我们的社会结构和日常生活。

顾名思义，大模型是指那些拥有巨大参数量、能力强大且复杂的人工智能模型。它们通过预训练和大规模数据分析，展现了在自然语言理解、图像识别、自然语言生成等领域的惊人能力。自ChatGPT、文心一言等国内外语言大模型发布以来，我们见证了大模型技术的爆发性增长——从一个新兴概念发展成了能够助推数字经济、催生新行业和变革传统产业的关键因素，它的诞生和发展引领着我们走向全新的创作时代。大模型的应用在未来将触及生活的方方面面，从电子商务营销、内容创作到智能编程，再到软件生态赋能。

随着大模型技术的不断完善和普及，我们将进入一个由数据驱动、智能辅助的全新工作模式和生活模式。个人和企业将能够利用大模型来降本增效，并创造全新的用户体验。在这一过程中，我们必须意识到，技术本身并不是万能的，如何使用技术，如何将其融入我们的工作和生活，将是我们需要深思的问题，大模型不仅是技术的创新，更是一种人与机器共同协作的新范式。

提示工程（Prompt Engineering）是这个新兴范式中重要的一环，是指提示工程师在使用大模型进行生成任务时，通过设计和优化输入的提示词，引导大模型生成符合用户期望的输出内容。这种方式类似于与智能体进行高级别的对话，它要求我们不仅要精确地表达我们的需求，还需要对模型的工作原理和语言习惯有深入的理解。在实际应用中，提示工程的重要性体现在：它能够让大模型在复杂情境下更加精准地执行任务。在内容创作领域，通过精心设计的提示，模型能够生成具有特定风格和主题的文章；在编程领域，准确的提示能够引导模型提供更合理的代码建议；而在电子商务中，个性化的提示则能够提高产品推荐的相关性和用户满意度。

在这个技术不断突破的时代，大模型已经从一个科研概念转变为实际应用的工具，影响着业界的每一个角落。提示工程师作为这场革命的先行者和实践者，不仅需要理解大模型的核心技术，更要掌握如何有效地与这些强大的工具进行沟通与合作。当前，我国正处在科技竞争和产业变革的过程中，本书旨在为读者提供技术科普和操作指南，全面介绍大模型的技术原理，从技术溯源、底层架构、应用前景等维度进行详尽客观的阐述，帮助读者了解提示工程这一新兴技术，充分挖掘大模型的潜能，并将其应用于解决现实生活中的复杂问题。

本书共分为两个部分，紧扣大模型的理论与实践。

在本书的第一部分，我们将深入探讨大模型技术的起源、发展历程以及其在新时代技术变革中的核心地位。从大模型的基础概念开始，逐步揭开它的神秘面纱，探究其工作原理和演变历程。读者将了解大模型如何从一个技术概念逐渐成长为改变世界的强大力量，以及它在不同领域中的多元化应用，感受大模型在多行业、多维度带来的生产力变革。我们将为读者提供一个全面的视角，理解大模型的核心技术及其在多种场景下的创新应用。

然而，仅仅理解大模型的原理和应用是远远不够的，掌握与大模型对话的技巧，才是新时代与新生产方式的入场券。因此，本书第二部分聚焦于提示工程——一种与大模型进行高效交互的关键技术。我们将探讨如何通过精心设计的提示词，引导大模型提供更精准、更有用的输出。通过学习本书，读者将了解提示工程的基本原则与关键要素，以及如何成为一个合格的提示工程师。通过一系列实际案例，读者将掌握如何在不同的业务场景中应用提示工程，以及如何利用提示工程提升工作效率和创造力；并通过掌握高效生产力工具，在相关行业应用中探索大模型技术的新边界。

最后，我们将一同站在时代的十字路口，挖掘大模型技术的未来与前景。在后记中，我们将会探讨大模型如何与最新的技术趋势相结合，以及这些结合将如何推动数字世界、数字经济的进一步发展。读者将了解到大模型在构建更加智能、更加互联的数字环境中所扮演的角色，以及它们在未来可能带来的变革。

本书的出版，不仅要感谢教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目“生成式人工智能助推数字经济高质量发展的机制与路径研究”（23JZD022）及国家自然科学基金项目（72271236）的支持；还要感谢作者所在的中国人民大学信息学院与中国人民大学商学院的大力支持；同时，还要特别感谢中国人民大学交叉科学研究院、中国人民大学元宇宙研究中心、中国人民大学国家发展与战略研究院、中国人民大学首都发展与战略研究院在本书出版过程中的一系列支持，包括在交叉学科的学术沙龙交流、思想的碰撞过程中对我们的持续启发。此外，我们还要感谢数字经济与商务协作实验室团队成员王天姿、林臻杰、闫怡君、张晓玲、薛童、曾昂、张露璐、胡雄杰、郭志刚、黄天乐、李志鸿的支持。

让我们一起来感受大模型给提示工程师带来的创新动力吧！

作者
2023年12月于中国人民大学理工配楼