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前言
第1章 认识大语言模型
1.1 大语言模型是什么
1.2 大语言模型的发展现状
1.3 大语言模型的重要概念
1.4 大语言模型的使用方式
第2章 ChatGPT应用体验
2.1 第一次对话
2.2 设计特定语境上下文
2.3 模拟API参数
2.4 专业领域助手
2.5 基于对话绘图
2.6 场景总结
第3章 ChatGPT API
3.1 准备工作
3.2 ChatGPT API调用流程
第4章 Python ChatGPT API库
4.1 Python ChatGPT开发环境
4.2 Python示例应用
4.3 解析Python示例应用
第5章 提示工程
5.1 提示工程是什么
5.2 提示内容
5.3 规范化提示
第6章 提示类型
6.1 标准、指令、角色提示
6.2 思维链提示
6.3 自洽、知识生成提示
6.4 总结和建议
第7章 基于提示工程应用Python数据分析
7.1 提示构建思路
7.2 Python是什么
7.3 Python语法特征
7.4 Python变量
7.5 Python运算符
7.6 Python字符串
7.7 Python条件控制
7.8 Python循环
7.9 Python复合数据类型
7.10 Python函数
7.11 Python类
7.12 Python模块和包
7.13 Python Pandas包
7.14 Python Matplotlib包
第8章 基于提示工程应用SQL
8.1 应用思路
8.2 构建SQL语境
8.3 查询数据
8.4 数据排序分析
8.5 数据修改
8.6 数据删除
8.7 多表关联分析
8.8 字符串处理
8.9 日期、时间数据处理
8.10 窗口函数
8.11 报表分析
8.12 NULL值处理
8.13 集成Python数据分析
8.14 SQL集成GPT
第9章 基于提示工程应用概率和统计
9.1 应用思路
9.2 基本概念
9.3 离散型随机分布
9.4 连续型随机分布
9.5 线性回归分析
9.6 时间序列分析
第10章 基于提示工程应用生产力工具
10.1 Excel数据处理
10.2 思维导图
10.3 图片编辑
10.4 流程编辑
第11章 国产大语言模型
11.1 大语言模型通用提示技巧
11.2 介绍国产大语言模型
11.3 应用国产大语言模型
附录1 部分国产大语言模型
附录2 国产大语言模型的发展
封底
更新时间：2025-03-17 18:31:55
完结共80章
倒序