O autorze

O recenzentach

Przedmowa

Wstęp

Część 1. Wprowadzenie do inżynierii promptów

Rozdział 1. Przedstawienie promptów i technik z nimi związanych

• Wymagania techniczne
• Wprowadzenie do promptów LLM
• Sposób działania promptów
  • Architektura
  • Trenowanie dużych modeli językowych
  • Podróż od promptu do odpowiedzi - jak wnioskowanie pomaga LLM w uzupełnianiu braków
• Typy promptów
• Komponenty promptów
• Wcielanie się w role - prompty umożliwiające prowadzenie dostosowanych interakcji
  • Uczenie się na kilku przykładach - trenowanie modeli z użyciem przykładowych promptów
• Mówienie własnym głosem - definiowanie osobowości w promptach
• Stosowanie wzorców do zwiększania efektywności promptów
• Mieszanie i łączenie - stosowanie strategicznych kombinacji w celu poprawiania promptów
• Parametry dużych modeli językowych
• Stosowanie inżynierii promptów (eksperymentowanie)
• Wyzwania i ograniczenia inżynierii promptów
• Podsumowanie

Rozdział 2. Wykorzystanie AI do szybszego tworzenia imponujących treści

• Stosowanie AI do copywritingu
• Tworzenie wpisów w mediach społecznościowych
  • Pisanie wątku tweetów
  • Tworzenie wpisu na Instagram
  • Przygotowywanie tekstów sprzedażowych o wysokiej konwersji
• Pisanie scenariuszy klipów wideo
• Generowanie wpisów na blogi, artykułów i newsów
• Stosowanie AI do generowania zajmujących treści
• Sposoby używania AI do generowania spersonalizowanych komunikatów
• Stosowanie AI do generowania dostosowanych treści
• Podsumowanie

Część 2. Proste techniki inżynierii promptów

Rozdział 3. Tworzenie podcastu z użyciem ChataGPT i inne praktyczne przykłady wykorzystania promptów

• Generowanie pytań do podcastu z celebrytą
• Generowanie pytań do podcastu ze zwykłymi osobami
• Określanie tematów, pomysłów i potencjalnych gości do podcastu
• Wykorzystanie AI do promowania podcastu
  • Pisanie podsumowania odcinka podcastu
  • Tworzenie zajmujących cytatów w celach promocji w mediach społecznościowych
  • Wymyślanie koncepcji zwiastunów podcastu
  • Przekształcanie treści podcastu do postaci wpisu na blogu
• Określanie wnikliwych pytań na rozmowy kwalifikacyjne
• Szlifowanie umiejętności prowadzenia rozmów rekrutacyjnych dzięki użyciu odpowiedzi generowanych przez AI
• Użycie AI do generowania strategicznych pytań na spotkania z klientami
• Podsumowanie

Rozdział 4. Stosowanie dużych modeli językowych do kreatywnego pisania

• Stosowanie sztucznej inteligencji do kreatywnego pisania
• Stosowanie sztucznej inteligencji do generowania tekstów beletrystycznych
• Stosowanie sztucznej inteligencji do pisania poezji
• Podsumowanie

Rozdział 5. Pozyskiwanie informacji z niestrukturalnego tekstu - techniki analizy tekstów z użyciem AI

• Analiza sentymentu - techniki użycia AI do określania emocji ukrytych w tekście
• Organizowanie danych niestrukturalnych - stosowanie AI do automatycznej kategoryzacji tekstów i klasyfikowania danych
• Czyszczenie danych - stosowanie sztucznej inteligencji do wykrywania i rozwiązywania problemów w zbiorach danych
• Rozumienie danych niestrukturalnych - stosowanie rozpoznawania wzorców do wyodrębniania informacji
• Podsumowanie

Część 3. Zaawansowane przypadki użycia z różnych branż

Rozdział 6. Zastosowania dużych modeli językowych w edukacji i prawie

• Tworzenie materiałów dydaktycznych przy użyciu ChataGPT
• Przygotowywanie materiałów dydaktycznych
  • Przygotowywanie kart pracy
  • Tworzenie przykładów z odpowiedziami
  • Zadania tekstowe
• Generowanie testów i sprawdzianów
• Tworzenie kryteriów oceniania
• Tworzenie testów do uzupełniania
• Stosowanie AI do badań prawnych
• Przeglądanie dokumentów prawnych przy użyciu dużych modeli językowych
• Przygotowywanie wstępnych wersji dokumentów prawnych z użyciem dużych modeli językowych
• Wykorzystanie sztucznej inteligencji do edukacji prawnej
• Wykorzystanie LLM do elektronicznego odkrywania dowodów cyfrowych i wsparcia postępowań sądowych
• Wykorzystanie AI do zarządzania własnością intelektualną
• Inne zastosowania LLM w praktyce prawniczej
• Podsumowanie

Rozdział 7. Świt programowania w parze z AI - tworzenie lepszego kodu w towarzystwie inteligentnego asystenta

• Generowanie kodu z wykorzystaniem asystentów
• Od zamieszania do zrozumienia - AI w prostych słowach tłumaczy działanie kodu
• Komentowanie, formatowanie i optymalizacja kodu
• Poprawianie błędnego kodu - jak AI przekształca proces debugowania
• Tłumaczenie kodu z jednego języka na inny
• Studium przypadku nr 1 - tworzenie kodu witryny WWW z wykorzystaniem AI
• Studium przypadku nr 2 - tworzenie rozszerzenia dla przeglądarki Chrome z użyciem AI
• Podsumowanie

Rozdział 8. Sztuczna inteligencja dla chatbotów

• Wymagania techniczne
• Stosowanie API GPT-4 oraz API innych LLM do tworzenia chatbotów
• Tworzenie interfejsów konwersacyjnych przy użyciu API LLM
• Stosowanie sztucznej inteligencji do wsparcia klienta
• Studium przypadku - chatbot AI wspierający użytkownika podczas zamawiania produktów
• Studium przypadku - chatbot do tworzenia interaktywnych quizów oraz zadań
• Podsumowanie

Rozdział 9. Tworzenie mądrzejszych systemów - zaawansowane techniki integracji z dużymi modelami językowymi

• Automatyzacja grupowego wykonywania promptów z użyciem arkuszy kalkulacyjnych
• Integracja LLM ze stosami technologicznymi takimi jak Zapier lub Make
  • Tworzenie i tłumaczenie opisów produktów
• Coś więcej niż API - tworzenie niestandardowych potoków LLM z wykorzystaniem LangChain
  • Elementy konstrukcyjne biblioteki LangChain
  • Korzystanie z LangChain bez pisania kodu - platformy Langflow i Flowise
  • LangSmith - debugowanie, testowanie i monitorowanie własnych przepływów
• Przyszłość integracji LLM - wtyczki, agenty, asystenty, GPT i modele wielomodalne
• Podsumowanie

Część 4. Etyka, ograniczenia i kierunki rozwoju

Rozdział 10. Generatywna sztuczna inteligencja - problematyczne kwestie na styku etyki i innowacyjności

• Przedstawienie etycznych wyzwań związanych z generatywną sztuczną inteligencją
  • Wyzwania związane z zaufaniem i odpowiedzialnością
• Rozważania na temat wpływu ekonomicznego
• Kwestie związane ze zrównoważonym rozwojem środowiska
• Zagrożenia i rozważania związane z zagadnieniami społecznymi
  • Szerszy wpływ społeczny
  • Co kreatywność maszyn ujawnia na temat poznania
  • Obawy związane z obronnością i opieką zdrowotną
• Ścieżka rozwoju - rozwiązania i zabezpieczenia
• Podsumowanie

Rozdział 11. Wnioski

• Podsumowanie zawartości książki
• Rozszerzanie możliwości - innowacyjne zastosowania inżynierii promptów
• Osiąganie zamierzonych efektów - cele inżynierii promptów
• Rozumienie ograniczeń i nadzór
• Podsumowanie

• Назва: Inżynieria promptów bez tajemnic. Sztuka kreatywnego generowania tekstów
• Автор: Gilbert Mizrahi
• Оригінальна назва: Unlocking the Secrets of Prompt Engineering: Master the art of creative language generation to accelerate your journey from novice to pro
• Переклад: Piotr Rajca
• ISBN: 978-83-289-1757-6, 9788328917576
• Дата видання: 2025-01-07
• Формат: Eлектронна книга
• Ідентифікатор видання: inzpro
• Видавець: Helion