AI 時代的提問力　Prompt Literacy：精準提問、正確下指令，善用AI的最大潛力！ AI時代の質問力 プロンプトリテラシー 「問い」と「指示」が生成AIの可能性を最大限に引き出す

作者簡介

岡瑞起OKA Mizuki
　　研究學者，筑波大學資訊系副教授、株式會社ConnectSphere董事長、筑波大學情報學博士。
　　曾任東京大學知識結構化中心特聘研究員、筑波大學系統情報系助教；專攻人工生命、網路科學。
　　著作：《AI時代的提問力Prompt Literacy》（合著）、《ALIFE人工生命：開發更具生命力的AI》、《作動ALIFE：透過實際建置的過程初步了解人工生命模型理論》等。


橋本康弘HASHIMOTO Yasuhiro
　　研究學者，會津大學電腦理工學部副教授。東京大學工學博士。
　　曾任學術振興會特別研究員、東京大學工學系研究科講師、筑波大學資訊系助教；專攻人工生命、計算社會科學。
　　著作：《AI時代的提問力Prompt Literacy》（合著）。
　　譯作：《網路科學入門》、《人工智慧：圖靈、布魯克斯和辛頓》等。


譯者簡介

許郁文
　　輔仁大學影像傳播學系畢業。因對日文有興趣，於東吳大學日本語文學系研究所取得碩士學位。曾擔任日商多媒體編輯、雜誌日文採訪記者，現職為專職譯者。
　　近期譯作：《AI時代的提問力》、《大谷翔平也在用的曼陀羅思考法》、《向編輯學思考》等書。

前言

第1章  大型語言模型登場

　1-1  蔚為社會現象的ChatGPT

　1-2  工作會隨著AI改變嗎？

　1-3  與AI共存的必要性

 

第2章  提示工程

　2-1  什麼是提示詞

　2-2  輸入提示詞的注意事項

　2-3  馴服大型語言模型

 

第3章  提示模式

　3-1  人物誌模式

　3-2  受眾人物誌模式

　3-3  精緻化詢問

　3-4  認知驗證模式

　3-5  翻轉互動模式

　3-6  少量樣本提示模式

 

第4章  觸發式提示的威力

　4-1  Chain-of-Thought模式

　4-2  Chain-of-Verification模式

　4-3  退一步提示模式

　4-4  後設認知提示模式

 

第5章  進階發展的技術

　5-1  自我一致性模式

　5-2  ReAct模式

　5-3  RAG（搜尋增強生成）

　5-4  LLM-as-Agent

 

第6章  AI代理人和社會

　6-1  AI代理人的自律性

　6-2  AI代理人的社會性

　6-3  嶄新的資訊生態系

 

結語