大模型應用

趙宇，工學博士，西南財經大學教授，金融智能與金融工程四川省重點實驗室副主任，美國羅切斯特大學聯合培養博士，法國巴黎六大 訪問學者，西南財經大學光華百人計劃人選，中國人工智能學會自然語言理解專委會委員，四川省計算機學會自然語言理解專委會副主任委員。主要研究方向為大模型、通用人工智能、自然語言處理、金融科技等領域，迄今在高水平期刊和會議發表學術論文30餘篇（其中中國計算機學會（CCF）A類/B類 論文10篇），包括IEEE Trans.系列（IEEE TKDE、IEEE TNNLS、IEEE TMM、IEEE TMC）以及人工智能頂會ACL、ICME等。主持2項 自然科學基金（1項面上，1項青年），2項四川省自然科學基金（1項重點，1項面上）。撰寫《知識圖譜》專著1部，參編《金融科技》教材1部。

序 一

序 二

前 言

第 1 章 緒論 /1

1.1 人工智能概述 /1

1.2 自然語言處理 /5

1.3 語言模型與大語言模型 /7

1.4 大模型應用 /10

1.5 本書內容安排 /13

1.6 討論 /14

1.7 習題 /14

第 1 部分 大模型初階應用：

提示工程

第 2 章 初識大模型 /18

2.1 概述 /18

2.2 大模型使用示例 /19

2.3 常見大模型 /22

2.4 大模型分類 /27

2.5 大模型本地部署 /29

2.6 大模型客戶端 /36

2.7 討論 /41

2.8 習題 /42

第 3 章 大模型提示詞 /43

3.1 概述 /43

3.2 提示詞組成要素 /44

3.3 提示詞優化 /62

3.4 提示詞案例 /66

3.5 討論 /80

3.6 習題 /80

第 4 章 大模型輔助工作 /82

4.1 概述 /82

4.2 大模型聯網檢索 /83

4.3 大模型輔助辦公 /87

4.4 大模型輔助創作 /111

4.5 大模型輔助學習 /128

4.6 大模型輔助編程 /132

4.7 綜合案例 /140

4.8 討論 /145

4.9 習題 /145

第 2 部分 大模型高階應用：

關鍵技術

第 5 章 大模型檢索增強生成 /148

5.1 概述 /148

5.2 經典檢索增強生成 /149

5.3 廣義檢索增強生成 /153

5.4 討論 /160

5.5 習題 /160

第 6 章 大模型認知框架 /161

6.1 概述 /161

6.2 情景學習 /162

6.3 思維鏈 /167

6.4 自我一致性 /173

6.5 計劃與執行 /175

6.6 ReAct /177

6.7 反思 /181

6.8 其他認知框架 /187

6.9 討論 /191

6.10 習題 /192

第 7 章 大模型使用工具 /193

7.1 概述 /193

7.2 工具調用能力 /194

7.3 工具調用方式 /196

7.4 常用工具 /209

7.5 討論 /213

7.6 習題 /213

第 3 部分 大模型高階應用：

AI 智能體

第 8 章 AI 智能體概述 /216

8.1 概述 /216

8.2 AI 智能體構成 /217

8.3 多智能體系統 /226

8.4 AI 智能體產品設計 /232

8.5 討論 /237

8.6 習題 /237

第 9 章 AI 智能體平臺與應用 /239

9.1 概述 /239

9.2 智能體開發平臺 /240

9.3 通用 AI 智能體 /254

9.4 討論 /257

9.5 習題 /257

第 10 章 AI 智能體行業案例 /259

10.1 概述 /259

10.2 教育行業案例 /260

10.3 金融行業案例 /263

10.4 法律行業案例 /265

10.5 醫療行業案例 /267

10.6 討論 /271

10.7 習題 /271

附錄 /272

附錄 A 縮略語表 /272

附錄 B 翻譯對照表 /273

參考文獻 /274