生成与推理:DeepSeek的对话原则与思维方法电子书

前言

第1章 对话系统的演进

1.1 从规则系统到神经网络

1.2 传统对话系统与现代AI对话系统的对比

1.2.1 传统对话系统：规则与统计的时代

1.2.2 现代AI对话系统：深度学习的崛起

1.2.3 现代AI对话系统的优势与挑战

1.2.4 现代AI对对话系统设计的影响

1.3 生成式人工智能与推理式人工智能

1.3.1 生成式人工智能

1.3.2 推理式人工智能

1.4 DeepSeek：人工智能对话领域的新生力量

1.4.1 DeepSeek的核心技术与创新

1.4.2 性能对比与行业影响

1.4.3 市场竞争与未来展望

本章总结

第2章 生成式对话的原理与技巧

2.1 生成式对话的原理

2.2 生成模型的优势与局限

2.2.1 生成模型的核心优势

2.2.2 生成模型的技术局限

2.2.3 可控生成的技术演进

2.2.4 应用场景的适应性边界

2.3 生成模型的提示词策略

2.3.1 传统提示词工程的核心原则

2.3.2 OpenAI给出的写好提示词的六大原则

2.3.3 结构化提示词

2.3.4 多步骤指令与任务分解方法

2.3.5 温度与采样参数对输出的影响

2.3.6 DeepSeek-V3版提示词技巧

2.4 生成任务的最佳实践

2.4.1 内容创作：如何生成高质量内容

2.4.2 全能客服：提高客户满意度

2.4.3 虚拟IP：叙事驱动的文本冒险/角色扮演游戏

2.4.4 生成任务常见问题解决方案

本章总结

第3章 推理式对话的原理与技巧

3.1 推理模型对话的原理

3.1.1 推理的本质：从已知到未知

3.1.2 推理模型的核心机制

3.1.3 知识表示与推理：模型智能的基石

3.2 推理模型的优势与局限

3.2.1 解决复杂问题与进行多步推理的能力

3.2.2 推理过程的透明度与可解释性

3.2.3 专业领域知识应用与局限

3.2.4 推理深度与计算效率的权衡

3.3 提升推理模型性能的提示词策略

3.3.1 提示词工程在驾驭人工智能推理能力中的关键作用

3.3.2 构建推理模型提示词的基本原则

3.3.3 简洁直接提问的重要性

3.3.4 避免冗余指令的具体方法

3.3.5 结构化输出的引导技巧

3.3.6 运用高级提示词工程策略以提升推理模型的性能

3.4 推理任务的最佳实践

3.4.1 数学问题求解与推理过程

3.4.2 法律文本分析与逻辑推导

3.4.3 科学研究与假设验证方法

3.4.4 多步骤决策与复杂规划案例

3.4.5 问答系统：提供准确的答案

3.4.6 决策支持系统：辅助决策

3.4.7 智能搜索：提高搜索效率

本章总结

第4章 行业应用案例研究

4.1 AI全面赋能新媒体

4.1.1 市场洞察与账号定位

4.1.2 生成智能内容与运营

4.1.3 AI助力智能运营

4.2 教育领域的应用与优化

4.2.1 智能教学准备：精准规划与设计

4.2.2 个性化学习与辅导：因材施教的AI伙伴

4.2.3 高效资源生成：丰富教学素材库

4.2.4 智能评估与反馈：促进深度学习

4.2.5 学术研究支持：赋能高等教育与科研

4.2.6 优化策略与伦理考量

4.3 软件开发与自动化测试

4.3.1 AI赋能软件工程新可能

4.3.2 提示词在软件开发关键环节的应用

4.3.3 提示词在自动化测试提速中的应用

4.3.4 实践要点与提示词优化思路

4.4 金融分析与决策支持系统

4.4.1 智能研报生成与解读

4.4.2 风险评估与管理

4.4.3 智能投资顾问

4.4.4 交易策略开发与回测

4.5 医疗健康领域的应用挑战

4.5.1 医疗行业的需求背景和潜在机会

4.5.2 医疗健康领域的提示词应用

4.5.3 典型应用场景

4.5.4 医疗健康领域的应用挑战

本章总结

第5章 未来展望

5.1 生成与推理的互补与共生

5.2 多模态能力的深度融合

5.3 AI思维的进化：从工具到伙伴，再到自主智能体

5.4 技术发展趋势预测：未来的星辰大海

5.5 结语：拥抱变革，与智能共舞

参考文献