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| 編輯推薦： |
这本书适合想借助新技术提升学术研究效率的人员：
一、高度重视实操，提供完整提示词及输出示例
二、中英文交替提问，回答更精确
三、预设提问模板，新手可直接复制使用
四、少踩坑，规避错误提问方式
五、文末提供练习，启发读者认知升级
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| 內容簡介： |
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本书聚焦于解决学术群体如何使用恰当的提示词与人工智能进行高效互动，进而提升学术效率，实现学术工具的革新。本书在讲解提示词的同时，将结合具体的学术场景，例如选题确定、概念画图、文献整理、质性研究编码、表格制作等，给出具体的提问示例及讲解。通过手把手的方式带领用户掌握学术提示工程，从而在学术界不断保持竞争力。
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| 關於作者： |
宋义平，中国人民大学社会学博士，重庆理工大学外国语学院研究生导师，新学术教育平台“学术志”联合创始人。
郭泽德，新学术教育平台“学术志”创始人，AI学术进化营发起人，北京信息科技大学教师，北京市优秀博士毕业生，著有《写好论文》《质化研究理论与方法》等图书。
赵鑫，新学术教育平台“学术志”首席学术官，博士生导师，天津工业大学教授，国家社科项目结题同行评议专家。主持完成国家社科项目1项，完成国家出版基金项目1项，主持省部项目8项，出版专著和教材十余部。
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| 目錄：
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第一章 提示工程与学术研究效率
引子：鲁提辖与ChatGPT·············································2
第一节 什么是prompt模型？······································4
第二节 高质量提问的整体学习框架······························11
第三节 本书的写作逻辑············································15
第二章 常见的错误提问方式
第一节 就事论事型··················································20
第二节 画地为牢型··················································24
第三节 想当然型·····················································29
第四节 简单粗暴型··················································35
第五节 问题不当型··················································43
第六节 缺乏比较型··················································45
第三章 prompt初级模型（上）
第一节 指示模型·····················································55
第二节 角色设定模型···············································65
第三节 简单任务模型···············································72
第四节 案例示范模型···············································82
第五节 头脑风暴模型···············································85
第四章 prompt初级模型（下）
第一节 逻辑自洽模型···············································92
第二节 关键词模型················································102
第三节 知识生产模型············································· 110
第四节 知识整合模型·············································121
第五节 决策模型···················································128
第五章 prompt进阶模型(上)
第一节 弹性指示模型·············································140
第二节 明确指示模型·············································162
第三节 知识扩展模型·············································172
第四节 摘要提炼模型·············································179
第五节 强化学习模型·············································184
第六章 prompt进阶模型（下）
第一节 情感分析模型·············································202
第二节 实体区分模型·············································208
第三节 文本分类模型·············································224
第四节 横纵比较模型·············································230
第五节 对外拓展模型·············································243
第七章 使用框架模型解决复杂学术问题
第一节 什么是框架模型？·······································268
第二节 作为通用形式模型的SRGCD模型····················269
第三节 解决实质性问题的内容模型····························272
第四节 一个实例：如何用ChatGPT形成高质量选题·······277
结语 一段未竟的进化之旅
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| 內容試閱：
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智能时代我们如何做学术
智能时代的狂风已经在我们的世界中翻滚，撕裂着旧有的思想皮囊，搅动着学术海洋的波涛。在这变革的洪流中，ChatGPT如同一座灯塔，照亮了前方的道路，同时又如同一位趋势引领者，揭示了一个全新的未来。ChatGPT用无比强大的生成能力，如同利剑一般刺入我们习以为常的知识生产模式，不论我们是否欢迎它，都无法阻止这场智能革命的到来。
作为学术界的一分子，我们有责任也有义务去解析这场洪流，明晰这个全新的外部环境。ChatGPT的存在如同一个挑战和机遇的矛盾体，它会替代我们的部分学术工作，同时又倒逼我们在创新性思维和批判性思维上进行突破。在这场洪流中，我们需要转变观念，重新审视自己的定位，寻找属于自己的新出路。
在智能革命的大背景下，我们需要把握历史的方向，就像航海者通过罗盘来确认方向一样，要明确ChatGPT在学术研究中的位置。就像过去利用谷歌学术等工具提升我们的学术生产力一样，现在需要用ChatGPT来提升我们的学术生产力。不过分夸大，未来的学术世界里将存在两拨人：一拨人将熟练驾驭智能工具，他们就像科技大潮中熟练航行的船长；另一拨人则无法或不愿使用智能工具，他们可能成为科技大潮中的落后者。
尽管我们在畅享科技浪潮，却不能让机器独霸知识的海洋。我们要保持主体性，要指导机器，告诉它什么是有价值的知识，什么是需要我们去关注的方向。在面对智能工具的时候，我们不能成为机器的奴隶，而是要把它当作我们的伙伴、助手。ChatGPT如同一个超级大脑，可以提供各种可能性，但我们需要决定哪些是我们需要的，哪些是我们可以放弃的。
在这个智能时代，我们既要利用ChatGPT等智能工具提高学术生产力，也要维护学术的独立性和主体性。我们需要重新定义自己的角色，把握住学术生产过程中的主导权。尽管ChatGPT能够提供很大的便利，但是我们不能忽视人类自身在学术研究中的重要性。我们需要保持创新精神，发挥创造力，提出新的问题，开辟新的研究领域。
我们身处智能时代，眼前的先进工具，如同深渊中的黑箱，让我们着迷又无所适从。它们预装了无边无际的知识宇宙，宛如一个庞大且复杂的大模型，然而对于我们这些使用者而言，如何驾驭它们，却成了我们正面临的新的挑战。我们无法洞察大模型内部的机理，唯一能够掌控的，就是手中这个向它提问的工具，这把如神奇钥匙的“小模型”。是的，它就是我们向ChatGPT提出问题的方式——prompt，也就是我们所说的提示词。
阿基米德曾说：“给我一个支点，我能撬动地球。”如今在智能时代的洪流中，我们手握一把神奇的钥匙，就有可能启动人类知识的庞大引擎，触达我们无法想象的高度。因此，学习并熟练使用提示词，无疑是我们走向智能时代的第一步，更是我们在学术道路上挖掘知识的矿藏、点亮真理灯塔的重要工具。
为了确保你从这本书中获得最佳的学习效果，以下4点说明对你在理解和应用这本书的内容时具有重要的参考价值。
首先，这本书高度重视实践操作的环节，提供了一套完整的提示词，以及使用ChatGPT-3.5生成的输出示例。我们鼓励你自行复制或参考本书中的提示词，进行实际操作。然而，需要你明确的是，由于ChatGPT模型的设计特性——模型的输出基于概率性的工作规则，即便使用相同的提示词，生成的答案也可能存在差异。因此，一种行之有效的实践策略是：对于同一问题，可以尝试提问3～5次，以便从中选取最优的答案。
其次，关于提问的语言选择，从输出效果来看，英文的质量通常优于中文。虽然ChatGPT在训练时考虑到了英文和中文的语料库，但实际使用中，英文提问往往能得到更高质量的回答。鉴于本书篇幅的限制，我们在大部分提示词上只提供了中文版本。你可以利用ChatGPT将中文提示词翻译为英文，然后尝试用英文进行提问。
再次，本书提供的提示词仅供参考，我们希望你能够以此为起点，获得启发与思考，推己及人，逐步构建适合自己学术领域和学科的提示词模型。这将是一项既富有挑战性又充满趣味性的工作，它需要你投入相当大的精力。在这一过程中，你将发现自己的批判性思维能力和提问技巧得到了显著的提升。
最后，我们在详解部分提示词的环节中，为读者预设了一些实践练习。这些练习使用的是通用模板，你可以根据自身的研究需求替换其中的信息，以此进行实践，从而不断提升你的提问技巧。
需要说明的是，除了ChatGPT，还有诸多国内外的AI大语言模型，例如NewBing、Claude、Bard、讯飞星火大模型、文心一言等。本书在进行提示词互动演示时，基本以ChatGPT为主，但本书提供的提示词思路也同样适用于其他AI工具。读者在迁移使用时，也需要注意因地制宜，以符合不同AI工具的具体特点。
我们期待，通过对提示词的深入研究和实践，能为广大学者提供一把入门的钥匙，引领他们走向更广阔的知识的海洋。在这一过程中，我们更期待每一位学者只需使用自然语言便可熟练驾驭这把钥匙，成为真正的提示词大师，以此激发出他们的学术热情，赋能他们的研究之路，进一步探索和创造新的知识和价值。
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