推薦序一　學習成為善用AI的人

寶玉，提示工程師

一年多以前，這本書的第1 版出版之時，ChatGPT 方才引爆全球。那時，人們對AI既好奇又焦慮；今天，AI技術更為普及，大模型（large language model，LLM）的格局也不再是 OpenAI一家獨大——國內(nèi)的 DeepSeek-R1 等大模型已躋身世界一流，再度掀起了AI技術的熱潮。假如你正想找一本專門介紹 DeepSeek 應用開發(fā)的書，不妨讀讀這本，因為其中關于模型原理、提示詞寫法及 API 的知識，同樣適用于 DeepSeek。

一本優(yōu)秀的技術圖書，不僅要經(jīng)得起時間的考驗，還需“扛得住”技術的迭代。就像這本書，在第1 版出版不到一年后，兩位作者與時俱進，在新版中補充了 RAG（retrieval-augmented generation，檢索增強生成）、智能體（agent）等時下熱門的內(nèi)容，并將示例代碼替換為適用于最新模型的版本；而譯者針對從原書出版到譯作出版期間出現(xiàn)較大變化的情況添加了譯者注。更重要的是，當 DeepSeek 等新一代大模型出現(xiàn)后，書中已有的知識仍然適用。

在新版即將面世之際，我重讀了第1 版的推薦序和本次更新的內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)原有序言并不過時，只是有必要補充一些新動向。接下來，我想分享一下自第1 版出版以來，AI領域出現(xiàn)的一些重要變化。

過去一年里，大模型的能力飛速提升。一年多以前，GPT-4 剛發(fā)布時成本高昂、速度緩慢，如今 GPT-4o 的成本已降至剛發(fā)布時的十分之一，且速度更快、能力更強；DeepSeek-V3 的 API 服務成本則只有 GPT-4o 的三十分之一。OpenAICEO Sam Altman 甚至預測，特定水平的AI的使用成本大約每年都會下降至前一年的十分之一，且由此迎來使用量的激增。成本的不斷降低也意味著從業(yè)人員可以借鑒這本書提供的示例，探索更多解決現(xiàn)實問題的場景，同時也會催生更廣闊的應用可能性。

AI也在加速落地，帶來越來越豐富的應用場景。例如，AI輔助編程大幅提升開發(fā)效率，AI搜索幫助用戶更快、更準確地找到信息，AI助教為學生提供個性化輔導，AI客服高效收集數(shù)據(jù)并解決問題……智能體在各行各業(yè)迅速崛起，成為新一輪技術創(chuàng)新的焦點。如果想深入了解AI搜索背后的原理，可以參考這本書中與 RAG 相關的內(nèi)容；若好奇AI客服的工作機制，則可借鑒這本書里關于智能體的介紹。

隨著AI逐漸褪去神秘光環(huán)，你會發(fā)現(xiàn)它并非威脅，而不過是工具，是對專業(yè)能力的放大。想要充分利用這一放大效應，最有效的方式是借助編程自動化應用場景。如果你沒有編程基礎，大可以讓AI幫你生成代碼；若能配合書中的示例與講解，你便能更好地掌握AI的工作原理，并將其應用到自己的專業(yè)領域。

當然，這本書并非包含所有的答案，但它足以讓你快速上手，為你打開AI世界的大門，并進一步激發(fā)你深入探索的興趣。愿你在閱讀與實踐的過程中，感受AI技術的魅力，也期待與你共同見證更多富有創(chuàng)造力的應用和成果誕生。