電子工業(yè)出版社第5章AI文本生成應(yīng)用01.文本生成大模型CONTENTS02.提示詞的使用03.AI文檔生成04.AI醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析目錄推理大模型推理大模型不僅能夠生成文本，還能進(jìn)行邏輯推理和判斷，適用于復(fù)雜的文本任務(wù)，如法律文書生成等。語言大模型以生成流暢、連貫的自然語言為核心目標(biāo)，基于Transformer架構(gòu)，通過海量非結(jié)構(gòu)化文本（如網(wǎng)頁、書籍）訓(xùn)練。語言大模型5.1文本生成大模型（1）生成多樣性可模擬不同文體風(fēng)格（如新聞、詩歌、對話），支持多輪交互與上下文語義追蹤。（2）語義理解擅長捕捉語境中的隱含信息，例如情感傾向與文化背景適配。（3）應(yīng)用場景：適用于內(nèi)容創(chuàng)作（營銷文案、小說）、智能客服、翻譯與摘要等語言主導(dǎo)型任務(wù)。1.技術(shù)特點(diǎn)與核心能力：5.1.1語言大模型操作5.1新聞風(fēng)格請寫一篇XXXX大學(xué)2025年田徑運(yùn)動會的新聞稿，200字左右。提示詞：生成效果圖：操作5.2詩歌風(fēng)格請生成一首贊美XXXX大學(xué)校園風(fēng)景的七言律詩。提示詞：生成效果圖：操作5.3對話風(fēng)格請使用教師和學(xué)生對話的方式，解釋一下BMI指數(shù)。提示詞：生成效果圖：操作5.4情感傾向與文化背景適配請以李清照的風(fēng)格，寫一首詞，描述XXXX大學(xué)的景色，詞牌為浣溪沙。提示詞：生成效果圖：操作5.5營銷文案請寫一個營銷文案，推銷一下無創(chuàng)血糖儀，200字。提示詞：生成效果圖：操作5.6小說請寫一個李時珍穿越到XXXX大學(xué)，并在主樓前留下雕像的故事，1000字。提示詞：生成效果圖：2.國內(nèi)外主流模型國外國內(nèi)GPT-4oDeepSeek-V3文心一言4.5（1）GPT-4o是OpenAI開發(fā)的多模態(tài)語言模型發(fā)布時間：2025年5月13日“o”代表“omni”，意為全能的官網(wǎng)：OpenAI暫未對中國大陸開放GPT-4o的官方服務(wù)頁面截圖：模型介紹：（2）DeepSeek-V3DeepSeek-V3是由深度求索公司研發(fā)的一款基于混合專家架構(gòu)的大型語言模型。發(fā)布時間：2024年12月26日總參數(shù)規(guī)模達(dá)6710億，每次推理僅激活370億參數(shù)官網(wǎng)：頁面截圖：模型介紹：（3）文心一言文心一言是百度推出的人工智能大語言模型，具備強(qiáng)大的自然語言處理能力。目前版本有：文心大模型4.5和X1都具備推理能力，同時也都具有較強(qiáng)的語言處理能力，相對來說，X1更偏向推理大模型，4.5則更偏向語言大模型（同時兼具強(qiáng)大的多模態(tài)能力）。官網(wǎng)：頁面截圖：模型介紹：（4）通義千問通義千問是阿里云自主研發(fā)的超大規(guī)模語言模型。目前最新版本是Qwen3官網(wǎng)：頁面截圖：模型介紹：操作5.7對AI醫(yī)生的看法操作要求：分別登錄DeepSeek（）文心一言（）通義千問（）使用提示詞：請闡述一下對AI醫(yī)生的看法。將生成的結(jié)果，進(jìn)行復(fù)制，并保存到3個Word文檔中。登錄“豆包”，將生成的結(jié)果文檔上傳，使用提示詞：比較這3個文檔對于AI醫(yī)生觀點(diǎn)的相同點(diǎn)與不同點(diǎn)，并給出優(yōu)劣排序?qū)⑸傻慕Y(jié)論再次復(fù)制，并保存到Word文檔中。（1）邏輯嚴(yán)謹(jǐn)性通過思維鏈顯式輸出中間推理步驟，確保答案可驗(yàn)證。（2）多步驟分析支持復(fù)雜問題拆解（如數(shù)學(xué)證明、代碼調(diào)試），調(diào)用外部工具（如Python解釋器）驗(yàn)證結(jié)果。（3）應(yīng)用場景：適用于代碼生成、金融風(fēng)險評估、科學(xué)計算（如分子動力學(xué)模擬）等高精度推理任務(wù)。1.技術(shù)特點(diǎn)與核心能力：5.1.2推理大模型2.國內(nèi)外主流模型國外國內(nèi)OpenAI-o1DeepSeek-R1通義千問Qwen3（1）OpenAI-o1OpenAI-o1是OpenAI于2024年9月推出的新一代推理型大型語言模型。o1模型引入了類似人類“思維鏈”的推理方式，能夠在回答問題前進(jìn)行更長時間的思考，逐步分解問題并優(yōu)化解決方案頁面截圖：模型介紹：（2）DeepSeek-R1DeepSeek-R1是深度求索公司開發(fā)的推理大模型，基于純強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架與符號邏輯融合架構(gòu)，內(nèi)置Z3定理證明器，可解決幾何證明與數(shù)學(xué)競賽級題目。頁面截圖：模型介紹：（3）通義千問Qwen3通義千問Qwen3是阿里巴巴達(dá)摩院發(fā)布的最新一代大語言模型，采用混合專家（MoE）架構(gòu)。頁面截圖：模型介紹：操作5.8使用DeepSeek進(jìn)行思維鏈推理驗(yàn)證問題：有三個盒子，分別是紅盒、藍(lán)盒、綠盒，其中一個盒子里放有寶石。紅盒上寫著‘寶石不在我這里’，藍(lán)盒上寫著‘寶石在紅盒里’，綠盒上寫著‘寶石不在我這里’，已知只有一句話是真的，問寶石在哪個盒子里？

請對上述問題進(jìn)行思維鏈推理驗(yàn)證。操作5.9使用通義千問Qwen3求解復(fù)雜數(shù)學(xué)應(yīng)用題問題：某工廠生產(chǎn)零件，第一天生產(chǎn)的數(shù)量是總數(shù)的1/3多10個，第二天生產(chǎn)的數(shù)量是剩余的1/2少5個，第三天生產(chǎn)了最后剩下的50個。問零件總數(shù)是多少？

請使用多步驟分析與外部工具調(diào)用解決該問題。操作5.10使用豆包AI進(jìn)行金融風(fēng)險評估個人征信報告：請對文檔中的個人征信報告進(jìn)行進(jìn)行金融風(fēng)險評估。指令型模型提問技巧推理型模型提問技巧在使用指令型模型時，需要掌握一定的提問技巧，以便更準(zhǔn)確地獲取模型的回答，提高文本生成的質(zhì)量。推理型模型的提問技巧與指令型模型有所不同，需要根據(jù)模型的特點(diǎn)和任務(wù)需求進(jìn)行調(diào)整。5.2提示詞的使用1.三元組指令法是一種旨在提升指令清晰度與準(zhǔn)確性的方法，其核心在于將指令拆解為主體、動作、對象這三個關(guān)鍵元素。1）主體（Subject）：用于明確指令的執(zhí)行者或目標(biāo)對象；2）動作（Action）：主要描述需要執(zhí)行的具體操作或任務(wù)；3）對象（Object）：指定動作所涉及的直接對象或相關(guān)內(nèi)容。5.2.1指令型模型提問技巧操作5.11使用三元組指令法對AI提問問題：作為三甲醫(yī)院呼吸科醫(yī)生，根據(jù)患者主訴“咳嗽伴發(fā)熱5天”，生成包含現(xiàn)病史、體格檢查、初步診斷的急診病歷模板，并使用SOAP格式。SOAP格式是一種在醫(yī)療領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的病歷書寫和病情記錄框架，它通過系統(tǒng)性的結(jié)構(gòu)來組織患者信息，確保醫(yī)療記錄的完整性、邏輯性和規(guī)范性，便于醫(yī)護(hù)人員之間的溝通、醫(yī)療質(zhì)量的把控以及后續(xù)的診療參考。三元組指令法的擴(kuò)展其核心要素拓展為：：[醫(yī)學(xué)場景]+[專業(yè)身份]+[具體任務(wù)]+[合規(guī)要求]+[輸出標(biāo)準(zhǔn)]操作5.12使用三元組的擴(kuò)展法對AI提問問題：：在急診胸痛中心場景下，作為心內(nèi)科規(guī)培醫(yī)生，針對45歲男性患者（持續(xù)胸痛2小時，心電圖V1-V4導(dǎo)聯(lián)ST段抬高），生成符合ACLS指南的初步處理方案，要求包含鑒別診斷、緊急處置流程、轉(zhuǎn)運(yùn)監(jiān)護(hù)要點(diǎn)，并標(biāo)注關(guān)鍵時間節(jié)點(diǎn)。2.關(guān)鍵詞約束法關(guān)鍵詞約束法：是通過在提示詞中精準(zhǔn)設(shè)定關(guān)鍵詞或關(guān)鍵信息，以此引導(dǎo)和規(guī)范內(nèi)容生成的方法。該方法有助于指令型模型更準(zhǔn)確地把握任務(wù)要求，從而輸出更貼合預(yù)期的文本。其核心邏輯在于，借助明確的關(guān)鍵詞劃定內(nèi)容生成的邊界與方向，有效規(guī)避歧義并減少無關(guān)信息產(chǎn)生。操作5.13關(guān)鍵詞約束法對AI提問問題：生成2型糖尿病患者的飲食建議，要求嚴(yán)格限制GL>20的食物，剔除紅棗、蜂蜜等高GI選項，并標(biāo)注每餐碳水化合物交換份數(shù)。3.任務(wù)分解的醫(yī)學(xué)范式對于復(fù)雜醫(yī)學(xué)任務(wù)，將其拆解為多個步驟，依次生成對應(yīng)內(nèi)容，以此提升文本的條理性分步執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)依據(jù)臨床診療路徑，將任務(wù)劃分為不同階段，針對性地生成各階段內(nèi)容。按臨床路徑拆分在生成各步驟文本時，通過在提示詞中添加銜接指令，要求模型自動生成過渡語句，增強(qiáng)文本連貫性。如使用“基于上述評估結(jié)果，下一步需...”等表述，實(shí)現(xiàn)不同步驟內(nèi)容間的自然銜接。新增銜接指令在與模型交互時，提供必要的背景信息能夠助力生成更貼合實(shí)際需求的針對性文本。提供背景信息操作5.14分步執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)問題：以生成髖關(guān)節(jié)置換術(shù)報告為例，可將任務(wù)分解為以下三個子任務(wù)，并分別構(gòu)建提示詞：（1）描述本次髖關(guān)節(jié)置換術(shù)的術(shù)前檢查結(jié)果及準(zhǔn)備工作；（2）詳述髖關(guān)節(jié)置換術(shù)的具體操作步驟；（3）記錄髖關(guān)節(jié)置換術(shù)后患者的生命體征及康復(fù)建議。操作5.15按臨床路徑拆分問題：在生成急性心梗處理方案時，可按照臨床診療流程拆分為以下三項子任務(wù)：（1）急診評估，包括TIMI評分計算；（2）再灌注策略選擇，對比PCI與溶栓方案；（3）二級預(yù)防方案，制定雙聯(lián)抗血小板與他汀用藥計劃。操作5.16新增銜接指令問題：接診疑似腦卒中患者后，首先需快速進(jìn)行生命體征監(jiān)測（包括血壓、心率、血氧飽和度等），同時通過FAST評分（Face面部下垂、Arm肢體無力、Speech言語障礙、Time及時就醫(yī)）判斷卒中可能性。隨后立即完善頭顱CT檢查，區(qū)分缺血性或出血性腦卒中，并結(jié)合患者既往病史（如高血壓、糖尿病、房顫等）及發(fā)病時間，初步明確病因和病情嚴(yán)重程度。基于上述初步評估結(jié)果，下一步需根據(jù)卒中類型啟動針對性急救處理，以避免病情進(jìn)一步惡化。操作5.17提供背景信息問題：以生成藥物治療方案為例，除了明確病癥，還需補(bǔ)充患者年齡、性別、過敏史、基礎(chǔ)疾病等關(guān)鍵信息，從而讓模型輸出更精準(zhǔn)的內(nèi)容。提示詞：為一名60歲男性冠心病患者生成藥物治療方案，該患者對磺胺類藥物過敏，且患有高血脂。操作5.17提供背景信息問題：以生成藥物治療方案為例，除了明確病癥，還需補(bǔ)充患者年齡、性別、過敏史、基礎(chǔ)疾病等關(guān)鍵信息，從而讓模型輸出更精準(zhǔn)的內(nèi)容。提示詞：為一名60歲男性冠心病患者生成藥物治療方案，該患者對磺胺類藥物過敏，且患有高血脂。1.開放式問題設(shè)計原則1）多維度引導(dǎo)使用“如何/為什么/哪些因素”等提問方式，引導(dǎo)模型進(jìn)行多層級思考。例如，將原問題：“如何提高基層心血管診斷率？”優(yōu)化為：“從設(shè)備配置、人員培訓(xùn)和患者教育三個維度，分析提升社區(qū)醫(yī)院心血管疾病早期識別能力的關(guān)鍵干預(yù)點(diǎn)。”2）情景嵌入技術(shù)通過設(shè)置具體場景參數(shù)，讓問題更貼近實(shí)際需求。例如，為幫助模型結(jié)合特定情境進(jìn)行推理，可以使用以下提示詞：“在醫(yī)療資源有限的中西部農(nóng)村地區(qū)，如何設(shè)計低成本的心血管篩查方案？”5.2.2推理型模型提問技巧5.2.2推理型模型提問技巧2.提供相關(guān)案例與數(shù)據(jù)通過設(shè)置具體場景參數(shù)，讓問題更貼近實(shí)際需求。例如，為幫助模型結(jié)合特定情境進(jìn)行推理，可以使用以下提示詞：“在醫(yī)療資源有限的中西部農(nóng)村地區(qū)，如何設(shè)計低成本的心血管篩查方案？”3.引導(dǎo)模型對比分析要求模型對不同醫(yī)學(xué)觀點(diǎn)、治療方法或技術(shù)進(jìn)行對比分析，有助于培養(yǎng)其批判性思維。例如，為了讓模型全面剖析兩種治療方式，可以使用以下提示詞：“對比傳統(tǒng)化療與靶向治療在肺癌治療中的應(yīng)用，分析療效、副作用、治療周期和成本效益?！盇I文檔生成技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠顯著提高文檔創(chuàng)作的效率和質(zhì)量，為醫(yī)學(xué)工作者提供強(qiáng)大的輔助工具。本節(jié)將詳細(xì)介紹AI文檔生成的基本功能及其在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的多種應(yīng)用實(shí)例。門診排班表生成通過AI文檔生成工具可以自動生成門診排班表，優(yōu)化排班流程，提高醫(yī)療資源的利用效率。文獻(xiàn)閱讀AI文檔生成工具能夠輔助文獻(xiàn)閱讀，快速提取文獻(xiàn)中的關(guān)鍵信息，為研究人員提供參考。5.3AI文檔生成文本生成與編輯：根據(jù)用戶提供的關(guān)鍵詞或描述，快速生成文本內(nèi)容，并支持續(xù)寫、潤色、語法校對等功能。格式規(guī)范與排版：自動應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)化的文檔格式，包括字體、段落、標(biāo)題等，確保文檔的專業(yè)性和一致性。多模態(tài)輸入支持：結(jié)合文本、語音等多種輸入方式，支持語音轉(zhuǎn)寫和智能識別。智能糾錯與優(yōu)化：自動檢測并糾正文本中的錯誤，優(yōu)化語言表達(dá)。模板驅(qū)動生成：對于結(jié)構(gòu)化較強(qiáng)的文檔，如病歷、報告等，提供預(yù)定義的模板，填充數(shù)據(jù)后即可生成完整文檔。5.3.1基本功能介紹要求：根據(jù)《中國糖尿病防治指南（2024版）》內(nèi)容，生成一篇科普文章：步驟：我們首先將《中國糖尿病防治指南（2024版）》的word文檔，上傳給AI模型，然后輸入“提示詞”為：“請根據(jù)上傳文檔，提取核心診療建議，生成1000字的科普文章，目標(biāo)受眾為糖尿病患者，科普深度為初級，將專業(yè)術(shù)語轉(zhuǎn)化為比喻表達(dá)?！?.3.2應(yīng)用實(shí)例：健康宣教科普文章生成5.3.3應(yīng)用實(shí)例：標(biāo)準(zhǔn)化病歷生成素材：有一篇醫(yī)生與患者的對話的Word文檔步驟：將該word文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“請生成一個標(biāo)準(zhǔn)化病歷，將自然語言描述映射到SNOMEDCT標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語庫?！?.3.4應(yīng)用實(shí)例：智能糾錯與格式規(guī)范素材：有一篇存在格式和文字錯誤的Word文檔步驟：將該word文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“生成一個標(biāo)準(zhǔn)化病歷，進(jìn)行智能糾錯與格式規(guī)范，并列出修正要點(diǎn)?！?.3.5應(yīng)用實(shí)例：門診排班表生成素材：有一篇門診排班表具體要求的Word文檔步驟：將該word文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“請按文檔要求，生成一個值班表，日期從2025-4-7至2025-4-13，以整體一張表格形式輸出（上午和下午分成單獨(dú)2列）”5.3.6應(yīng)用實(shí)例：文獻(xiàn)閱讀素材：有4篇有關(guān)“2型糖尿病的中醫(yī)治療文獻(xiàn)”的PDF文檔。步驟：將4篇文檔上傳給AI模型，輸入“提示詞”為：“請整合上傳文獻(xiàn)的關(guān)鍵信息，生成綜合性2000字的報告”AI數(shù)據(jù)分析工具能夠?qū)︶t(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析和處理，提取有價值的信息，為醫(yī)療決策提供支持。01在實(shí)際應(yīng)用中，AI數(shù)據(jù)分析工具可用于疾病預(yù)測、治療效果評估等，提高醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率。

02應(yīng)用實(shí)例數(shù)據(jù)分析工具5.4AI醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)分析5.4.1AI數(shù)據(jù)分析工具1.深度學(xué)習(xí)框架工具名稱核心特點(diǎn)/應(yīng)用描述TensorFlow廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分析和疾病預(yù)測，支持多種深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建與訓(xùn)練。PyTorch以其靈活性和易用性受到醫(yī)學(xué)研究者的青睞，適用于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模型開發(fā)。Keras基于TensorFlow的高級API，簡化了深度學(xué)習(xí)模型的開發(fā)流程，適合快速原型開發(fā)。5.4.1AI數(shù)據(jù)分析工具2.機(jī)器學(xué)習(xí)工具工具名稱核心特點(diǎn)/應(yīng)用描述Scikit-learn提供了一整套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，適用于醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的分類、回歸和聚類分析。Weka一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，提供了多種數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類和聚類算法，適合醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的初步分析。5.4.1AI數(shù)據(jù)分析工具3.數(shù)據(jù)分析平臺工具名稱核心特點(diǎn)/應(yīng)用描述JupyterNotebook支持交互式編程和數(shù)據(jù)分析，方便醫(yī)學(xué)研究者進(jìn)行數(shù)據(jù)探索和模型驗(yàn)證。RStudio基于R語言的數(shù)據(jù)分析平臺，提供了豐富的統(tǒng)計分析和可視化工具，適合醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析。5.4.2應(yīng)用實(shí)例素材：有一個存放樣本數(shù)據(jù)的xlsx文件。步驟：將存放樣本數(shù)據(jù)的xlsx文件上傳給“豆包”AI模型，并輸入提示詞：“請根據(jù)上傳數(shù)據(jù)，使用Scikit-learn的線性回歸算法來預(yù)測血糖水平，并給出可視化訓(xùn)練過程?！?.使用Scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)框架的線性回歸算法，來設(shè)計預(yù)測血糖水平的模型。5.4.2應(yīng)用實(shí)例素材：有一個存放樣本數(shù)據(jù)的xlsx文件。步驟：將存放樣本數(shù)據(jù)的xlsx文件上傳給“豆包”AI模型，并輸入提示詞：請根據(jù)上傳