推荐序一　学习成为善用AI的人

宝玉，提示工程师

一年多以前，这本书的第1 版出版之时，ChatGPT 方才引爆全球。那时，人们对AI既好奇又焦虑；今天，AI技术更为普及，大模型（large language model，LLM）的格局也不再是 OpenAI一家独大——国内的 DeepSeek-R1 等大模型已跻身世界一流，再度掀起了AI技术的热潮。假如你正想找一本专门介绍 DeepSeek 应用开发的书，不妨读读这本，因为其中关于模型原理、提示词写法及 API 的知识，同样适用于 DeepSeek。

一本优秀的技术图书，不仅要经得起时间的考验，还需“扛得住”技术的迭代。就像这本书，在第1 版出版不到一年后，两位作者与时俱进，在新版中补充了 RAG（retrieval-augmented generation，检索增强生成）、智能体（agent）等时下热门的内容，并将示例代码替换为适用于最新模型的版本；而译者针对从原书出版到译作出版期间出现较大变化的情况添加了译者注。更重要的是，当 DeepSeek 等新一代大模型出现后，书中已有的知识仍然适用。

在新版即将面世之际，我重读了第1 版的推荐序和本次更新的内容，发现原有序言并不过时，只是有必要补充一些新动向。接下来，我想分享一下自第1 版出版以来，AI领域出现的一些重要变化。

过去一年里，大模型的能力飞速提升。一年多以前，GPT-4 刚发布时成本高昂、速度缓慢，如今 GPT-4o 的成本已降至刚发布时的十分之一，且速度更快、能力更强；DeepSeek-V3 的 API 服务成本则只有 GPT-4o 的三十分之一。OpenAICEO Sam Altman 甚至预测，特定水平的AI的使用成本大约每年都会下降至前一年的十分之一，且由此迎来使用量的激增。成本的不断降低也意味着从业人员可以借鉴这本书提供的示例，探索更多解决现实问题的场景，同时也会催生更广阔的应用可能性。

AI也在加速落地，带来越来越丰富的应用场景。例如，AI辅助编程大幅提升开发效率，AI搜索帮助用户更快、更准确地找到信息，AI助教为学生提供个性化辅导，AI客服高效收集数据并解决问题……智能体在各行各业迅速崛起，成为新一轮技术创新的焦点。如果想深入了解AI搜索背后的原理，可以参考这本书中与 RAG 相关的内容；若好奇AI客服的工作机制，则可借鉴这本书里关于智能体的介绍。

随着AI逐渐褪去神秘光环，你会发现它并非威胁，而不过是工具，是对专业能力的放大。想要充分利用这一放大效应，最有效的方式是借助编程自动化应用场景。如果你没有编程基础，大可以让AI帮你生成代码；若能配合书中的示例与讲解，你便能更好地掌握AI的工作原理，并将其应用到自己的专业领域。

当然，这本书并非包含所有的答案，但它足以让你快速上手，为你打开AI世界的大门，并进一步激发你深入探索的兴趣。愿你在阅读与实践的过程中，感受AI技术的魅力，也期待与你共同见证更多富有创造力的应用和成果诞生。