AI應用程式開發：活用ChatGPT與LLM技術開發實作

內容簡介:來自Amazon讀者的好評📢「這本書是LLM新手的理想入門書，簡單易懂的 Python範例，幫助我輕鬆學會在應用程式中運用GPT技術。」「書中提供很多實用的OpenAI API使用建議，並包含清晰的範例和經驗分享。讓我節省了大量搜尋和試錯的時間，是學習GPT開發的絕佳資源。」來自業界專家的推薦📢「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師🌟 AI正在改變開發世界，準備好加入這場革新了嗎？本書帶你掌握ChatGPT與LLM的強大功能，從文字生成、智慧問答到提示工程、模型微調。用Python就能讓AI成為你最棒的開發夥伴！本書提供：✅ 從零開始：快速理解 LLM 原理，掌握 ChatGPT 應用開發核心技術✅ 實戰導向：使用 OpenAI API，打造各種 AI 功能，包括智能助理與問答系統✅ 進階技巧：提示工程、RAG、LangChain、LlamaIndex，優化AI效能✅ 完整範例：GitHub 程式碼+逐步指引，動手實作 AI 應用🎯 不論你是開發者、數據工程師，還是 AI 愛好者，本書都是你進入AI應用開發領域的最佳幫手！----------------------------------------------「透過實用範例與逐步指南，作者為前沿應用開發鋪設了清晰的道路。」——Tom Taulli，《Generative AI》（Apress）作者「完美結合理論與實作，讓GPT-4和ChatGPT的技術細節變得易於理解。」——Lucas Soares，Biometrid機器學習工程師這本書是Python開發者的理想指南，可為學習如何使用大型語言模型來開發應用程式提供協助。作者Olivier Caelen和Marie-Alice Blete詳細介紹了GPT-4和GPT-3.5模型的主要功能與優勢，並深入解釋這些模型的運作原理。此外，書中還提供了使用OpenAI的Python函式庫進行應用程式開發的步驟指南，包括文本生成、問答系統和智慧助裡等應用。本書以清晰易懂的敘述方式撰寫，搭配簡單易學的範例，幫助讀者理解概念並將其應用於實際專案。書中提供的Python程式碼範例皆可在GitHub上取得，並附有關鍵術語的詞彙表。準備好在應用程式中釋放大型語言模型的威力了嗎？這本書是您的必備之選！您將於本書中學習到：．GPT-4與GPT-3.5模型的基本概念、核心特性與運作方式。．如何將這些模型整合至基於Python的應用程式中，並充分發揮自然語言處理能力，解決LLM相關的挑戰。．在Python中使用OpenAI API進行文本生成、問答、內容摘要、分類等實作應用。．進階的LLM主題，如提示工程、特定任務的模型微調、檢索強化生成（RAG）、插件、LangChain、LlamaIndex、GPTs和智慧助理。

章節說明:第一章 GPT-4 與 ChatGPT 的基礎知識 LLM（大語言模型）簡介 簡史：從 GPT-1 到 GPT-4 LLM 的使用情境和產品範例 謹防 AI 幻覺：限制和考量 透過進階功能釋放 GPT 潛力第二章 深入探討 OpenAI API 基本概念 用 OpenAI Playground 來試玩 GPT 模型 入門：OpenAI Python 函式庫 使用聊天補全模型 使用其他文字補全模型 各方面的考量 其他的 OpenAI API 和功能第三章 可支援 LLM 的應用程式：能力和挑戰 App 開發概要說明 軟體架構設計原則 把 LLM 的各種能力整合到你的專案中 範例專案 成本管理 支援 LLM 的 App 各種可能的漏洞 使用外部 API第四章 OpenAI 的進階 LLM 整合策略 提示工程 微調 RAG（檢索增強生成） 在不同策略之間進行選擇 從標準的應用程式，到支援 LLM 的解決方案第五章 利用框架、外掛等方式來提升 LLM 的能力 LangChain 框架 LlamaIndex 框架 GPT-4 外掛 GPT Assistant API第六章 全部整合起來 重點回顧 全部整合起來：AI 助理的使用情境 所學習到的經驗教訓關鍵術語詞彙表附錄A 工具、函式庫與框架索引