OpenAI

OpenAI API是一個為開發者、企業和研究者打造的平臺。通過這個API，用戶可以輕鬆地融合和應用最前沿的AI技術，而無須獨立訓練模型或構建複雜的支持系統。這種便利性不僅加速了各類自然語言處理任務的實現(如文本創作和問答系統)，還大大降低了開發和運營的成本。隨著對OpenAI不斷地進行研究和優化，API用戶始終能夠享受到**的技術成果。此外，API還為各個行業的創新者開闢了新的可能性，並助力各種新應用和服務的誕生。總之，OpenAI API不僅推動了AI技術的廣泛應用，還為廣大用戶提供了一種簡單、高效的方式來探索和實現AI的潛能。 本書分4篇，共19章，涵蓋的主要內容有OpenAI API的基礎知識、OpenAI API詳解，使用OpenAI API實現智能問答、在線客服、教育輔導、編程助手、情感諮詢、心理諮詢、內容創作、旅行規劃、法律諮詢、多語言翻譯、市場分析、文獻檢索等功能，開發工作準備、聊天機器人實戰、AI繪畫系統實戰、AI文本審核系統實戰，以及OpenAI API展望等。 本書內容詳盡，原理論述簡單明瞭，案例豐富，可讀性強，特別適合有開發基礎的後端Java 開發人員閱讀，也可供其他後端開發語言的從業者借鑒。本書還適合需要瞭解**ChatGPT技術的開發人員閱讀。

本書先概述生成式人工智能所涉及的技術和工具，幫助你了解如何訓練模型以生成新數據；接著展示如何用 ChatGPT 提高營銷、科研和軟件開發等相關工作的生產力和創造力；隨後介紹如何通過改進提示設計從與 ChatGPT 的交互中獲得好的效果，以及如何在企業級場景中使用 OpenAI 模型。 通過閱讀本書，你可以了解生成式人工智能的相關概念，以及如何通過有效的提示設計增加ChatGPT的價值，如何基於Python語言構建和部署生成式人工智能系統，如何利用 Azure OpenAI 服務實現企業級應用。 本書適合想用生成式人工智能提升工作效率的所有人閱讀，包括但不限於商務人士、數據科學家、軟件開發人員、營銷人員和科研人員。

【書籍特點】☆GPT模型歷史、架構與API功能解析☆OpenAI文字轉語音與語音轉文字實作☆Chat系列API端點與流式回應設計☆ChatGPT應用介面建構與訊息狀態處理☆System Prompt建構與角色扮演範例☆ChatGPT跨平台部署與Vercel整合☆飛書機器人API連接與事件回應開發☆VSCode外掛模組開發流程與通訊機制☆AI程式輔助：自動生成、語言轉換、程式診斷☆Hugging Face模型私有部署與P-Tuning微調☆文本向量化技術與嵌入式匹配範例☆向量資料庫Chroma操作與距離計算方式☆ChatGPT外掛知識庫系統建構與查詢設計☆提示詞工程模組化設計與Coze平台整合【內容簡介】本書共分九章。第一章介紹GPT模型歷程、原理與API介面。第二章說明OpenAI文字與語音轉換功能、API端點設計與請求庫封裝。第三章展示ChatGPT應用構建，包括互動區域、聊天快取與角色設定。第四章實作飛書機器人與OpenAI結合，開發多種回應與通知功能。第五章說明VSCode外掛程式開發流程與Webview通訊技術。第六章實作AI程式輔助模組，包含語言轉換、程式診斷與自動修復。第七章說明如何部署ChatGLM等開源模型與進行P-Tuning微調。第八章介紹RAG技術，實作文字向量化與Chroma向量資料庫整合，建構查詢式知識庫。第九章為提示詞工程與LLM社群工具介紹，說明提示詞模式、模型回應最佳化與Coze平台應用。

這是一本面向AI開發人員以及對生成式人工智能技術感興趣的讀者的專業圖書。《生成式AI應用開發:基於OpenAI API實現》深入探討生成式AI技術的原理與實現，以及如何利用OpenAI API進行高效開發。《生成式AI應用開發:基於OpenAI API實現》內容包括ChatGPT的原理解析、OpenAI API請求庫的使用、飛書AI機器人的構建、AI編程輔助插件的開發、Hugging Face模型的私有化部署與微調，以及檢索增強技術RAG和Prompt Engineering的優化策略。書中不僅系統地梳理了生成式AI應用開發的關鍵知識點，還通過豐富的實際代碼案例指導讀者在不同垂直領域實現AI應用的開發。此外，《生成式AI應用開發:基於OpenAI API實現》還擴展介紹了AI應用的社區生態，幫助讀者將理論知識應用到實踐中，培養獨立開發和優化生成式AI應用的能力。《生成式AI應用開發:基於OpenAI API實現》適合希望深入瞭解並實踐生成式AI技術的人員，無論是初學者還是有經驗的開發者，都能從中獲得寶貴的知識和啟發。通過閱讀《生成式AI應用開發:基於OpenAI API實現》，讀者將能夠掌握從理論到實踐的全方位知識，為未來的AI應用開發打下堅實的基礎。

Karen Hao 在《Empire of AI》中，記錄她對 OpenAI 及全球人工智慧競賽的近距離觀察。最初以安全為核心使命的非營利組織，隨著 ChatGPT 的成功與微軟資金的加入，逐漸捲入高速、資源密集且高度集中的競爭。書中不僅揭露 Altman 的辭退與復職內情，也細述 AI 產業的代價——昂貴的運算能力、全球規模的數據蒐集、低薪勞工清理資料，以及對能源與水資源的龐大消耗。透過跨洲採訪，本書展現了 AI 如何同時重塑經濟權力與加深社會不平等。From a brilliant longtime AI insider with intimate access to the world of Sam Altman's OpenAI from the beginning, an eye-opening account of arguably the most fateful tech arms race in history, reshaping the planet in real time, from the cockpit of the company that is driving the frenzyWhen AI expert and investigative journalist Karen Hao first began covering OpenAI in 2019, she thought they were the good guys. Founded as a nonprofit with safety enshrined as its core mission, the organization was meant, its leader Sam Altman told us, to act as a check against more purely mercantile, and potentially dangerous, forces. What could go wrong?Over time, Hao began to wrestle ever more deeply with that question. Increasingly, she realized that the core truth of this mas

Karen Hao 在《Empire of AI》中，記錄她對 OpenAI 及全球人工智慧競賽的近距離觀察。最初以安全為核心使命的非營利組織，隨著 ChatGPT 的成功與微軟資金的加入，逐漸捲入高速、資源密集且高度集中的競爭。書中不僅揭露 Altman 的辭退與復職內情，也細述 AI 產業的代價——昂貴的運算能力、全球規模的數據蒐集、低薪勞工清理資料，以及對能源與水資源的龐大消耗。透過跨洲採訪，本書展現了 AI 如何同時重塑經濟權力與加深社會不平等。An Instant New York Times Bestseller“Excellent and deeply reported.” —Tim Wu, The New York Times“Startling and intensely researched . . . an essential account of how OpenAI and ChatGPT came to be and the catastrophic places they will likely take us.” —Vulture“Hao’s reporting inside OpenAI is exceptional, and she’s persuasive in her argument that the public should focus less on A.I.’s putative ‘sentience’ and more on its implications for labor and the environment.” —Benjamin Wallace-Wells, New YorkerFrom a brilliant longtime AI insider with intimate access to the world of Sam Altman's OpenAI from the beginning, an eye-opening account of arguably the most fateful tech arms race in history, reshaping the planet in real time, from the cockpit of the company that is

本書聚焦AI 大模型(生成式人工智能)系統設計，培養讀者從需求分析到模型部署的系統化思維與實踐能力。不同于傳統教材按技術棧劃分章節，本書以真實的實際研發案例為線索，拆解文本生成、圖像合成、跨模態生成等核心場景，涵蓋提示工程、RLHF、擴散模型、推理優化等關鍵技術。無論是實際工作還是技術面試，讀者都能通過本書構建生成式人工智能的“複雜系統心智模型”，在技術快速演進的浪潮中錨定方向。

本書協助你深入了解LLM 的內部運作，建立自己的語言模型。從生成式AI 概論開始談起，讓你理解如何訓練這些模型產生新資料，接著介紹提高生產力與增加創造力的ChatGPT 使用案例。你將學會如何改善提示設計，利用零樣本、單樣本、小樣本的學習能力，進而從ChatGPT 互動中獲得最佳效果。分別針對行銷人員、研究人員、開發人員設計案例，讓你將本書所學有效應用在自己的領域中。列舉企業情境，運用Azure 基礎架構上的OpenAI 模型 API；包含生成式模型 (如：GPT)與嵌入模型 (如：Ada)。各情境均涵蓋Python 實作，並以Streamlit 製作前端介面，以及利用 LangChain SDK 協助將模型整合到你的應用程式中。讀完本書，你將具備生成式AI领域的運用能力，可以在自己的專案中使用 ChatGPT 和 OpenAl 模型的API。本書內容涵蓋：*理解生成式AI 的初級與中級概念*透過有效的提示設計充分發揮ChatGPT 的效能*探索ChatGPT 的應用與使用案例*以API使用OpenAI 模型與功能*用Python 建置與部署AI系統*利用Azure 基礎架構實作企業級使用案例*確保生成式AI 系統具有負責任的AI與倫理

ChatGPT 具備了類人的邏輯、思考與溝通的能力 並擁有一定的記憶能力，能夠進行連續對話 用戶量增長速度最快的消費級應用程式 目前，ChatGPT 已經突破了1億月活用戶量，在全球範圍內掀起了一股衝擊波，引發了中國、美國人工智慧產業的爆發，並震盪了資本市場。 ChatGPT 具有成熟乃至驚人的理解和創作能力，不僅可以寫程式、寫劇本、詞曲創作，還能夠與人類對答如流，並充分體現出自己的辯證分析能力。ChatGPT 甚至會主動質疑不正確的前提和假設，承認錯誤以及回答無法回答的問題，拒絕不合理的問題。 ChatGPT 實現了人工智慧從量變到質變的過程，一場新的AI革命已經到來――本書正是立基於此，以 ChatGPT 為主題，介紹了 ChatGPT 的誕生和爆發，以及 ChatGPT 成功背後的技術路線。 ChatGPT 的出現，預示著一個真正的人工智慧時代已經開啟，人機協作的時代正在加速到來。本書文字表達通俗易懂，易於理解，富於趣味，內容上深入淺出，循序漸進，能幫助讀者瞭解突然爆發的 ChatGPT，並在紛繁的資訊中梳理出認識人工智慧行業變革以及即將到來的通用人工智慧時代的線索。 人工智慧不僅是當今時代的科技標籤，它所引導的科技變革更是在雕刻著這個時代，而我們需要有所準備。 本書不僅適合人工智慧領域的研究者、開發者和愛好者閱讀，也適合廣大讀者了解 ChatGPT 所帶來的機遇與挑戰，體驗人工智慧帶來的無限可能。無論你是誰，本書都將為你帶來意想不到的啟示。

如今的我們正身處於一場重塑地球命運、堪稱史上最具決定性意義的AI技術軍備競賽之中，而這場競爭中最具代表性的公司OpenAI，其狂飆突進的背後有著怎樣鮮為人知的內幕？AI專家、調查記者郝珂靈自2019年起便深度追蹤OpenAI的發展軌跡，揭示了一個核心悖論：追求“安全”與“普惠”的非營利初衷，在追逐AI“成功”的進程中，必然依賴前所未有的算力霸權、數據壟斷、全球資源榨取和不不平等的勞動分工，最終將催生僅容寡頭生存的危險新秩序。本書將深入剖析OpenAI及其引領的AI競賽將如何重整世界格局，不僅首次完整解析OpenAI領導權更迭的深層治理危機，更以該公司為棱鏡，分析AI行業目前的問題。郝珂靈結合全球視野的多方信源，深刻解構了驅動AI帝國的權力邏輯與資源網絡，直指技術光環掩蓋下的系統性矛盾與倫理困境。本書超越了單一公司敘事，是對塑造我們時代的AI權力結構與全球性影響的深刻理論性批判，為理解這場定義人類未來的技術革命提供了關鍵框架。

內容簡介:體貼初學者學習Azure AI服務的流程!Azure AI服務功能介紹 > Azure AI服務申請 > 語法解說 > AI範例實作■ 專家與教師共同執筆由微軟AI + Developer 雙領域 MVP與科技大學教師共同編著，針對初學者學習Azure AI領域所應具備的基本素養，所編寫入門教材，內容由淺入深，以引發學習動機為最主要考量，帶領初學者靈活運用Azure AI與Azure OpenAI進行開發AI應用程式。■ 內容多元且淺顯易懂對Azure AI服務的理論做深入淺出的說明，同時廣泛列舉相關應用實例，並使用適當的插圖和圖表，說明Azure AI技術的原理和實際運作方案，讓初學者對Azure AI有更進一步的認識。■ Azure AI服務開發技能介紹實用的入門開發實作，以培養初學者規劃AI解決方案的能力。實作包含：電腦視覺、OCR光學字元辨識、自訂視覺、臉部偵測與分析、文字分析、問題解答知識庫、翻譯、語音合成以及機器學習分類、迴歸和叢集模型的實作範例，並介紹目前最火紅的Azure OpenAI生成式AI開發聊天機器人與AI繪圖程式；同時對實作的程式碼與操作步驟有詳盡的說明，培養初學者開發AI應用程式的能力。■ Microsoft AI-900人工智慧基礎國際認證能力訓練將認證考試重點融入書中，讀者能藉由練習來了解該章內容重點，同時書末彙整MCF AI-900核心能力國際認證模擬試題，是考取MCF AI-900人工智慧基礎國際認證的最佳教材。

ChatGPT之父全球首部獨家採訪傳記故事中彙集的詳盡資料讓我印象深刻……等我退休以後，我很願意參與這部傳記的後半部分。 ——山姆‧奧特曼（Sam Altman）第一手資訊揭密奧特曼的AI科技巨頭、權力之路和未來宏圖2022年底，OpenAI推出ChatGPT，2個月就突破1億用戶，成為史上用戶成長速度最快的應用程式，開啟AI競爭的戰國時代。OpenAI創辦人山姆‧奧特曼也成為繼賈伯斯與馬斯克後，最受矚目的科技領袖。就在奧特曼站上事業頂峰之際，OpenAI董事會卻發動政變，強行撤銷他的職務。但四天後，劇情急轉直下，經過員工的集體抗議，加上微軟執行長納德拉與矽谷科技圈的支持下，奧特曼凱旋回歸，很快又拿回執行長的職位。每個人都想知道，這位橫空出世的OpenAI創辦人山姆‧奧特曼是怎麼崛起的？他如何培養矽谷圈的人脈？又為何會成為某些人的眼中釘？本書作者周恒星是知名矽谷記者，與奧特曼結識將近十年，他以親身經歷與第一手資訊，詳細講述OpenAI創立至今的關鍵事件與人物，帶領讀者親歷AI跌宕起伏的大事，讓讀者認識真實的奧特曼。l 他是創業家：打造OpenAI從0到1的AI帝國 l 他是思想家：提出萬物摩爾定律，致力打造豐富的知識與能源 l 他是夢想家：積極倡議全民基本收入與世界幣，讓每個人都過上中產階級的生活各界讚譽 我被《奧特曼傳》的深度和廣度所震撼。它不僅僅是一本傳記，更是一場對AI未來的深入思考。我們正迎來一場由人工智慧大模型帶來的新工業革命。了解奧特曼這樣的人物，了解OpenAI這樣的公司，是非常重要的。 ——周鴻禕，360集團創辦人 《奧特曼傳》是一部令人振奮的傳記。它提供一個難得的視角，讓我們得以一窺那些在背後推動世界前進的力量。 ——馮侖，禦風集團董事長、萬通集團創辦人

★英國《金融時報》與施羅德投資2024年商業書籍獎★★美國亞馬遜書店編輯選書★矽谷金童山姆．奧特曼領軍的OpenAI 與開發AlphaGo擊敗世界棋王的DeepMind競相打造超越人類智慧的AI產品微軟、Google、特斯拉等科技巨頭也看準商機想用AI謀利AI能否超越人類智慧？人類的未來又會往哪個方向走？2022年11月，名為ChatGPT的AI聊天機器人悄然上線。它比語音客服更具人性，比Google搜尋更便捷，徹底顛覆人們對科技應用的想像。ChatGPT的誕生也為AI大戰正式點燃烽火。》》》一場AI霸主之爭，勢不可當開發ChatGPT的OpenAI執行長山姆‧奧特曼矢志打造超越人類智慧的機器，讓他不但成為矽谷新一代的精神領袖，也成功吸引金主們的注意，包括相信AI末日論又亟欲控制AI、世界首富之一的馬斯克，以及為了扭轉頹勢而焦頭爛額的微軟執行長納德拉。另一位參戰的是夢想破解上帝奧祕的德米斯‧哈薩比斯。他創立全球第一家AI公司DeepMind，因開發打敗圍棋世界冠軍的AlphaGo而聲名大噪。他想解決「智慧問題」的初衷，得到Google創辦人佩吉的傾囊相助，更為自己拿下諾貝爾獎。》》》各方激烈角力下，專家拉警報看似無聲的AI競技場，由於背後科技巨頭們的角力使戰況變得更激烈。哈薩比斯被馬斯克形容成想統治世界的「邪惡天才」；奧特曼曾被OpenAI董事會趕下台，又火速回鍋。兩人不但必須面對各自的問題，還得面對搶先機、搶人才、搶資金、搶輝達晶片等運算設備的壓力。另一方面，這群AI技術的創造者在利益的驅動下，放任有缺陷與偏見的AI技術滲透至各行各業、教育或媒體等領域，讓一群專家學者不顧科技巨頭環伺，也毅然決然的加入戰局。本書作者憑藉多年科技報導經驗和獨家內部資源，分析AI發展可能失控的危機，描繪AI世界的真實樣貌，以及所有人最終必須付出何等代價。各界好評精采的將人工智慧發展定調為一場追逐技術、建立商業帝國、主導科技未來的驚心動魄競賽。──羅拉．哈拉夫（Roula Khalaf），《金融時報》與施羅德投資年度商業書籍獎評審團主席本書講述AI公司創辦人們的故事，讓人工智慧這個主題變得平易近人且引人入勝。緊湊精彩，絲毫不乏味。 ──阿爾文德．納拉亞南（Arvind Narayanan），普林斯頓大學電腦科學教授、《AI不是萬靈丹》（AI Snake Oil）共同作者金錢、權力和一樁可

本書由國內頭部科技企業資深編譯器專家團隊傾力撰寫，凝練團隊多年深耕MLIR的研究成果與工程實踐經驗。其主要設計思路如下。1）系統闡釋MLIR核心原理與基礎概念，全景梳理各方言間的層級關係與協同機制，並深入探討針對不同計算場景的優化策略。2）為強化實戰能力，以OpenAI Triton為標杆案例，細緻解構其基於MLIR的實現流程與工程細節，幫助讀者深度理解MLIR代碼體系，從容應對實際業務開發挑戰。3）以60餘幅手繪架構/流程圖、270余段精講代碼為脈絡，由淺入深地剖析MLIR技術體系，助力讀者快速建立認知框架。具體而言，本書共15章，分為4部分。第一部分為MLIR基礎知識（第1～7章），系統講解MLIR的核心概念與底層機制，是理解後續內容的基石。第二部分為MLIR方言詳解（第８～12章），全面梳理MLIR生態中的核心方言體系，帶領讀者瞭解其強大的表達能力與優化潛力。第三部分為MLIR實戰項目剖析（即第13章），以OpenAI的Triton DSL為例，系統剖析MLIR的設計理念及其編譯優化與降級流程。第四部分為MLIR中的數學知識與應用（第14～15章），介紹實現MLIR高級優化的理論基礎。

With this comprehensive guide, Microsoft AI specialist Adrian Gonzalez Sanchez examines the integration and utilization of Azure OpenAI Service-using powerful generative AI models such as GPT-4 and GPT-4o-within the Microsoft Azure cloud computing platform.

本書基於強化學的庫Chainer（Chainere）和AI模擬環境的OpenAI gym-不僅僅是軟件模擬-也詳述了使用RaspbbilryPi和ARduino的實際環境的應用。

本書是一本關於生成式預訓練人工智能語言模型的綜合性圖書，涵蓋了其在創建創新NLP產品方面的意義、功能和應用。本書提供了如何輕鬆使用OpenAI API的全面指南，探索了根據用戶的具體需求使用該工具的方法，並展示了基於GPT-3的成功企業案例。本書分為兩個部分，第一部分側重於介紹OpenAI API的基礎知識。第二部分著重研究GPT-3周邊的動態和繁榮的環境。

本書重點突出深度強化學習理論的基本概念、前沿基礎理論和Python應用實現。首先介紹馬爾可夫決策、基於模型的算法、無模型方法、動態規劃、蒙特卡洛和函數逼近等基礎知識；然後詳細闡述強化學習、深度強化學習、多智能體強化學習等算法，及其Python應用實現。本書既闡述獎勵、價值函數、模型和策略等重要概念和基礎知識，又介紹深度強化學習理論的前沿研究和熱點方向。本書英文版出版之後，廣受好評，已成為深度強化學習領域暢銷教材，也可為人工智能和機器學習等領域的科研工作者、技術工程師提供參考。

《Python強化學習實戰：使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》帶領讀者深入強化學習算法的世界，並使用Python在不同用例中應用它們。其中涵蓋了一些重要主題，例如策略梯度算法和Q學習算法，並使用了TensorFlow、Keras和OpenAIGym框架。 《Python強化學習實戰：使用OpenAI Gym、TensorFlow和Keras》介紹了強化學習（RL）算

強化學習可說是能自我演進的機器學習，能帶領我們達到真正的人工智慧。本書好讀又容易上手，運用了大量Python範例來從頭解釋所有東西。 本書從強化學習的簡介開始，接著是OpenAI Gym與TensorFlow。您會認識各種RL演算法與重要觀念，例如Markov決策過程、蒙地卡羅法與動態規劃，包括價值迭代與策略迭代。本書提供了非常豐富的範例幫助您認識各種深度強化學習演算法，例如競爭DQN、DRQN、A3C、PPO與TRPO。您還會學到想像增強代理、透過人類偏好來學習、DQfD、HER以及更多強化學習的最新發展。 本書精彩內容： ．理解強化學習方法、演算法與重要元素的相關基礎 ．使用OpenAI Gym與TensorFlow來訓練代理 ．理解Markov決策過程、Bellman最佳化與TD學習 ．運用多種演算法來解決多臂式吃角子老虎問題 ．熟悉各種深度學習演算法，如RNN、LSTM、CNN與其應用 ．使用DRQN演算法來建置智能代理來玩毀滅戰士遊戲 ．使用DDPG來教導代理來玩月球冒險遊戲 ．使用競爭DQN來訓練代理來玩賽車遊戲

貼初學者的學習流程：語法解說->範例說明->問題分析->程式設計 ● 新一代.NET Core視窗應用程式開發 ● C#物件導向程式設計 ● 使用ChatGPT與GitHub Copilot協作開發C#視窗程式 ● 使用Azure OpenAI開發聊天機器人 **專家與教師共同執筆** 由微軟MVP、微軟認證專家及科技大學程式設計教師共同編著，專為初學者學習程式設計而編寫的入門教材，內容由淺入深，帶領讀者靈活運用C#開發實用程式，打下扎實基礎。 **程式設計技能的養成** 本書兼具理論與實務，透過語法解說、範例示範與問題分析，循序漸進實作，培養邏輯思考與解決問題能力，讓程式設計不再抽象，輕鬆進入C#程式世界。 **內容多元、範例貼近日常生活** 內容涵蓋資料型別、變數、運算式、流程控制、陣列、函式、物件導向程式設計、功能表、對話方塊、檔案存取、多媒體操作與Entity Framework Core資料庫程式設計，同時配合.NET Core視窗程式控制項設計，開發進階視窗應用程式。每個範例都貼近日常生活，讓所學立即派上用場。 **AI程式協作、開發ChatGPT聊天機器人與專題實戰** 介紹ChatGPT與GitHub Copilot如何協作開發視窗程式，大幅提升開發效率；同時示範運用Azure OpenAI開發ChatGPT聊天機器人，帶你探索人工智慧程式開發的奧妙。並於電子書中介紹拉霸遊戲、記憶大考驗遊戲與產品管理系統三大專題，綜合運用前面所學，完整實踐學以致用。

ChatGPT × OpenAI API 加持，學習、開發、認證一次到位！ 扎實Java程式設計訓練，搭配ChatGPT學習，開發OpenAI API聊天機器人；培養程式設計與運算思維能力，為您打下輕鬆考取ITS Java國際認證能力。 ※資深教師聯合編撰 由OCJP與ITS Java認證講師、科技大學教授Java程式設計資深教師共同編著，針對目前初學者學習Java程式設計必備技能所撰寫的教材。 ※多元內容實用範例 內容由Java程式設計流程控制、陣列、方法、物件導向程式設計、介面與泛型、多執行緒、例外處理、檔案處理、Lambda運算式、Swing視窗應用程式。並附上拉霸遊戲機與記憶大考驗專題電子書供初學者練習。每個單元由淺入深、循序漸進、範例貼近日常生活，讓初學者能學以致用。 ※ChatGPT協作開發 × OpenAI API聊天機器人實戰 第16章帶你掌握ChatGPT的特色與應用，實際操作如何透過對話生成程式碼，並與ChatGPT協作開發Java專案。 第17章手把手示範OpenAI API申請與使用，帶你打造專屬的Java聊天機器人應用程式。 ※ITS Java實例導入與國際認證能力訓練 內文融入Certiport ITS Java解題技巧，書末更附上兩組模擬試題，完整對應國際認證需求，讓初學者的程式設計訓練更加扎實，同時也是教師培訓學生考取ITS Java國際認證的最佳教材。 ※更多新知可訂閱「程式享樂趣」YouTube頻道https://www.youtube.com/@happycodingfun

【專業推薦】 這本書結合了 OpenAI 與 Gemini 兩項主流的語言模型技術，並讓讀者能夠透過開發指南開發不同的應用。這本書不僅讓讀者能夠深入了解語言模型的運作原理，更能夠透過實作的方式，將理論知識轉換為實際應用。對於想要進入 AI 領域的開發者來說，絕對不能錯過這本書。 Jimmy Liao, 廖聖傑 (Certification) Google Developer Expert, Generative AI Appier, Senior Software Engineer, Full Stack, Copilot/Assistant Squad ex-Microsoft Azure Data/AI Cloud Solution Architect ex-IBM Staff Software Engineer, Mobile Architect 本書凝聚了他們這兩年對生成式 AI 的研究，展示了他們對 AI 應用的深刻理解。無論你是 AI 技術的愛好者，還是專注於生成式 AI 開發的專業人士，本書都將為你提供有價值的洞見與實用技巧。AI 的未來充滿機遇，而 LangChain 正是其中的重要工具。希望本書能幫助你在開發過程中取得突破，並推動技術的持續進步。 Kui-Ming Chen Microsoft AI MVP 這本書以 LangChain 框架為基礎，構建了一套完整的大型語言模型學習地圖，讓你能深入理解語言模型的運作原理，並透過實際操作的方式將這些技術應用於真實專案中。無論你對 AI 是初學者還是有經驗的開發者，這本書將成為你邁向 LLM 開發之路的重要指南，幫助你在 AI 領域快速取得突破。 張維元 / 資料科學家的工作日常 【本書特色】 1.全書深入探討如何使用 LangChain 結合 Azure OpenAI、Gemini 以及地端開源模型的部署，並提供多種應用示範。讀者可以透過本書，從開發到部署全方位掌握 AI 技術的應用。 2.RAG（檢索增強生成）架構是目前企業打造知識庫型 LLM 應用的首選架構。本書除詳盡講解 RAG 架構之外，更是第一本詳解 Qdrant 向量資料庫的書籍。 3.生成式 AI 的應用從單一工具擴展至最新的 AI Agent 前沿技術。本書專章探討 AI Agent 的概念與應用，協助開發者開發更具前瞻性的 AI 思