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AI應用程式開發 第二版｜活用ChatGPT與LLM技術開發實作
Developing Apps with GPT4 and ChatGPT 2nd Edition
作者：
Olivier Caelen, Marie-Alice Blete
譯者：
藍子軒
分類：
電腦與網路
／
綜論
出版社：
美商歐萊禮中文書
出版日期：2025/4/8
ISBN：9786264250221
書籍編號：kk0598838
頁數：332
定價：
680
元
優惠價：
82
折
558
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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AI應用程式開發 第二版｜活用ChatGPT與LLM技術開發實作 內容簡介 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！ 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。 好評推薦 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
作者簡介 Olivier Caelen Olivier Caelen 是Worldline公司的一位機器學習研究者，這家公司是支付技術的先驅，專為無縫支付提供解決方案。他同時也在布魯塞爾自由大學（the Université libre de Bruxelles）傳授機器學習入門課程以及進階深度學習課程。 Marie-Alice Blete Marie-Alice Blete 是一位AI工程師。她經常向資料科學家同事們宣揚各種工程上最佳的實務做法，尤其是對於AI解決方案部署相關的效能表現與延遲問題特別感興趣。她喜歡以技術演講者的身份分享她的知識，並與社群進行互動。
目錄 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
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