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生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn)
包郵 生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn)
作者：陳禎民 著
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生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302679356
- 條形碼：9787302679356 ; 978-7-302-67935-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>>
生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn) 本書(shū)特色
準(zhǔn)備好探索AI技術(shù)的極限，并目睹自然語(yǔ)言處理如何與垂直應(yīng)用融合嗎？這本書(shū)將帶你深入ChatGPT的奧妙世界，掌握其核心理論與應(yīng)用實(shí)踐！
從基礎(chǔ)知識(shí)到高級(jí)技巧，逐步揭示ChatGPT的強(qiáng)大功能，深入探索支撐其運(yùn)行的NLP技術(shù)。
通過(guò)真實(shí)案例的詳細(xì)剖析，本書(shū)將指導(dǎo)你了解垂直應(yīng)用的開(kāi)發(fā)全流程，包括Web交互、編程輔助工具和AI客服等多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。
生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
"這是一本面向AI開(kāi)發(fā)人員以及對(duì)生成式人工智能技術(shù)感興趣的讀者的專(zhuān)業(yè)圖書(shū)。《生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OpenAI API實(shí)現(xiàn)》深入探討生成式AI技術(shù)的原理與實(shí)現(xiàn)，以及如何利用OpenAI API進(jìn)行高效開(kāi)發(fā)。《生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OpenAI API實(shí)現(xiàn)》內(nèi)容包括ChatGPT的原理解析、OpenAI API請(qǐng)求庫(kù)的使用、飛書(shū)AI機(jī)器人的構(gòu)建、AI編程輔助插件的開(kāi)發(fā)、Hugging Face模型的私有化部署與微調(diào)，以及檢索增強(qiáng)技術(shù)RAG和Prompt Engineering的優(yōu)化策略。 書(shū)中不僅系統(tǒng)地梳理了生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)，還通過(guò)豐富的實(shí)際代碼案例指導(dǎo)讀者在不同垂直領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)。此外，《生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OpenAI API實(shí)現(xiàn)》還擴(kuò)展介紹了AI應(yīng)用的社區(qū)生態(tài)，幫助讀者將理論知識(shí)應(yīng)用到實(shí)踐中，培養(yǎng)獨(dú)立開(kāi)發(fā)和優(yōu)化生成式AI應(yīng)用的能力。 《生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OpenAI API實(shí)現(xiàn)》適合希望深入了解并實(shí)踐生成式AI技術(shù)的人員，無(wú)論是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)者，都能從中獲得寶貴的知識(shí)和啟發(fā)。通過(guò)閱讀《生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OpenAI API實(shí)現(xiàn)》，讀者將能夠掌握從理論到實(shí)踐的全方位知識(shí)，為未來(lái)的AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。"
生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn)生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn) 前言
自2023年年初ChatGPT問(wèn)世以來(lái)，以生成式模型為代表的人工智能（AI）行業(yè)受到了極大關(guān)注。截至2024年年底，AI行業(yè)發(fā)展迅猛，日新月異。全球針對(duì)AI行業(yè)的投資也遠(yuǎn)超其他行業(yè)，可以說(shuō)AI技術(shù)是近幾年人類(lèi)社會(huì)*為關(guān)注的領(lǐng)域。與其他行業(yè)的變革不同，AI的發(fā)展并不局限于本行業(yè)，而是逐漸滲透到全球各個(gè)行業(yè)，慢慢地成為國(guó)力競(jìng)爭(zhēng)的重要因素。如此規(guī)模，與其稱(chēng)AI為一個(gè)行業(yè)風(fēng)口，筆者更想大膽判斷為五次工業(yè)革命。
生成式AI應(yīng)用從廣義上來(lái)說(shuō)包括三個(gè)方向：使用AI應(yīng)用、基底模型訓(xùn)練以及生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)。其中，基底模型訓(xùn)練儲(chǔ)備了生成式AI應(yīng)用底層使用的模型，例如ChatGPT底層的GPT系列模型；而生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)則是使用基底模型，通過(guò)一定的開(kāi)發(fā)手段和機(jī)制將模型能力融合到應(yīng)用中，并*大可能地發(fā)揮基底模型的能力。
目前市面上與AI相關(guān)的圖書(shū)大部分介紹的是使用AI應(yīng)用，例如怎么使用ChatGPT寫(xiě)文章，如何組織Prompt等，少部分圖書(shū)則涉及基底模型訓(xùn)練。前者內(nèi)容較為淺顯，容易被替代且不具備時(shí)效性，而后者有較高的門(mén)檻，更適合專(zhuān)業(yè)算法從業(yè)人員閱讀。對(duì)于承上啟下，既兼容前兩者的內(nèi)容，又詳細(xì)介紹各式生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的圖書(shū)，市面上仍然比較欠缺。本書(shū)希望可以補(bǔ)全這部分資料的不足，幫助更多想從事AI行業(yè)的人入門(mén)。
生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn) 目錄
第1章 緒論 1
1.1 AGI的新時(shí)代已經(jīng)到來(lái) 1
1.2 ChatGPT全景介紹：歷史、原理與API 2
1.2.1 GPT模型的基本概念和發(fā)展歷程 2
1.2.2 GPT為什么能做到跨領(lǐng)域與人交互 3
1.2.3 OpenAI API簡(jiǎn)介 7
1.3 生成式AI應(yīng)用的市場(chǎng)前景 10
1.4 本書(shū)的內(nèi)容安排 11
第2章 OpenAI API請(qǐng)求庫(kù) 14
2.1 OpenAI API 14
2.1.1 OpenAI API提供的模型類(lèi)別 14
2.1.2 在瀏覽器端實(shí)現(xiàn)文本轉(zhuǎn)音頻 16
2.1.3 在Node.js運(yùn)行時(shí)實(shí)現(xiàn)文本轉(zhuǎn)音頻 18
2.1.4 音頻轉(zhuǎn)文本的實(shí)現(xiàn) 21
2.2 Chat系列OpenAI API端點(diǎn) 23
2.2.1 Chat系列API端點(diǎn)參數(shù)及使用 23
2.2.2 Chat API的流響應(yīng) 26
2.3 API請(qǐng)求庫(kù) 31
2.3.1 使用OpenAI請(qǐng)求庫(kù) 31
2.3.2 實(shí)戰(zhàn)：封裝并發(fā)布一個(gè)大語(yǔ)言模型API的請(qǐng)求庫(kù) 33
2.3.3 ChatGPT國(guó)內(nèi)可用免費(fèi)API轉(zhuǎn)發(fā)開(kāi)源倉(cāng)庫(kù)：GPT-API-free 71
2.4 本章小結(jié) 72
第3章 基礎(chǔ)應(yīng)用：ChatGPT的實(shí)現(xiàn) 74
3.1 項(xiàng)目初始化和產(chǎn)品功能拆解 74
3.1.1 項(xiàng)目初始化 74
3.1.2 產(chǎn)品功能拆解 77
3.2 ChatGPT靜態(tài)交互的實(shí)現(xiàn) 78
3.2.1 右側(cè)ChatGPT對(duì)話區(qū)域 78
3.2.2 左側(cè)邊欄區(qū)域（Chat信息和API_KEY填寫(xiě)） 81
3.3 ChatGPT可交互功能的補(bǔ)充 90
3.3.1 使用llm-request接入OpenAI API 91
3.3.2 New Chat事件的綁定 96
3.3.3 聊天記錄的緩存 97
3.3.4 響應(yīng)內(nèi)容的富文本處理（換行、代碼高亮、代碼復(fù)制） 101
3.3.5 思考題：如何避免在請(qǐng)求中暴露API_KEY 112
3.4 創(chuàng)建不同角色類(lèi)別的聊天 114
3.4.1 什么是System Prompt 114
3.4.2 為ChatGPT項(xiàng)目放開(kāi)System Prompt的填寫(xiě) 115
3.4.3 示例：創(chuàng)建布布熊的虛擬女友一二熊 118
3.5 社區(qū)功能：跨平臺(tái)ChatGPT應(yīng)用—ChatGPT Next Web 119
3.5.1 初識(shí)ChatGPT Next Web 119
3.5.2 使用Vercel把ChatGPT Next Web部署到公網(wǎng) 121
3.6 本章小結(jié) 121
第4章 交互應(yīng)用：集成AI模型功能到飛書(shū)機(jī)器人 123
4.1 創(chuàng)建飛書(shū)機(jī)器人 123
4.1.1 飛書(shū)開(kāi)放平臺(tái) 123
4.1.2 創(chuàng)建一個(gè)飛書(shū)機(jī)器人一二熊 124
4.2 飛書(shū)機(jī)器人的API服務(wù) 125
4.2.1 飛書(shū)機(jī)器人API服務(wù)的事件訂閱 125
4.2.2 開(kāi)發(fā)階段：使用反向代理工具Ngrok對(duì)本地服務(wù)進(jìn)行內(nèi)網(wǎng)穿透 127
4.2.3 訂閱message接收事件并響應(yīng) 130
4.2.4 部署上線：使用Vercel Serverless Functions輕服務(wù)部署 132
4.3 支持一二熊的消息回復(fù) 137
4.3.1 支持一二熊的單聊回復(fù)消息 137
4.3.2 支持一二熊在群聊中回復(fù)消息 144
4.3.3 使用自定義消息卡片配置幫助文檔 148
4.4 結(jié)合AI實(shí)現(xiàn)一二熊的辦公輔助功能 150
4.4.1 支持對(duì)飛書(shū)文檔內(nèi)容進(jìn)行總結(jié) 151
4.4.2 支持向指定人員發(fā)送消息通知 156
4.4.3 支持向指定群發(fā)送消息通知 159
4.4.4 支持自動(dòng)拉群并說(shuō)明拉群用意 169
4.4.5 支持創(chuàng)建任務(wù)并自動(dòng)生成任務(wù)摘要 174
4.5 本章小結(jié) 180
第5章 VSCode自定義插件 181
5.1 AI在代碼輔助領(lǐng)域的實(shí)施 181
5.1.1 ChatGPT出色的代碼輔助功能 181
5.1.2 OpenAI API與IDE插件的結(jié)合 183
5.2 初識(shí)VSCode插件開(kāi)發(fā) 185
5.2.1 VSCode插件初始化 185
5.2.2 VSCode插件的目錄結(jié)構(gòu)及文件剖析 186
5.2.3 VSCode插件的啟動(dòng)與本地調(diào)試 188
5.2.4 VSCode插件中單元測(cè)試的環(huán)境API mock 190
5.3 VSCode插件開(kāi)發(fā)常用擴(kuò)展功能 191
5.3.1 插件命令 191
5.3.2 菜單項(xiàng) 196
5.3.3 插件配置項(xiàng) 198
5.3.4 按鍵綁定 203
5.3.5 消息通知 203
5.3.6 收集用戶(hù)輸入 203
5.3.7 文件選擇器 205
5.3.8 創(chuàng)建進(jìn)度條 208
5.3.9 診斷和快速修復(fù) 210
5.4 特殊判斷值when子句 213
5.4.1 when子句運(yùn)算符 214
5.4.2 when子句內(nèi)置環(huán)境變量 214
5.4.3 自定義when子句環(huán)境變量 215
5.5 VSCode插件支持的工作臺(tái)空間 216
5.5.1 活動(dòng)欄區(qū)域：視圖容器 217
5.5.2 側(cè)邊欄區(qū)域：樹(shù)視圖 219
5.5.3 狀態(tài)欄區(qū)域：狀態(tài)欄項(xiàng)目 221
5.5.4 編輯器組區(qū)域：網(wǎng)頁(yè)視圖 224
5.6 使用React開(kāi)發(fā)Webview 226
5.6.1 Webview的React開(kāi)發(fā)配置 226
5.6.2 Webview和Extension的相互通信 231
5.6.3 Webview的開(kāi)發(fā)者調(diào)試 236
5.7 VSCode插件的聯(lián)動(dòng)與發(fā)布 236
5.7.1 擴(kuò)展依賴(lài)插件 237
5.7.2 VSCode插件的發(fā)布 237
5.8 本章小結(jié) 238
第6章 編程應(yīng)用：AI編碼輔助插件 239
6.1 在VSCode插件中實(shí)現(xiàn)ChatGPT 239
6.1.1 項(xiàng)目初始化 239
6.1.2 插件功能剖析 240
6.1.3 插件功能配置項(xiàng)注冊(cè) 240
6.1.4 任務(wù)欄注冊(cè) 241
6.1.5 緩存首頁(yè)的實(shí)現(xiàn) 246
6.1.6 聊天頁(yè)面的實(shí)現(xiàn) 253
6.2 代碼語(yǔ)言轉(zhuǎn)換工具 263
6.2.1 插件功能剖析 263
6.2.2 插件功能配置項(xiàng)注冊(cè) 263
6.2.3 支持全文件語(yǔ)言轉(zhuǎn)換 264
6.2.4 支持對(duì)全文件語(yǔ)言轉(zhuǎn)換結(jié)果的追問(wèn) 268
6.2.5 支持局部代碼語(yǔ)言轉(zhuǎn)換 277
6.3 代碼審查工具 280
6.3.1 插件功能剖析 280
6.3.2 插件功能的配置項(xiàng)注冊(cè) 281
6.3.3 支持單文件粒度代碼AI診斷 282
6.3.4 人工的診斷行列匹配 287
6.3.5 支持對(duì)問(wèn)題代碼的AI快速修復(fù) 292
6.3.6 支持狀態(tài)欄狀態(tài)顯示 298
6.4 本章小結(jié) 300
第7章 Hugging Face開(kāi)源模型的私有化部署和微調(diào) 301
7.1 模型私有化部署 301
7.1.1 什么是模型私有化部署 301
7.1.2 使用Anaconda管理Python環(huán)境 302
7.1.3 私有化部署ChatGLM3-6B模型 304
7.1.4 ChatGLM3-6B模型的低成本部署 308
7.2 模型微調(diào) 309
7.2.1 什么是模型微調(diào) 309
7.2.2 對(duì)ChatGLM3-6B模型進(jìn)行單機(jī)單卡P-Tuning 310
7.3 開(kāi)源AI社區(qū)Hugging Face 317
7.3.1 什么是Hugging Face 317
7.3.2 機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Transformers 317
7.4 本章小結(jié) 328
第8章 檢索增強(qiáng)生成技術(shù)：向量化與大模型的結(jié)合 329
8.1 檢索增強(qiáng)生成技術(shù)介紹 329
8.1.1 訓(xùn)練模型是一個(gè)高成本的過(guò)程 329
8.1.2 檢索增強(qiáng)生成技術(shù)：低成本信息穿透的實(shí)現(xiàn) 330
8.2 文本向量化 332
8.2.1 什么是文本向量化 332
8.2.2 OpenAI提供的文本向量化功能 333
8.2.3 私有化部署Hugging Face向量化模型 335
8.3 向量數(shù)據(jù)庫(kù)Chroma 340
8.3.1 什么是向量數(shù)據(jù)庫(kù)Chroma 340
8.3.2 文本向量化及相似度匹配的示例 341
8.3.3 集合API 342
8.3.4 相似度距離計(jì)算方法 352
8.3.5 embeddings向量化函數(shù) 353
8.4 實(shí)戰(zhàn)：為ChatGPT提供知識(shí)庫(kù)功能 357
8.4.1 知識(shí)庫(kù)整體功能剖析 357
8.4.2 支持文件上傳至知識(shí)庫(kù) 358
8.4.3 支持包含相似搜索的詢(xún)問(wèn)模式 376
8.5 本章小結(jié) 380
第9章 提示詞工程與LLM社區(qū)生態(tài) 382
9.1 提示詞工程 382
9.1.1 英文組織提示詞 382
9.1.2 明確輸入和輸出 383
9.1.3 輔助推理鍵 384
9.1.4 特殊或生僻場(chǎng)景提供示例 385
9.1.5 分治法：減小模型介入問(wèn)題的粒度 386
9.1.6 結(jié)構(gòu)化組織提示詞 388
9.2 國(guó)內(nèi)Chat大模型 389
9.2.1 文心一言 389
9.2.2 通義千問(wèn) 395
9.2.3 豆包 399
9.2.4 元寶 402
9.2.5 Kimi 408
9.3 AI應(yīng)用搭建平臺(tái)Coze 410
9.3.1 什么是Coze 411
9.3.2 基礎(chǔ)使用 412
9.3.3 高階功能 414
9.3.4 Coze應(yīng)用的API調(diào)用 435
9.4 本章小結(jié) 441
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生成式AI應(yīng)用開(kāi)發(fā):基于OPENAI API實(shí)現(xiàn) 作者簡(jiǎn)介
陳禎民
工程師，育前抖音內(nèi)容安全、Tae Al成員，字節(jié)跳動(dòng)青訓(xùn)營(yíng)講師，掘金簽約作者，著有掘金小冊(cè)《SSR 實(shí)戰(zhàn):官網(wǎng)開(kāi)發(fā)指南》《前端自動(dòng)化測(cè)試精講》《Trae入門(mén)到實(shí)踐:AI編碼的妙筆生花》。
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