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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

AI應用程式開發

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9786264250221
Olivier Caelen,Marie-Alice Blete
藍子軒
歐萊禮
2025年4月08日
227.00  元
HK$ 204.3  






ISBN:9786264250221
  • 規格:平裝 / 332頁 / 18.5 x 23 x 1.49 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 二版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習











      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?


     





    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




    其 他 著 作