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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
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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 GPT-4 and ChatGPT, 2nd Edition

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  • 優惠期限:2026年01月31日止
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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 
 

作者介紹

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
 

詳細資料

  • 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

會員評價

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3人評分
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2則書評
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立即評分
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Lv.7
5.0
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2025/10/10
時至今日,沒人會否認人工智慧(簡稱 AI)是一門顯學,更有不少專家學者宣稱,程式設計是 AI 可以取而代之的職務。先不論未來的事,在這個當下,對從事軟體開發的工程師來說,AI 至少在兩個層面造成業務上的改變,或用更正面的態度來說,是改善。

首先,以大語言模型(LLM)為核心製作出來的程式開發工具,無論是在 POC 開發、程式碼除錯、撰寫測試程式碼等各個開發環節,都能利用 AI 來加速作業。另一個層面,則是運用 AI 在自然語言處理上的超能力,打造出以往令人卻步的各種人性化應用。而後者,就是這本《AI 應用程式開發》關注的重點。

它採用目前 AI 產業領頭羊 OpenAI 的解決方案,向讀者介紹如何整合 LLM 到自行開發的應用軟體中。首先免不了要進行一些技術觀念的鋪陳,介紹大語言模型的演進以及其背後的原理。雖然 LLM 表現得很像有智慧,但它終究只是運用統計數據來預測下一個字元的文字產生器,因此在現階段,仍不可避免地有兩個問題無法克服:一是垃圾進、垃圾出:餵給 LLM 的資料如果本身包含錯誤資訊,那模型本身也只會提供錯誤結果。另一個是幻覺問題:LLM 只是依據機率最高的規則來不斷產生文字內容,無法保證內容的正確性。

接著進入實戰部分,書中很快帶過 OpenAI API 的使用方法。受惠於 ChatGPT 將一切複雜性包裝在 Web API 後,讀者會發現只要按部就班地照著書中內容練習一遍,就能馬上學會如何利用程式碼呼叫 ChatGPT 家族的 LLM 模型,包含聊天補全模型、視覺辨識、內嵌模型、文字轉語音、語音轉文字和圖片生成等,一瞬間就能將世界最強大的 AI 整合到自己的專案裡。

書中也點出 LLM 能具體增強專案的對話能力、語言處理能力、人機互動能力,並以範例展現各種可能發展的 AI 應用,包括新聞撰寫、看影片寫結論、特定領域的專家問答和語音個人助理等等。書中也貼心地提醒,這些功能看似強大又美好,但呼叫 OpenAI API 是以 token 計價,開發者必須有控管成本的警覺性。

接下來是更有技術含量的章節,介紹用於增進 LLM 模型效果的各種技巧。從最簡單的提示工程開始,只要透過角色、前後文和任務的三段式文字,就能設計出有效的提示語;要求 LLM 進行一步步去思考,是另一種減少 AI 給出錯誤答案的小技巧。少量樣本學習以及根據使用者回饋來改進則需要花費更多心力在提示語撰寫。對於後者,書中更是提供用 AI 來優化提示語的範例程式。

再來是需要大量成本的微調模型。在 OpenAI 的工具中,微調 LLM 相當容易,但前提是使用者必須擁有能用來訓練模型的大量資料,以及充足的預算來進行這項作業。另外要注意,微調後的模型也只能在 OpenAI 平台中使用,無法帶走。最後則是現在的當紅炸子雞——RAG(檢索增強生成)以及連帶的內嵌模型。其實 RAG 是為了補足 LLM 有著輸入 token 限制的問題,但因為實作簡單、效果顯著,所以目前已經變成 AI 應用的標準配備。

最後的章節則介紹 AI 應用程式在開發時的延伸議題,像是程式框架 LangChain 和 LlamaIndex。這部分也讓我看到 AI Agent(代理)在整合不同工具後,能展現出多強大的功能,像極了電影《鋼鐵人》裡的 AI 管家賈維斯。而透過OpenAI 規格的實作,讀者也可以自行開發提供給 LLM 呼叫的外掛工具,讓它更無所不能。可惜的是,AI 程式框架進展一日千里,書中的程式碼已經過舊,無法正常運作;不過也不用擔心,ChatGPT 神通廣大,可以輕鬆改寫出新版的程式碼。

在大數據時代,工程師已學會用數據寫出程式;相信在 AI 時代,工程師也會開始用 LLM 寫出程式。這本《AI 應用程式開發》,就是最棒的起點。
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Lv.3
5.0
|
2025/06/03
內容很基礎
適合初學者
但部份章節含程式碼需要理解

配合GPT跟LLM實做
在書本有說明概念方向
還有提供OPENAI的做法
值得閱讀
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