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OpenAI API接口應用實戰 ( 簡體 字) |
| 作者：雷韋春 | 類別：1. -> 程式設計 -> 人工智慧 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 56385
詢問書籍請說出此書號！【有庫存】
NT售價： 495 元 |
| 出版日：5/1/2024 |
| 頁數：277 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787302659952 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：◎這個技術有什么前途
OpenAI API是OpenAI提供的一個接口，允許開發者直接與其高級語言模型交互，用于內容生成、智能問答、編程輔助、自然語言處理和虛擬助手等功能。
對開發者而言，使用OpenAI API可以大大簡化開發流程，避免從零開始構建語言模型，同時為應用或服務快速增添智能交互和內容生成能力。這不僅節省了大量的模型訓練和維護資源，還能為用戶提供更自然和人性化的交互體驗。隨著AI技術的日益普及，掌握OpenAI API成了一個重要的競爭優勢，為開發者帶來新的創新機會和市場需求。因此，學習和掌握OpenAI API對開發者來說是一個投資未來的明智選擇，可以幫助開發者處在技術前沿，并抓住更多的商業機會。
◎筆者的使用體會
ChatGPT API為開發者提供了一個與OpenAI的強大語言模型進行交互的機會。這個API的主要吸引力在于它能夠為各種應用和服務快速地引入先進的自然語言處理功能。
首先，從集成的角度看，開發者通常發現API的接入過程相對簡單。詳細的文檔和示例代碼使得即使是初次接觸的開發者也能夠快速上手。這種簡便性意味著開發者可以在短時間內為其應用添加語言交互功能。
其次，API的響應時間非常短，這為實時應用，如聊天機器人或在線客服，提供了可能性。開發者可以依賴ChatGPT API提供的快速反饋，為用戶創造流暢的交互體驗。
此外，ChatGPT的多功能性使其在多種場景中都有應用價值。無論是為博客自動生成內容，為學生提供在線答疑，還是為電商網站提供智能客服，ChatGPT API都能夠提供強大的支持。
然而，雖然ChatGPT是一個先進的模型，但它并不是無懈可擊的。在某些情況下，它可能不會完全理解或正確回應特定領域或復雜的問題。因此，開發者在使用API時需要進行一些后處理或驗證，確保輸出的質量和準確性。
一言蔽之，ChatGPT API為開發者提供了一個高效、靈活且功能強大的工具，但為了獲得最佳效果，開發者也需要對其進行適當的管理和優化。
◎這本書的特色
·內容詳盡：本書將OpenAI API從申請方式到調用調試，到最后實戰例子都一一詳細進行講解。
·深入淺出：本書對某個OpenAI的API進行了詳盡而又易于理解的解釋，幫助讀者在短時間內掌握核心概念，并且不會感到困惑或者被過于專業的深度學習的內容所困擾。
·內容新穎：書中的內容是緊跟OpenAI API最新版本的，包括GPT4的內容。
·內容實用：結合大量實例進行講解，并從設計到編碼、測試對具體的實例進行說明。
·贈送源碼：筆者專門對本書的實例源碼進行了整理，方便讀者進行學習。
◎這本書包括什么內容
本書內容可以分為4篇，第1篇是OpenAI API介紹，第2篇是應用場景分析，第3篇是OpenAI API實戰，第4篇是OpenAI API的發展前景。
第1篇主要介紹了OpenAI API的基本內容，包括OpenAI API的概念、OpenAI API的接入申請方法、該API的通用請求方法及特點，然后對Completion API、Chat API、Edits API、Images API、Moderations API、Embeddings API等進行詳細講解。
第2篇介紹了OpenAI API可能應用到的場景，包括智能問答、在線客服、教育輔導、編程助手、感情咨詢、心理咨詢、內容創作、旅行規劃、法律咨詢、多語言翻譯、市場分析、文獻檢索等場景。
第3篇通過舉實際例子，詳細講解了OpenAI API的實戰，包括聊天機器人、AI繪畫系統、AI文本審核系統三個例子。
第4篇通過作者的技術洞察和AI趨勢分析，探討了OpenAI API的未來，并向開發者提出了實踐建議。
◎本書讀者對象
·有Java基礎的開發人員；
·有人工智能基礎的人員；
·軟件開發與測試人員；
·對ChatGPT感興趣的人員；
·正在學習人工智能的學生等。
作者 |
內容簡介：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，用戶可以輕松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復雜的支持系統。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辟了新的可能性，并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、情感咨詢、心理咨詢、內容創作、旅行規劃、法律咨詢、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，原理論述簡單明了，案例豐富，可讀性強，特別適合有開發基礎的后端Java 開發人員閱讀，也可供其他后端開發語言的從業者借鑒。本書還適合需要了解**ChatGPT技術的開發人員閱讀。 |
目錄：第1篇 OpenAIAPI介紹
第1章 OpenAIAPI的基礎知識 002
1.1 OpenAIAPI概述 002
1.1.1 OpenAI公司介紹 002
1.1.2 OpenAIAPI簡介 003
1.1.3 OpenAIAPI與ChatGPT的關系 004
1.2 OpenAIAPI申請接入流程 004
1.2.1 注冊OpenAI賬號 004
1.2.2 創建Secretkey 005
1.2.3 添加支付的信用卡 006
1.2.4 OpenAIAPI配置 007
1.3 OpenAIAPI的調用過程 007
1.3.1 OpenAIAPI的請求和響應過程 007
1.3.2 OpenAIAPI的協議和格式 009
1.4 OpenAIAPI的功能和特點 010
1.4.1 OpenAIAPI的功能及應用場景 010
1.4.2 OpenAIAPI的特點和優勢 012
第2章 OpenAIAPI詳解 014
2.1 基本原理 014
2.1.1 自然語言處理（NLP）介紹 015
2.1.2 Transformer模型的特點 016
2.1.3 預訓練的概念 017
2.1.4 預訓練的作用 018
2.1.5 首次調用OpenAIAPI 019
2.2 文本生成CompletionAPI 021
2.2.1 CompletionAPI概述 021
2.2.2 CompletionAPI的處理流程 021
2.2.3 CompletionAPI請求參數介紹 022
2.2.4 CompletionAPI返回參數解析 023
2.2.5 CompletionAPI的調用代碼示例 024
2.3 交互聊天ChatAPI 025
2.3.1 ChatAPI的功能和特性 025
2.3.2 ChatAPI基本原理 026
2.3.3 ChatAPI請求參數介紹 027
2.3.4 ChatAPI返回參數解析 028
2.3.5 ChatAPI的調用代碼示例 029
2.4 文本編輯EditsAPI 030
2.4.1 EditsAPI請求參數 030
2.4.2 EditsAPI的返回參數 031
2.4.3 EditsAPI調用代碼示例 032
2.5 圖像生成ImagesAPI 032
2.5.1 DALL·E介紹 033
2.5.2 CreateimageAPI 034
2.5.3 CreateimageeditAPI 035
2.5.4 CreateimagevariationAPI 036
2.6 文本審核ModerationsAPI 038
2.6.1 ModerationsAPI的具體用途 038
2.6.2 ModerationsAPI請求參數介紹 039
2.6.3 ModerationsAPI返回參數解析 040
2.6.4 ModerationsAPI的調用代碼示例 041
2.7 獲取向量信息EmbeddingsAPI 042
2.7.1 使用EmbeddingsAPI獲取嵌入向量信息 042
2.7.2 EmbeddingsAPI的請求步驟 043
2.7.3 EmbeddingsAPI請求參數介紹 045
2.7.4 EmbeddingsAPI返回參數解析 045
2.7.5 EmbeddingsAPI的調用代碼示例 046
2.8 其他API 047
2.8.1 AudioAPI 047
2.8.2 ModelsAPI 049
2.8.3 Fine-tuningAPI 051
2.8.4 FilesAPI 054
2.9 注意事項 056
2.9.1 OpenAIAPI的速率限制 056
2.9.2 OpenAIAPI的錯誤碼 057
2.9.3 OpenAIAPI的最佳實踐 060
2.9.4 OpenAIAPI的安全實踐及建議 061
第2篇 應用場景分析
第3章 智能問答 064
3.1 智能問答功能介紹 064
3.2 基于智能問答的參數分析及示例 065
3.2.1 ChatAPI請求參數一覽 066
3.2.2 Message參數詳解 067
3.2.3 其他請求參數解析及示例 069
3.2.4 返回參數說明 072
3.2.5 調用ChatAPI生成智能問答的最優參數驗證 073
3.3 使用node.js完成智能問答示例 074
3.3.1 初始化node.js項目 075
3.3.2 引入環境變量文件 076
3.3.3 調用ChatAPI接口 076
3.3.4 增加輸入輸出命令行 077
3.3.5 完整代碼 078
3.3.6 功能展示 079
第4章 在線客服 081
4.1 ChatGPT在在線客戶服務中的應用 081
4.2 基于在線客戶服務的優化 082
4.2.1 設定system消息 082
4.2.2 調整用戶輸入 084
4.2.3 調整API參數 086
第5章 教育輔導 088
5.1 ChatGPT在教育輔導中的應用 088
5.2 基于教育輔導的優化 089
5.2.1 設定system消息 089
5.2.2 調整用戶輸入 091
5.2.3 調整API參數 093
第6章 編程助手 095
6.1 ChatGPT在編程助手中的應用 095
6.2 基于編程助手的優化 096
6.2.1 設定system消息 096
6.2.2 調整用戶輸入 099
6.2.3 調整API參數 103
第7章 情感咨詢 105
7.1 ChatGPT在情感咨詢中的應用 105
7.2 基于情感咨詢的優化 106
7.2.1 設定system消息 106
7.2.2 調整用戶輸入 108
7.2.3 調整API參數 110
第8章 心理咨詢 113
8.1 ChatGPT在心理咨詢中的應用 113
8.2 基于心理咨詢的優化 114
8.2.1 設定system消息 115
8.2.2 調整用戶輸入 116
8.2.3 調整API參數 118
第9章 內容創作 120
9.1 ChatGPT在內容創作中的應用 120
9.2 基于內容創作的優化 121
9.2.1 設定system消息 121
9.2.2 調整用戶輸入 123
9.2.3 調整API參數 125
第10章 旅行規劃 127
10.1 ChatGPT在旅行規劃中的應用 127
10.2 基于旅行規劃的優化 128
10.2.1 設定system消息 129
10.2.2 調整用戶輸入 131
10.2.3 調整API參數 132
第11章 法律咨詢 135
11.1 ChatGPT在法律咨詢中的應用 135
11.2 基于法律咨詢的優化 136
11.2.1 設定system消息 136
11.2.2 調整用戶輸入 137
11.2.3 調整API參數 139
第12章 多語言翻譯 141
12.1 ChatGPT在多語言翻譯中的應用 141
12.2 基于多語言翻譯的優化 142
12.2.1 設定system消息 142
12.2.2 調整用戶輸入 144
12.2.3 調整API參數 145
第13章 市場分析 147
13.1 ChatGPT在市場分析中的應用 147
13.2 基于市場分析的優化 148
13.2.1 設定system消息 148
13.2.2 調整用戶輸入 150
13.2.3 調整API參數 151
第14章 文獻檢索 153
14.1 ChatGPT在文獻檢索中的應用 153
14.2 基于文獻檢索的優化 154
14.2.1 設定system消息 154
14.2.2 調整用戶輸入 155
14.2.3 調整API參數 156
第3篇 OpenAIAPI實戰
第15章 開發準備工作 160
15.1 搭建服務端環境 160
15.1.1 安裝Java 160
15.1.2 安裝Maven 161
15.2 搭建MySQL數據庫 164
15.2.1 安裝及配置MySQL 164
15.2.2 安裝客戶端工具Navicat并配置 166
第16章 聊天機器人 167
16.1 聊天機器人的功能需求 167
16.2 基于ChatGPTAPI搭建聊天機器人的技術架構 167
16.2.1 聊天機器人的技術棧 168
16.2.2 聊天機器人的技術框架 173
16.2.3 聊天機器人的數據庫設計 174
16.2.4 聊天機器人的實體類設計 177
16.2.5 聊天機器人的功能設計 179
16.3 聊天機器人實戰代碼 180
16.3.1 微信用戶登錄與注冊 180
16.3.2 提問與回復 184
16.3.3 查看歷史聊天記錄 191
16.4 聊天機器人服務端部署 193
16.4.1 聊天機器人代碼打包 193
16.4.2 聊天機器人代碼部署 194
16.5 聊天機器人API測試 196
16.5.1 什么是API測試 196
16.5.2 API測試工具選擇 197
16.5.3 JMeter的安裝 198
16.5.4 JMeter在此項目中的使用 199
第17章 AI繪畫系統 202
17.1 AI繪畫系統的功能需求 202
17.2 基于ImagesAPI搭建AI繪畫系統的技術架構 203
17.2.1 AI繪畫系統的技術棧 203
17.2.2 AI繪畫系統的技術框架 208
17.2.3 AI繪畫系統的數據庫設計 210
17.2.4 AI繪畫系統的實體類設計 213
17.2.5 AI繪圖系統的功能設計 215
17.3 AI繪畫系統實戰代碼 215
17.3.1 微信用戶登錄與注冊 216
17.3.2 生成圖像 219
17.3.3 查看歷史圖片 228
17.4 AI繪畫服務端部署 231
17.4.1 AI繪畫代碼打包 231
17.4.2 AI繪畫代碼部署 232
17.5 AI繪畫API測試 234
第18章 AI文本審核系統 237
18.1 AI文本審核系統的功能需求 237
18.2 AI文本審核系統的技術架構 238
18.2.1 AI文本審核系統的技術棧 238
18.2.2 AI文本審核系統的技術框架 240
18.2.3 AI文本審核系統的數據庫設計 241
18.2.4 AI文本審核系統的實體類設計 245
18.2.5 AI文本審核系統的功能設計 247
18.3 AI文本審核系統實戰代碼 248
18.3.1 文本審核API代碼 249
18.3.2 獲取審核歷史結果API代碼 261
18.4 AI文本審核系統服務端部署 264
18.4.1 AI文本審核系統代碼打包 264
18.4.2 AI文本審核系統代碼部署 265
18.5 AI審核系統API測試 267
第4篇 OpenAIAPI的發展前景
第19章 OpenAIAPI的展望 270
19.1 ChatGPT未來的發展趨勢 270
19.1.1 更大的模型規模 270
19.1.2 減少偏見 271
19.1.3 更好地理解上下文 271
19.1.4 針對特定領域的訓練 272
19.1.5 更高級的交互能力 273
19.1.6 自定義與調節 273
19.1.7 更好的反饋機制 274
19.1.8 支持低資源語言 274
19.2 對開發者的建議和未來規劃 275
19.2.1 開發者應該具備的知識和技能 275
19.2.2 開發者未來的學習和發展規劃 276 |
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