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生成式AI應用開發：基於OpenAI API實現
作者：
陳禎民
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
出版社：
深智數位
出版日期：2025/11/24
ISBN：9786267757482
書籍編號：kk0606908
頁數：560
定價：
980
元
一般會員價：
79
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774
元
特別會員價：
79
折
774
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
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生成式AI應用開發：基於OpenAI API實現 內容簡介 本書共分九章。 第一章介紹GPT模型歷程、原理與API介面。第二章說明OpenAI文字與語音轉換功能、API端點設計與請求庫封裝。第三章展示ChatGPT應用構建，包括互動區域、聊天快取與角色設定。第四章實作飛書機器人與OpenAI結合，開發多種回應與通知功能。第五章說明VSCode外掛程式開發流程與Webview通訊技術。第六章實作AI程式輔助模組，包含語言轉換、程式診斷與自動修復。第七章說明如何部署ChatGLM等開源模型與進行P-Tuning微調。第八章介紹RAG技術，實作文字向量化與Chroma向量資料庫整合，建構查詢式知識庫。第九章為提示詞工程與LLM社群工具介紹，說明提示詞模式、模型回應最佳化與Coze平台應用。 本書特色 ☆GPT模型歷史、架構與API功能解析 ☆OpenAI文字轉語音與語音轉文字實作 ☆Chat系列API端點與流式回應設計 ☆ChatGPT應用介面建構與訊息狀態處理 ☆System Prompt建構與角色扮演範例 ☆ChatGPT跨平台部署與Vercel整合 ☆飛書機器人API連接與事件回應開發 ☆VSCode外掛模組開發流程與通訊機制 ☆AI程式輔助：自動生成、語言轉換、程式診斷 ☆Hugging Face模型私有部署與P-Tuning微調 ☆文本向量化技術與嵌入式匹配範例 ☆向量資料庫Chroma操作與距離計算方式 ☆ChatGPT外掛知識庫系統建構與查詢設計 ☆提示詞工程模組化設計與Coze平台整合
作者簡介 陳禎民 工程師，前抖音內容安全、Trae AI成員，字節跳動青訓營講師，掘金簽約作者，著有掘金小冊《SSR實戰：官網開發指南》、《前端自動化測試精講》、《Trae入門到實踐：AI編碼的妙筆生花》。
目錄 ▌第1 章 緒論 1.1 AGI 的新時代已經到來 1.2 ChatGPT 全景介紹：歷史、原理與API 1.2.1 GPT 模型的基本概念和發展歷程 1.2.2 GPT 為什麼能做到跨領域與人互動 1.2.3 OpenAI API 簡介 1.3 生成式AI 應用的市場前景 1.4 本書的內容安排 ▌第2 章 OpenAI API 請求函式庫 2.1 OpenAI API 2.1.1 OpenAI API 提供的模型類別 2.1.2 在瀏覽器端實現文字轉音訊 2.1.3 在Node.js 執行時期實現文字轉音訊 2.1.4 音訊轉文字的實現 2.2 Chat 系列OpenAI API 端點 2.2.1 Chat 系列API 端點參數及使用 2.2.2 Chat API 的串流回應 2.3 API 請求函式庫 2.3.1 使用OpenAI 請求函式庫 2.3.2 實戰：封裝並發佈一個大語言模型API 的請求函式庫 2.3.3 ChatGPT 可用免費API 轉發開放原始碼倉庫：GPT-API-free 2.4 本章小結 ▌第3 章 基礎應用：ChatGPT 的實現 3.1 專案初始化和產品功能拆解 3.1.1 專案初始化 3.1.2 產品功能拆解 3.2 ChatGPT 靜態互動的實現 3.2.1 右側ChatGPT 對話區域 3.2.2 左側邊欄區域（Chat 資訊和API_KEY 填寫） 3.3 ChatGPT 可互動功能的補充 3.3.1 使用llm-request 連線OpenAI API 3.3.2 New Chat 事件的綁定 3.3.3 聊天記錄的快取 3.3.4 回應內容的豐富文字處理（換行、程式突顯、程式複製） 3.3.5 思考題：如何避免在請求中暴露API_KEY 3.4 建立不同角色類別的聊天 3.4.1 什麼是System Prompt 3.4.2 為ChatGPT 專案放開System Prompt 的填寫 3.4.3 範例：建立布布熊的虛擬女友一二熊 3.5 社區功能：跨平臺ChatGPT 應用—ChatGPT Next Web 3.5.1 初識ChatGPT Next Web 3.5.2 使用Vercel 把ChatGPT Next Web 部署到公網 3.6 本章小結 ▌第4 章 互動應用：整合AI 模型功能到飛書機器人 4.1 建立飛書機器人 4.1.1 飛書開放平臺 4.1.2 建立一個飛書機器人一二熊 4.2 飛書機器人的API 服務 4.2.1 飛書機器人API 服務的事件訂閱 4.2.2 開發階段：使用反向代理工具Ngrok 對本機服務進行內網穿透 4.2.3 訂閱message 接收事件並回應 4.2.4 部署上線：使用Vercel Serverless Functions 輕服務部署 4.3 支援一二熊的訊息回覆 4.3.1 支援一二熊的單聊回覆訊息 4.3.2 支援一二熊在群聊中回覆訊息 4.3.3 使用自訂訊息卡片配置說明文件 4.4 結合AI 實現一二熊的辦公協助工具 4.4.1 支援對飛書文件內容進行總結 4.4.2 支援向指定人員發送訊息通知 4.4.3 支援向指定群發送訊息通知 4.4.4 支援自動拉群並說明拉群用意 4.4.5 支援建立任務並自動生成任務摘要 4.5 本章小結 ▌第5 章 VSCode 自訂外掛程式 5.1 AI 在程式輔助領域的實施 5.1.1 ChatGPT 出色的程式協助工具 5.1.2 OpenAI API 與IDE 外掛程式的結合 5.2 初識VSCode 外掛程式開發 5.2.1 VSCode 外掛程式初始化 5.2.2 VSCode 外掛程式的目錄結構及檔案剖析 5.2.3 VSCode 外掛程式的啟動與本地偵錯 5.2.4 VSCode 外掛程式中單元測試的環境API mock 5.3 VSCode 外掛程式開發常用擴充功能 5.3.1 外掛程式命令 5.3.2 選單項 5.3.3 外掛程式配置項 5.3.4 按鍵綁定 5.3.5 訊息通知 5.3.6 收集使用者輸入 5.3.7 檔案選擇器 5.3.8 建立進度指示器 5.3.9 診斷和快速修復 5.4 特殊判斷值when 子句 5.4.1 when 子句運算子 5.4.2 when 子句內建環境變數 5.4.3 自訂when 子句環境變數 5.5 VSCode 外掛程式支援的工作環境空間 5.5.1 活動欄區域：視圖容器 5.5.2 側邊欄區域：樹狀檢視 5.5.3 狀態列區域：狀態列項目 5.5.4 編輯器組區域：網頁視圖 5.6 使用React 開發Webview 5.6.1 Webview 的React 開發配置 5.6.2 Webview 和Extension 的相互通訊 5.6.3 Webview 的開發者偵錯 5.7 VSCode 外掛程式的聯動與發佈 5.7.1 擴充相依外掛程式 5.7.2 VSCode 外掛程式的發佈 5.8 本章小結 ▌第6 章 程式設計應用：AI 程式開發輔助外掛程式 6.1 在VSCode 外掛程式中實現ChatGPT 6.1.1 專案初始化 6.1.2 外掛程式功能剖析 6.1.3 外掛程式功能配置項註冊 6.1.4 工作列註冊 6.1.5 快取首頁的實現 6.1.6 聊天頁面的實現 6.2 程式語言轉換工具 6.2.1 外掛程式功能剖析 6.2.2 外掛程式功能配置項註冊 6.2.3 支援全檔案語言轉換 6.2.4 支援對全檔案語言轉換結果的追問 6.2.5 支援局部程式語言轉換 6.3 程式審查工具 6.3.1 外掛程式功能剖析 6.3.2 外掛程式功能的配置項註冊 6.3.3 支援單檔案粒度程式AI 診斷 6.3.4 人工的診斷行列匹配 6.3.5 支援對問題程式的AI 快速修復 6.3.6 支援狀態列狀態顯示 6.4 本章小結 ▌第7 章 Hugging Face 開放原始碼模型的私有化部署和微調 7.1 模型私有化部署 7.1.1 什麼是模型私有化部署 7.1.2 使用Anaconda 管理Python 環境 7.1.3 私有化部署ChatGLM3-6B 模型 7.1.4 ChatGLM3-6B 模型的低成本部署 7.2 模型微調 7.2.1 什麼是模型微調 7.2.2 對ChatGLM3-6B 模型進行單機單卡P-Tuning 7.3 開放原始碼AI 社區Hugging Face 7.3.1 什麼是Hugging Face 7.3.2 機器學習函式庫Transformers 7.4 本章小結 ▌第8 章 檢索增強生成技術：向量化與大模型的結合 8.1 檢索增強生成技術介紹 8.1.1 訓練模型是一個高成本的過程 8.1.2 檢索增強生成技術：低成本資訊穿透的實現 8.2 文字向量化 8.2.1 什麼是文字向量化 8.2.2 OpenAI 提供的文字向量化功能 8.2.3 私有化部署Hugging Face 向量化模型 8.3 向量資料庫Chroma 8.3.1 什麼是向量資料庫Chroma 8.3.2 文字向量化及相似度匹配的範例 8.3.3 集合API 8.3.4 相似度距離計算方法 8.3.5 embeddings 向量化函式 8.4 實戰：為ChatGPT 提供知識庫功能 8.4.1 知識庫整體功能剖析 8.4.2 支援檔案上傳至知識庫 8.4.3 支援包含相似搜尋的詢問模式 8.5 本章小結 ▌第9 章 提示詞工程與LL 社區生態 9.1 提示詞工程 9.1.1 英文組織提示詞 9.1.2 明確輸入和輸出 9.1.3 輔助推理鍵 9.1.4 特殊或生僻場景提供範例 9.1.5 分治法：減小模型介入問題的粒度 9.1.6 結構化組織提示詞 9.2 Chat 大模型 9.2.1 文心一言 9.2.2 通義千問 9.2.3 豆包 9.2.4 元寶 9.2.5 Kimi 9.3 AI 應用架設平臺Coze 9.3.1 什麼是Coze 9.3.2 基礎使用 9.3.3 高階功能 9.3.4 Coze 應用的API 呼叫 9.4 本章小結
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Q1：若我已報名付了1000元訂金，接下來我要做什麼？ A：感謝您報名，後續相關事情及服務我們會以e-mail和電話跟您聯絡. 您也可以主動來信(andy@book4u.com.tw)詢問。謝謝！ Q2：我本身並沒有產品和服務，也沒什麼實務上的經驗，那又能如何賺錢呢？這個課程真的有實際成效嗎？ A：我們這個課程共有11項贈品，其中第2項贈品便是資訊產品創造藍圖，它將教您如何用最簡潔而快速的方法創出屬於您自己的資訊產品。一般的課程大多是教您如何捕魚，但多數的成功致富者，其成功的關鍵卻不是仰賴捕魚技術，而是仰賴借力之術，因為唯有借力才能無中生有！才能快速成長！也才能快速致富！本課程3天共有三套樣版，其中一套樣版便是教您打造在沒有任何商品與服務，也沒有任何資源的情況下，就能快速借力致富的樣版！本課程二位講師都是白手起家，對於沒有實務經驗的新手會格外用心，請放心。 Q3：請問贈品中魚池矩陣直效聯盟VVIP是什麼？ A：這是一個強大的系統，而我們送的是體驗版，會提供你Email追客系統。國外有一種函授課程，亦即每幾天發一個課程給學員， 就是用EMAIL追客系統來實踐。EMAIL追客系統簡單的說就是今天有一個客戶在你的網站上購買產品或註冊，系統會自動回覆一封確認信，之後你可以自行設計發送內容和發信時間一次一對多發給客戶，而且每封信還會帶入客戶本身的姓名。讓客戶以為是我們專門為客戶所量身訂作的信件。所以Email追客系統可以讓你培養跟客戶的信任感，進而成交。 Q4：請問贈品中資訊產品創造藍圖是什麼？ A：這是一位叫林星?老師的課程，課程售價是9800元，現在免費送給你。此課程包含： ● 何謂資訊型產品？ ● 資訊型產品的種類大解析！以及如何組織你的資訊型產品賺錢？ ● 如何找到你的利基市場？ ● 為什麼錯的利基市場，再好的產品與行銷也很難有效！ ● 29個國外已經證實能讓你賺到錢的利基市場！ ● 如何確保你做出來的產品客戶會很想購買？以及實際可執行的步驟！ ● 創造資訊型產品計劃書 ● 15個步驟建立你的資訊型產品事業 ● E-mail精準行銷的10個法則 ● 10個別人沒有告訴你的有效文案撰寫法則 Q5：請問贈品中自動財富系統 6片DVD是什麼？ A：此6片DVD定價3200元。內容為《借力淘金！最吸利的鈔級魚池賺錢術》作者之一王紫杰所錄製的DVD，內容為有關網路行銷的知識和技巧，非常豐富且實用，免費送給您。
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