本书为广受读者喜爱的畅销书升级版，旨在让读者快速、简单地上手大模型应用开发。 本书为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。本书提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。 准备好了吗?只需了解 Python，你即可将本书作为进入大模型时代的启动手册，开发出自己的大模型应用。
封面
扉页
目录
推荐序
推荐序一 学习成为善用AI的人
推荐序二 开启一段有趣、有启发、有收获的冒险旅程
推荐序三 人人都要学会和AI相处
推荐序四 AI工程师：从智能革命的探索者到智能体时代的缔造者
推荐序五 未来正在生成中
推荐序六 AGI：不要旁观，要真正参与
推荐序七 AI是人类能力的指数级放大器
译者序 没有谁天生就是AI工程师
前言
排版约定
使用代码示例
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联系我们
致谢
电子书
第1章 初识GPT-4和ChatGPT
1.1 LLM概述
1.2 GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4
1.3 LLM用例和示例产品
1.4 警惕AI幻觉：限制与注意事项
1.5 借助高级功能释放GPT潜力
1.6 小结
第2章 深入了解OpenAI API
2.1 基本概念
2.2 OpenAI API中可用的模型
2.3 在OpenAI Playground中使用GPT模型
2.4 入门：OpenAI Python库
2.5 使用聊天补全模型
2.6 使用其他文本补全模型
2.7 注意事项
2.8 其他OpenAI API和功能
2.9 小结（含速查清单）
第3章 驾驭LLM驱动的应用程序：能力与挑战
3.1 应用程序开发概述
3.2 软件架构设计原则
3.3 将LLM能力集成到你的项目中
3.4 示例项目
3.5 成本管理
3.6 LLM驱动应用程序的漏洞
3.7 合理使用外部API
第4章 OpenAI高级LLM集成策略
4.1 提示工程
4.2 微调
4.3 RAG
4.4 策略选择
4.5 从普通应用程序到LLM驱动的解决方案
4.6 小结
第5章 通过框架、插件等提升LLM的能力
5.1 LangChain框架
5.2 LlamaIndex框架
5.3 GPT-4 插件
5.4 GPTs
5.5 Assistants API
第6章 综合运用
6.1 关键要点
6.2 综合运用：助手用例
6.3 经验教训
关键术语表
工具、库和框架
作者简介
封面简介
封面
扉页
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推荐序
推荐序一 学习成为善用AI的人
推荐序二 开启一段有趣、有启发、有收获的冒险旅程
推荐序三 人人都要学会和AI相处
推荐序四 AI工程师：从智能革命的探索者到智能体时代的缔造者
推荐序五 未来正在生成中
推荐序六 AGI：不要旁观，要真正参与
推荐序七 AI是人类能力的指数级放大器
译者序 没有谁天生就是AI工程师
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排版约定
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第1章 初识GPT-4和ChatGPT
1.1 LLM概述
1.2 GPT模型简史：从GPT-1到GPT-4
1.3 LLM用例和示例产品
1.4 警惕AI幻觉：限制与注意事项
1.5 借助高级功能释放GPT潜力
1.6 小结
第2章 深入了解OpenAI API
2.1 基本概念
2.2 OpenAI API中可用的模型
2.3 在OpenAI Playground中使用GPT模型
2.4 入门：OpenAI Python库
2.5 使用聊天补全模型
2.6 使用其他文本补全模型
2.7 注意事项
2.8 其他OpenAI API和功能
2.9 小结（含速查清单）
第3章 驾驭LLM驱动的应用程序：能力与挑战
3.1 应用程序开发概述
3.2 软件架构设计原则
3.3 将LLM能力集成到你的项目中
3.4 示例项目
3.5 成本管理
3.6 LLM驱动应用程序的漏洞
3.7 合理使用外部API
第4章 OpenAI高级LLM集成策略
4.1 提示工程
4.2 微调
4.3 RAG
4.4 策略选择
4.5 从普通应用程序到LLM驱动的解决方案
4.6 小结
第5章 通过框架、插件等提升LLM的能力
5.1 LangChain框架
5.2 LlamaIndex框架
5.3 GPT-4 插件
5.4 GPTs
5.5 Assistants API
第6章 综合运用
6.1 关键要点
6.2 综合运用：助手用例
6.3 经验教训
关键术语表
工具、库和框架
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