大模型应用开发极简入门 基于GPT-4和ChatGPT

你的实用LLM应用开发手册 1.【0门槛】人人都可以借力大模型，做出 AI 应用 2.【简单】学习大模型应用开发的“Z小可用知识” 3.【实操】学会写提示词、模型微调、使用 LangChain 等 4.【实战】提供常用场景代码示例，方便快速学习 5.【快速】2H 上手构建你的头个原生 AI 应用 6.【全面】了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理 专业翻译、专家推荐 1.【品控】一线从业者翻译，注释说明内容更新 2.【推荐】大模型一线创业者、应用技术专家推荐

本书为大模型应用开发极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领大家快速了解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。通过本书，你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用，还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。本书提供了简单易学的示例，帮你理解相关概念并应用在自己的项目中。此外，书后还提供了一份术语表,方便你随时参考。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。

奥利维耶·卡埃朗（Olivier Caelen） 国际支付服务先驱Worldline公司机器学习研究员、布鲁塞尔自由大学机器学习博士，业余时间在布鲁塞尔自由大学教授机器学习课程。 玛丽-艾丽斯·布莱特（Marie-Alice Blete） 国际支付服务先驱Worldline公司研发部门软件架构师、数据工程师。她还负责维护开发者关系，并担任技术演讲嘉宾。 何文斯（译者） 大模型创业公司 Dify 产品经理、自媒体“何文斯”作者，致力于研究大模型中间件技术和AI应用工程化的实际落地。业余时间撰写大模型相关技术的科普文章，期待共同见证通用人工智能的实现。

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前言
第1章初识GPT-4和ChatGPT1
1．1LLM概述2
1．1．1探索语言模型和NLP的基础2
1．1．2理解Transformer架构及其在LLM中的作用4
1．1．3解密GPT模型的标记化和预测步骤7
1．2GPT模型简史：从GPT-1到GPT-49
1．2．1GPT-19
1．2．2GPT-210
1．2．3GPT-311
1．2．4从GPT-3到InstructGPT12
1．2．5GPT-3．5、Codex和ChatGPT14
1．2．6GPT-415
1．3LLM用例和示例产品16
1．3．1BeMyEyes16
1．3．2摩根士丹利17
1．3．3可汗学院17
1．3．4多邻国18
1．3．5Yabble18
1．3．6Waymark19
1．3．7InworldAI19
1．4警惕AI幻觉：与考虑20
1．5使用插件和微调优化GPT模型23
1．6小结24
第2章深入了解GPT-4和ChatGPT的API25
2．1基本概念26
2．2OpenAIAPI提供的可用模型27
2．3在OpenAIPlayground中使用GPT模型29
2．4开始使用OpenAIPython库34
2．4．1OpenAI访问权限和API密钥35
2．4．2Hello World示例程序36
2．5使用GPT-4和ChatGPT38
2．5．1ChatCompletion端点的输入选项39
2．5．2ChatCompletion端点的输出格式42
2．5．3从文本补全到函数43
2．6使用其他文本补全模型46
2．6．1Completion端点的输入选项47
2．6．2Completion端点的输出格式48
2．7考虑因素48
2．7．1定价和标记48
2．7．2安全和隐私50
2．8其他OpenAIAPI和功能50
2．8．1嵌入50
2．8．2内容审核模型53
2．8．3Whisper和DALL·E55
2．9小结（含速查清单）56
第3章使用GPT-4和ChatGPT构建应用程序59
3．1应用程序开发概述59
3．1．1管理API密钥60
3．1．2数据安全和数据隐私62
3．2软件架构设计原则62
3．3LLM驱动型应用程序的漏洞63
3．3．1分析输入和输出64
3．3．2无法避免提示词注入65
3．4示例项目65
3．4．1项目1：构建新闻稿生成器65
3．4．2项目2：YouTube视频摘要68
3．4．3项目3：打造《塞尔达传说：旷野之息》专家71
3．4．4项目4：语音控制77
3．5小结83
第4章GPT-4和ChatGPT的高级技巧85
4．1提示工程85
4．1．1设计有效的提示词86
4．1．2逐步思考92
4．1．3实现少样本学习94
4．1．4改善提示效果96
4．2微调98
4．2．1开始微调99
4．2．2使用OpenAIAPI进行微调101
4．2．3微调的应用．105
4．2．4生成和微调电子邮件营销活动的合成数据107
4．2．5微调的成本113
4．3小结114
第5章使用LangChain框架和插件增强LLM的功能117
5．1LangChain框架117
5．1．1动态提示词119
5．1．2智能体及工具120
5．1．3记忆124
5．1．4嵌入125
5．2GPT-4插件129
5．2．1概述130
5．2．2API131
5．2．3插件清单132
5．2．4OpenAPI规范133
5．2．5描述135
5．3小结135
5．4总结136
术语表137