OpenAI API接口应用实战(新时代·技术新未来)
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九品
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作者雷韦春
出版社清华大学出版社
出版时间2024-05
版次1
装帧平装
货号6c
上书时间2024-09-28
商品详情
- 品相描述:九品
图书标准信息
-
作者
雷韦春
-
出版社
清华大学出版社
-
出版时间
2024-05
-
版次
1
-
ISBN
9787302659952
-
定价
99.00元
-
装帧
平装
-
开本
32开
-
页数
576页
-
字数
369千字
- 【内容简介】
-
openai api是一个为开发者、企业和研究者打造的台。通过这个api,用户可以轻松地融合和应用前沿的ai技术,而无须独立训练模型或构建复杂的支持系统。这种便利不仅加速了各类自然语言处理任务的实现(如文本创作和问答系统),还大大降低了开发和运营的成本。随着对openai不断地进行研究和优化,api用户始终能够享受到近期新的技术成果。此外,api还为各个行业的创新者开辟了新的可能,并助力各种新应用和服务的诞生。之,openai api不仅推动了ai技术的广泛应用,还为广大用户提供了一种简单、高效的方式来探索和实现ai的潜能。
本书分4篇,共19章,涵盖的主要内容有openai api的基础知识、openai api详解,使用openai api实现智能问答、在线客服、教育辅导、编程助手、情感咨询、心理咨询、内容创作、旅行规划、法律咨询、多语言翻译、市场分析、文献检索等功能,开发工作准备、聊天机器人实战、ai绘画系统实战、ai文本审核系统实战,以及openai api展望等。
本书内容详尽,论述简单明了,案例丰富,可读强,特别适合有开发基础的后端java 开发人员阅读,也可供其他后端开发语言的从业者借鉴。本书还适合需要了解近期新chatgpt技术的开发人员阅读。
- 【作者简介】
-
:
雷韦春,毕业于中国科学院研究生院,获计算机专业硕士学位。工作近二十年,先后担任从兴电子、联想、上海网达的高级研发工程师,以及广东三盟科技等公司的技术总监,现任图多信息技术(广州)有限公司技术总监。精通Java、Python、C++等开发语言,熟悉多种数据库。担任过多个千万级用户系统的架构设计,参与过多个大数据及人工智能项目。所主导的大学生在线咨询、求职项目获广州市创新科技奖。
- 【目录】
-
篇 openai api介绍
章 openai api的基础知识 002
1.1 openai api概述 002
1.1.1 openai公司介绍 002
1.1.2 openai api简介 003
1.1.3 openai api与chatgpt的关系 004
1.2 openai api申请接入流程 004
1.2.1 注册openai账号 004
1.2.2 创建secret key 005
1.2.3 添加支付的信用卡 006
1.2.4 openai api配置 007
1.3 openai api的调用过程 007
1.3.1 openai api的请求和响应过程 007
1.3.2 openai api的协议和格式 009
1.4 openai api的功能和特点 010
1.4.1 openai api的功能及应用场景 010
1.4.2 openai api的特点和优势 012
第2章 openai api详解 014
2.1 基本 014
2.1.1 自然语言处理(nlp)介绍 015
2.1.2 transformer模型的特点 016
2.1.3 预训练的概念 017
2.1.4 预训练的作用 018
2.1.5 调用openai api 019
2.2 文本生成pletion api 021
2.2.1 pletion api概述 021
2.2.2 pletion api的处理流程 021
2.2.3 pletion api请求参数介绍 022
2.2.4 pletion api返回参数解析 023
2.2.5 pletion api的调用代码示例 024
2.3 交互聊天chat api 025
2.3.1 chat api的功能和特 025
2.3.2 chat api基本 026
2.3.3 chat api请求参数介绍 027
2.3.4 chat api返回参数解析 028
2.3.5 chat api的调用代码示例 029
2.4 文本编辑edits api 030
2.4.1 edits api请求参数 030
2.4.2 edits api的返回参数 031
2.4.3 edits api调用代码示例 032
2.5 图像生成images api 032
2.5.1 dall·e介绍 033
2.5.2 create image api 034
2.5.3 create image edit api 035
2.5.4 create image variation api 036
2.6 文本审核moderations api 038
2.6.1 moderations api的具体用途 038
2.6.2 moderations api请求参数介绍 039
2.6.3 moderations api返回参数解析 040
2.6.4 moderations api的调用代码示例 041
2.7 获取向量信息embeds api 042
2.7.1 使用embeds api获取嵌入向量信息 042
2.7.2 embeds api的请求步骤 043
2.7.3 embeds api请求参数介绍 045
2.7.4 embeds api返回参数解析 045
2.7.5 embeds api的调用代码示例 046
2.8 其他api 047
2.8.1 audio api 047
2.8.2 models api 049
2.8.3 fine-tuning api 051
2.8.4 files api 054
2.9 注意事项 056
2.9.1 openai api的速率 056
2.9.2 openai api的错误码 057
2.9.3 openai api的很好实践 060
2.9.4 openai api的安全实践及建议 061
第2篇 应用场景分析
第3章 智能问答 064
3.1 智能问答功能介绍 064
3.2 基于智能问答的参数分析及示例 065
3.2.1 chat api请求参数一览 066
3.2.2 message参数详解 067
3.2.3 其他请求参数解析及示例 069
3.2.4 返回参数说明 072
3.2.5 调用chat api生成智能问答的参数验证 073
3.3 使用node.js完成智能问答示例 074
3.3.1 初始化node.js项目 075
3.3.2 引入环境变量文件 076
3.3.3 调用chat api接 076
3.3.4 增加输入输出命令行 077
3.3.5 完整代码 078
3.3.6 功能展示 079
第4章 在线客服 081
4.1 chatgpt在在线客户服务中的应用 081
4.2 基于在线客户服务的优化 082
4.2.1 设定system消息 082
4.2.2 调整用户输入 084
4.2.3 调整api参数 086
第5章 教育辅导 088
5.1 chatgpt在教育辅导中的应用 088
5.2 基于教育辅导的优化 089
5.2.1 设定system消息 089
5.2.2 调整用户输入 091
5.2.3 调整api参数 093
第6章 编程助手 095
6.1 chatgpt在编程助手中的应用 095
6.2 基于编程助手的优化 096
6.2.1 设定system消息 096
6.2.2 调整用户输入 099
6.2.3 调整api参数 103
第7章 情感咨询 105
7.1 chatgpt在情感咨询中的应用 105
7.2 基于情感咨询的优化 106
7.2.1 设定system消息 106
7.2.2 调整用户输入 108
7.2.3 调整api参数 110
第8章 心理咨询 113
8.1 chatgpt在心理咨询中的应用 113
8.2 基于心理咨询的优化 114
8.2.1 设定system消息 115
8.2.2 调整用户输入 116
8.2.3 调整api参数 118
第9章 内容创作 120
9.1 chatgpt在内容创作中的应用 120
9.2 基于内容创作的优化 121
9.2.1 设定system消息 121
9.2.2 调整用户输入 123
9.2.3 调整api参数 125
0章 旅行规划 127
10.1 chatgpt在旅行规划中的应用 127
10.2 基于旅行规划的优化 128
10.2.1 设定system消息 129
10.2.2 调整用户输入 131
10.2.3 调整api参数 132
1章 法律咨询 135
11.1 chatgpt在法律咨询中的应用 135
11.2 基于法律咨询的优化 136
11.2.1 设定system消息 136
11.2.2 调整用户输入 137
11.2.3 调整api参数 139
2章 多语言翻译 141
12.1 chatgpt在多语言翻译中的应用 141
12.2 基于多语言翻译的优化 142
12.2.1 设定system消息 142
12.2.2 调整用户输入 144
12.2.3 调整api参数 145
3章 市场分析 147
13.1 chatgpt在市场分析中的应用 147
13.2 基于市场分析的优化 148
13.2.1 设定system消息 148
13.2.2 调整用户输入 150
13.2.3 调整api参数 151
4章 文献检索 153
14.1 chatgpt在文献检索中的应用 153
14.2 基于文献检索的优化 154
14.2.1 设定system消息 154
14.2.2 调整用户输入 155
14.2.3 调整api参数 156
第3篇 openai api实战
5章 开发准备工作 160
15.1 搭建服务端环境 160
15.1.1 安装java 160
15.1.2 安装maven 161
15.2 搭建mysql数据库 164
15.2.1 安装及配置mysql 164
15.2.2 安装客户端工具navicat并配置 166
6章 聊天机器人 167
16.1 聊天机器人的功能需求 167
16.2 基于chatgpt api搭建聊天机器人的技术架构 167
16.2.1 聊天机器人的技术栈 168
16.2.2 聊天机器人的技术框架 173
16.2.3 聊天机器人的数据库设计 174
16.2.4 聊天机器人的实体类设计 177
16.2.5 聊天机器人的功能设计 179
16.3 聊天机器人实战代码 180
16.3.1 用户登录与注册 180
16.3.2 提问与回复 184
16.3.3 查看历史聊天记录 191
16.4 聊天机器人服务端部署 193
16.4.1 聊天机器人代码打包 193
16.4.2 聊天机器人代码部署 194
16.5 聊天机器人api测试 196
16.5.1 什么是api测试 196
16.5.2 api测试工具选择 197
16.5.3 jmeter的安装 198
16.5.4 jmeter在此项目中的使用 199
7章 ai绘画系统 202
17.1 ai绘画系统的功能需求 202
17.2 基于images api搭建ai绘画系统的技术架构 203
17.2.1 ai绘画系统的技术栈 203
17.2.2 ai绘画系统的技术框架 208
17.2.3 ai绘画系统的数据库设计 210
17.2.4 ai绘画系统的实体类设计 213
17.2.5 ai绘图系统的功能设计 215
17.3 ai绘画系统实战代码 215
17.3.1 用户登录与注册 216
17.3.2 生成图像 219
17.3.3 查看历史图片 228
17.4 ai绘画服务端部署 231
17.4.1 ai绘画代码打包 231
17.4.2 ai绘画代码部署 232
17.5 ai绘画api测试 234
8章 ai文本审核系统 237
18.1 ai文本审核系统的功能需求 237
18.2 ai文本审核系统的技术架构 238
18.2.1 ai文本审核系统的技术栈 238
18.2.2 ai文本审核系统的技术框架 240
18.2.3 ai文本审核系统的数据库设计 241
18.2.4 ai文本审核系统的实体类设计 245
18.2.5 ai文本审核系统的功能设计 247
18.3 ai文本审核系统实战代码 248
18.3.1 文本审核api代码 249
18.3.2 获取审核历史结果api代码 261
18.4 ai文本审核系统服务端部署 264
18.4.1 ai文本审核系统代码打包 264
18.4.2 ai文本审核系统代码部署 265
18.5 ai审核系统api测试 267
第4篇 openai api的发展前景
9章 openai api的展望 270
19.1 chatgpt未来的发展趋势 270
19.1.1 更大的模型规模 270
19.1.2 减少偏见 271
19.1.3 更好地理解上下文 271
19.1.4 针对特定领域的训练 272
19.1.5 更的交互能力 273
19.1.6 自定义与调节 273
19.1.7 更好的反馈机制 274
19.1.8 支持低资源语言 274
19.2 对开发者的建议和未来规划 275
19.2.1 开发者应该具备的知识和技能 275
19.2.2 开发者未来的学和发展规划 276
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