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生成式AI應用開發：基於OpenAI API實現 陳禎民
產品編號：9786267757482
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作者：陳禎民
出版社：深智數位股份有限公司
出版日期：2025/11/24
【內容】
☆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
【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。
【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
▌第6 章 程式設計應用：AI 程式開發輔助外掛程式
▌第7 章 Hugging Face 開放原始碼模型的私有化部署和微調
▌第8 章 檢索增強生成技術：向量化與大模型的結合
▌第9 章 提示詞工程與LL 社區生態
▌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
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▌第6 章 程式設計應用：AI 程式開發輔助外掛程式
▌第7 章 Hugging Face 開放原始碼模型的私有化部署和微調
▌第8 章 檢索增強生成技術：向量化與大模型的結合
▌第9 章 提示詞工程與LL 社區生態
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