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  • 正版新书]OpenAI API接口应用实战雷韦春9787302659952
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    • 作者: 雷韦春著 | 雷韦春编 | 雷韦春译 | 雷韦春绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-05-01
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    • 作者: 雷韦春著| 雷韦春编| 雷韦春译| 雷韦春绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-05-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:369000
    • 页数:576
    • 开本:32开
    • ISBN:9787302659952
    • 版权提供:清华大学出版社
  • 作者: 雷韦春
  • 著: 雷韦春
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 99
  • ISBN: 9787302659952
  • 出版社: 清华大学出版社
  • 开本: 32开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2024-05-01
  • 页数: 576
  • 外部编号: 庄村52439
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1篇 OpenAI API介绍

    第1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 基本原理 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 首次调用OpenAI API 019

    2.2 文本生成Completion API 021

    2.2.1 Completion API概述 021

    2.2.2 Completion API的处理流程 021

    2.2.3 Completion API请求参数介绍 022

    2.2.4 Completion API返回参数解析 023

    2.2.5 Completion API的调用代码示例 024

    2.3 交互聊天Chat API 025

    2.3.1 Chat API的功能和特性 025

    2.3.2 Chat API基本原理 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Embeddings API 042

    2.7.1 使用Embeddings API获取嵌入向量信息 042

    2.7.2 Embeddings API的请求步骤 043

    2.7.3 Embeddings API请求参数介绍 045

    2.7.4 Embeddings API返回参数解析 045

    2.7.5 Embeddings 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接口 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

    第10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

    第11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

    第12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

    第13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

    第14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

    第15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

    第16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

    第17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

    第18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

    第19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 更高级的交互能力 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 开发者未来的学习和发展规划 276

    售后保障

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