ChatGPT 開發手冊 Turbo×Vision 進化版—用 OpenAI Chat/Assistants API‧Function calling 設計 GPTs action‧LINE/Discord bot‧股市分析/自動助理 (1版)

類似書籍推薦給您

內容介紹 在 ChatGPT 帶起生成式 AI 百家齊放的新世紀, 整合語言模型已勢不可擋。隨著 OpenAI 釋出更厲害的新模型與整合度更高的 API, 善用語言模型理解文意與能言善道的超強特性, 邁入『自然語言就是程式語言』的願景已經不再是夢想。終端用戶將使用自然語言操控應用程式, 由語言模型自主理解規劃邏輯流程, 我們的程式則是語言模型背後的軍火庫, 串接外部各式各樣的功能。 | 用真實上線的 GPTs 學 action 開發 | 即使 GPTs 已經提供搜尋網路、上傳檔案的功能, 仍然無法隨意取用外部功能, 因此 GPTs 最關鍵的環節就是 action 外掛系統, 讓語言模型與外界接軌。本書會帶大家用真實上線的台鐵時刻表查詢專家當範例, 手把手教你設計 GPTs action, 補強客製 GPTs 欠缺的功能。 | 串接 Google OAuth2 API 管控 action 使用者 | 客製的 GPTs 要能針對不同使用者提供客製服務才是真客製, 本書會說明如何串接 Google OAuth2 API, 幫 GPTs action 加上登入 Google 帳號機制, 以便後端程式可以根據登入的使用者提供不同的服務, 設計出真正客製的 ChatGPT。 | Chat/Assistants API 全解析 | Assistants API 是 OpenAI API 家族的大禮, 以往我們必須自己處理的對話記錄、網路搜尋、向量資料庫、程式執行工具、文字生圖等等功能, 現在全部整合在 Assistants API 中, 成為實作 AI 助理的基石。本書會帶大家深度瞭解 Chat API 與 Assistants API 的差異, 讓你針對問題挑選適當的 API。 | 深入 function calling 機制 | 即使是最新的 gpt-4 模型, 訓練資料也僅止於 2023 年 4 月, 模型本身也不能連網取得新知, 更無法介接外部 API。透過 function calling 機制, 就可以撰寫各式各樣的函式作為延伸語言模型能力的外掛, 任由模型取用。新版模型更強化功能, 提供 parallel function calling, 即使複雜問題也能自動分解由多個函式完成。 | 整合 gpt-4-vision 模型 | gpt-4-vision 讓模型長眼睛, 本書就利用這項功能結合 code interpreter 工具, 帶大家製作一個給它網頁截圖就能模仿生出近似網頁檔的助理, 甚至還可以幫你從其他語言的 API 串接程式碼生成 JavaScript 程式碼, 以後看到欣賞的網頁, 就可以透過這種方式快速學習設計方法。 | 透過 Assistants API 讓語言模型幫你生 SQL | SQL 語法博大精深, 有的時候我們很明確知道想要從資料庫裡找出什麼結果, 但就是沒辦法把 SQL 語句寫對, 本書特別展示了一個簡單的小助理, 讓你用說的就能操作資料庫。 | 利用 Retrieval 工具設計 RAG 助理 | Assistants API 除了能夠記錄對話, 還提供額外的工具, 其中 Retrieval 工具免除我們自己將文件分段作 embedding 以及管理/存取向量資料庫的麻煩, 只要把檔案丟給它, 就可以快速開發檢索增強式生成 (RAG, Retrieval Augmented Generation) 助理。 | 善用 Assistants API 開發 LINE/Discord bot | 用語言模型幫即時通訊軟體長大腦, 變成隨身客製版的 ChatGPT, 不但能理解文字, 還能創意生圖改圖, 也能分析股市, 更能看圖說故事。 | 設計字幕與旁白自動生成助理 | 加字幕是拍片後最繁瑣的工作, 透過 Whisper 模型, 就可以自動從語音轉出加上時間點的字幕檔, 或者也可以反向從字幕檔利用 TTS 模型生成旁白音檔, 有效提升自媒體工作效率。 | 微軟 Azure OpenAI API 差異說明 | 除了 OpenAI 自己, 微軟的 Azure 平台也提供有 OpenAI API, 這兩個看似系出同門的 API 在使用上卻存在一些差異, 如果沒有注意, 就可能落入陷阱, 本書已經幫你測試過, 協助你無縫接軌轉移應用程式到 Azure 平台。 | 設計串流即時輸出的聊天架構 | 想要像是 ChatGPT 可以即時顯示生成內容, 避免讓使用者痴痴等待全部內容生成, 沒問題, OpenAI 也提供有串流模式, 本書也將串流功能與 function calling 整合進聊天框架, 讓你可以快速實作出具備即時顯示、又可彈性增減外部功能的對答程式。 | 詳解 OpenAI API 個別參數 | 不想被語言模型弄瘋, 就要瞭解 OpenAI API 的各項參數, 才能掌握語言模型生成的各種變數, 怎樣可以讓語言模型生成內容避開不想要出現的字詞？怎樣可以讓語言模型選用偏好的字詞？為什麼生出內容有怪怪的東西？這些都可以透過 API 的參數控制, 如果不瞭解參數, 就只能任由語言模型恣意亂為了。 本書特色 ‣ 解析實際上線的 GPTs 學會 action 開發 ‣ 串接 Google 帳號認證 GPTs action 使用者身分 ‣ 善用 Assistants API 設計 Discord 股票分析助理 ‣ 結合 gpt-4-vision/code interpreter 設計看圖生成網頁的自動助理 ‣ 使用 Assistants API 用說的就能操控 SQL 資料庫 ‣ 利用 function calling 幫 LINE AI 機器人突破限制開外掛 ‣ 整合 OpenAI Image API 設計 AI 文字生圖/改圖/修圖工具 ‣ 詳解 OpenAI API 參數/掌握語言模型輸出變化 ‣ 實作自動字幕/旁白產生器 ‣ 微軟 Azure OpenAI API 差異說明, 無縫接軌轉移應用程式到 Azure 平台 書籍目錄 第 1 章 OpenAI API 入門 1-1 有了 ChatGPT / GPTs 為什麼還要寫程式？ • 流程自動化 • 客製化聊天內容 • 延伸聊天範圍 • 整合 AI 功能 1-2 註冊 OpenAI API 帳戶 • 檢查目前用量 • 成為付費會員 • 限制使用額度 1-3 利用 Playground 熟悉 API • 可用的 API 模式與模型 • 認識 Chat API 的三種角色 • 保持對答脈絡 第 2 章 使用 Python 呼叫 API 2-1 使用官方 openai 套件 • 安裝與使用 openai 套件 • 直接透過模組使用 API • 傳遞多筆訊息 • 設定與隱藏金鑰的方法 2-2 認識 token • 使用 tokenizer 頁面檢視 token • 使用 tiktoken 套件計算精確 token 數 • ChatML 標記語言 2-3 使用 Python requests 模組呼叫 API • OpenAI API 的 HTTP 規格 • 使用 Python requests 模組 • 利用 curl 工具快速測試 API 2-4 加入組織成員 • 使用 API 時指定扣款組織 • 在 HTTP 表頭中指定組織 第 3 章 API 參數解析與錯誤處理 3-1 事前準備 3-2 控制生成訊息與 token 數量 • 指定生成的訊息數量 - n • 設定詞彙黑名單 - stop • 設定回覆語句的 tokens 數量上限 - max_tokens 3-3 控制回覆內容的變化性 • 讓回覆更具彈性 - temperature • 控制詞彙的豐富度 - top_p • 控制詞彙的重複性 - presence_penalty 與 frequency_penalty • 調整特定 token 的分數 - logi-bias • 固定可預測的輸出 - seed 3-4 串流輸出 • 可循序傳回結果的迭代器 (iterator) - stream • 串流多個語句 3-5 進階控制 • 控制輸出格式 - response_format • 取得底層 HTTP 回應內容 • 有眼睛的模型 - gpt-4-vision (GPT-4V) 3-6 錯誤處理與使用限制 • 使用例外機制處理錯誤 • API 存取限制 第 4 章 打造自己的 ChatGPT 4-1 文字模式簡易聊天程式 4-2 加入聊天記錄維持聊天脈絡 4-3 串流版本的聊天程式 4-4 儲存歷史紀錄下次繼續聊 • 掛接 Google 雲端硬碟 • 製作復原/儲存歷史紀錄的函式 第 5 章 突破時空限制–整合搜尋功能 5-1 用搜尋網頁幫 AI 補充知識 • 使用 Google 搜尋 5-2 整合搜尋結果讓 AI 跟上時代 5-3 使用 Google Search JSON API • 建立搜尋引擎 ID • 取得 API 金鑰 • 使用 HTTP API 取得搜尋結果 • 使用客製模組 第 6 章 讓 AI 幫 AI –自動串接流程 6-1 從 ChatGPT 外掛得到的啟示 • 準備工作 • 搭配串流/非串流模式的工具函式 6-2 由 AI 自動判斷要額外進行的工作 • 讓 AI 自行決定是否需要搜尋 • 撰寫判斷是否需要搜尋的工具函式 • 可自行判斷是否進行網路搜尋的聊天程式 6-3 可建構外掛系統的 Function Calling 機制 • 告知語言模型可用的外部工具函式 • 取得語言模型的建議 • 執行函式並傳回結果 • 同時叫用多個函式 (parallel function calling) • 以串流方式使用 function calling 6-4 建立 API 外掛系統 • 建立外部工具函式參考表 • 建立協助 function calling 的工具函式 • 建立 function_calling 版的 get_reply_f() 函式 • 建立 function calling 版本的 chat_f() 函式 • 循序叫用函式 第 7 章 網頁版聊天程式與文字生圖 Image API 7-1 準備工作 7-2 使用 gradio 套件快速建立網頁程式 • 安裝與使用 gradio • 使用串流方式顯示輸出 • 客製使用者介面 7-3 使用 DALL‧E 的 Image API • Image API 用法 • 建立文字生圖像網址的函式 • 包裝成生成 markdown 語法的函式 第 8 章 Assistants API —快速開發助理應用程式 8-1 什麼是 Assistants API • Assistants API 的定價 • Assistants API 的基本元件 • 建立 Assistant • 建立 Thread 與 Message • 建立 Run 執行任務 • 顯示討論串內的所有訊息 8-2 Assistants API 物件用法 • 建立新討論串直接執行 • 建立對話函式 • 取消執行 • 檢視執行記錄 • 刪除討論串 • 上傳文件增添知識庫 • 修改助理的檔案清單設定 • 刪除文件 • 列出所有助理 8-3 使用內建工具 • Code interpreter • Retrieval 檢索器 - RAG • Function calling 第 9 章 AI 助理開發實戰 9-1 看截圖就能生出類似網頁的小助理 • 使用 GPT-4-Vision 建立網頁模板 • 建立 function calling 9-2 自動串接 API - 取得真正資料 • 串接 API 程式碼 • 製作天氣預報網頁 9-3 SQL 資料庫查詢助理 • 下載資料 • 建立 SQL 資料庫 • 建立相關函式 • 建立 SQL 助理 第 10 章 設計 LINE AI 聊天機器人 10-1 設計簡易的 LINE 聊天機器人 • Messaging API • Replit 線上開發環境 • 實作 LINE 聊天機器人 • 設定環境變數 • 執行程式 • 串接程式與通道 • 測試聊天機器人 10-2 升級為 AI 聊天機器人 • 設定環境變數 • 修改程式碼 • 執行與測試 10-3 OpenAI 變化圖像的功能 10-4 可控制變化內容的 create_edit 函式 • ChatGPT code interpreter 工具來幫忙 • 讓 LINE 也能變化圖像背景 10-5 圖片解讀機器人 • 讓 LINE 也能解讀圖像 第 11 章 把 AI 帶到 Discord 11-1 建立第一個 Discord 機器人 • 前置作業 • 建立 Discord 開發者應用程式 • 取得 TOKEN • 將 Discord 機器人加入伺服器 11-2 建立回聲機器人 • 複製 Replit 專案：回聲機器人 • 程式碼詳解：回聲機器人 11-3 讓 Discord 機器人只處理指名給自己的訊息 • 複製 Replit 專案：指名道姓機器人 • 程式碼詳解：指名道姓機器人 11-4 加入 AI 的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案：加入 AI 大腦的機器人 第 12 章 AI 客製化投資理財應用實戰 12-1 能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 複製 Replit 專案：能抓取證交所資料的 Discord 機器人 • 抓取大盤資料 • 抓取個股股價資料 • 抓取個股本益比、殖利率及淨值比資料 • 斜線指令：main.py 12-2 StockGPT：專業的證券分析機器人 • 複製 Replit 專案：StockGPT • 抓取新聞資料 • AI 幫你來分析 12-3 加入按鈕指令來優化使用者體驗 • 複製 Replit 專案：按鈕版的 StockGPT • 按鈕指令：main.py 第 13 章 自媒體業者必看！使用 AI 自動生成高品質字幕與旁白 13-1 使用 PyTube 套件輕鬆下載 YouTube 檔案 • 複製 Replit 專案：輕鬆下載 YouTube 檔案 • 程式碼詳解：輕鬆下載 YouTube 檔案 13-2 使用 Whisper 模型從語音轉出字幕檔 • 複製 Replit 專案：從音訊檔轉出字幕檔 • 程式碼詳解：從音訊檔轉出字幕檔 13-3 影片不是中文的？讓 AI 變出中文字幕！ • 複製 Replit 專案：讓 AI 變出中文字幕 • 程式碼詳解：讓 AI 變出中文字幕 13-4 利用 TTS 模型生成旁白配音 • 複製 Replit 專案：TTS 文字轉語音 • 程式碼詳解：TTS 文字轉語音 第 14 章 GPTs Action 開發 14-1 客製的 ChatGPT - 台鐵時刻表專家簡介 14-2 使用 TDX 平台查詢台鐵資訊 • 查詢所有車站基本資料 • 指定起迄站代號查詢時刻表 • 取得驗證資訊 • 以驗證身分方式使用 API 14-3 GPTs action 實作入門 - 以查詢台鐵車站代號為例 • 建立客製版本的 ChatGPT • Action 基本架構 • API 規格檔 • 後端程式 • 測試 action 14-4 加入時刻表查詢功能 • 修改 API 規格檔 • 修改後端程式 • 測試 Action • 儲存客製的 ChatGPT 14-5 身分驗證 - 使用 API 金鑰 • 設定金鑰 • 啟用金鑰 • 修改後端程式 • 測試 Action 14-6 身分驗證 - 串接 Google 帳號 • OAuth 認證基本流程 • 執行後端程式 • 設定串接 Google 帳號 • 設定 action 認證方式 • 實際測試 • 後端程式解說 • 登出帳戶 附錄 A 微軟 Azure OpenAI API 的差異與注意事項 A-1 部署模型 • 建立資源 • 部署模型 • 使用遊樂場測試部署的模型 A-2 建立用戶端物件測試 API • 建立用戶端物件 • 預設啟用內容篩選機制 • 調整內容篩選層級 • 串流輸出時的注意事項

破解線上遊戲：電玩駭客的自動化Bot開發寶典

類似書籍推薦給您

書名：破解線上遊戲：電玩駭客的自動化Bot開發寶典 作者：Nick Cano 出版社：博碩 出版日期：2/17/2017 條碼：9789864341856 內容簡介 第一本聚焦於遊戲外掛程式開發的技術著作 Bot（機器人）是遊戲外掛程式的一個分支，早在 1996 年，便有玩家自行為遊戲《雷神之鎚》（Quake）開發了可與人類匹敵的 Bot，讓人們無須受制於當時的網路速度，便能夠擁有零延遲的多人對戰體驗。而這名開發出 Bot 的玩家，也因此被延攬至遊戲公司，擔任人工智慧設計師。 你不需要成為頂尖高手，也能將一款遊戲轉變成你所喜歡的狀態。試想一下：如果你可以自行修改遊戲，讓遊戲能夠顯示更多輔助訊息，或是能夠以更快速度撿拾地上所有的戰利品。這些好處將使你在遊戲中取得諸多優勢，洞察先機甚或是克敵制勝。 若你已經具備了 Windows 應用程式設計與記憶體管理的相關知識，本書將引領你成為一名真正的電玩駭客。從中學習逆向工程、組合語言分析、程式化的記憶體操控及程式碼注入等基礎技能，並且藉由實際的範例程式碼及執行檔，充分試驗所學的技巧。 你所能汲取到的經驗值包括： ．使用 Cheat Engine 掃描及修改記憶體內容。 ．使用 OllyDbg 挖掘程式結構與執行流程。 ．使用 Process Monitor 找出處理程序與相關的資料檔案。 ．透過空白操作指令（NOP）與掛鉤等技巧操控執行流程。 ．定位並分析常見的遊戲記憶體結構。 隨著等級提昇後，便能夠逐步開發出多種常見的遊戲 Bot： ．具備「超感知力」的破解程式，例如穿牆透視以及顯示額外訊息的遊戲介面。 ．能夠對當前狀況加以回應的 Bot 程式，例如自動化的治療，或是與隊友集中攻擊相同敵人。 ．擁有人工智慧的遊戲 Bot，自動化關卡探索及挖寶。 遊戲破解並非是一門深奧的黑魔法，在你學習到 Bot 程式的開發原理後，你就擁有多項應對策略能夠對其做出反制。此外，透過本書歷程，你也會對 PC 遊戲設計，以及電腦資訊安全技術有更深入的瞭解。 作者介紹 作者簡介 Nick Cano 在 12 歲時便為開放原始碼的遊戲伺服器撰寫了他的第一支腳本，隨後便持續投入於遊戲駭客社群中。他是設計及防範 Bot 程式的專家，多年來為許多遊戲開發者提供安全諮詢，並曾在多場講座中分享他的研究與工具。 目錄 專業工具 01 利用 Cheat Engine 掃描記憶體 02 利用 OllyDbg 偵錯遊戲 03 利用 Process Monitor 和 Process Explorer 進行偵查 遊戲剖析 04 從程式碼到記憶體：基礎入門 05 進階分析──記憶體鑑識 06 讀取與寫入遊戲記憶體 操縱處理程序 07 程式碼注入 08 操縱遊戲的控制流程 建立 Bot 09 利用超感知覺避開戰爭迷霧 10 回應式破解 11 加以整合：撰寫自主式 Bot 12 保持隱藏

Python與LINE Bot機器人全面實戰特訓班--Flask最強應用(附210分鐘影音教學/範例程式)

類似書籍推薦給您

Python與LINE Bot機器人全面實戰特訓班--Flask最強應用(附210分鐘影音教學/範例程式) 系列名：程式設計 ISBN13：9789865027292 出版社：碁峰資訊 作者：鄧文淵-總監製;文淵閣工作室-編著 裝訂／頁數：平裝／304頁 規格：23cm*17cm (高/寬) 出版日：2021/02/22 中國圖書分類：電腦程式語言 內容簡介 制霸5大超強聊天機器人 「智慧客服、即時查詢、發票對獎、多國語音翻譯、 線上旅館訂房」的人工智慧實戰攻略 　　LINE在全台擁有2,100萬個活躍用戶，使用者橫跨所有領域，深入每個年齡層，樹立不可撼動的地位。LINE Bot是近年來非常受到企業重視與愛用的服務，除了被動的客服答詢，還能主動推播行銷與活動資訊，為企業、社群或團體打造品牌形象，營造出使用者認同感與忠誠度。 　　書中使用當前最受歡迎的Python程式語言與Flask應用程式框架作為所有內容的技術主軸，從認識LINE Bot運作原理開始，經由LINE 2.0帳號申請、熟悉開發工具，最後再導入五個不同面向的重要專案，用Python全面學會LINE Bot的AI智慧機器人開發。 　　用最紅程式語言與應用框架打造最受歡迎聊天機器人 　　從環境建置、帳號申請、開發實作到商業實戰應用 　　緊扣每項技術的重要環節，由入門到精通！ 　　【LINE Bot開發設定與介面互動配置】 　　■LINE開發者帳號申請與圖文選單設定 　　■文字圖片與多媒體回應訊息、快速選單整合 　　■按鈕、確認與轉盤回應樣板訊息 　　■圖片地圖與日期時間選單應用 　　■運用彈性配置設計靈活的訊息樣式 　　■利用LIFF在LINE加入網頁應用程式 　　【Python與Flask合體超強智慧機器人】 　　■建置Python開發環境 　　■啟動Jupyter Notebook及建立檔案 　　■使用Flask打造Web API應用程式 　　■Messaging API運用與實作 　　■PostgreSQL資料庫建置與使用 　　■LUIS為LINE Bot加上會思考的智慧大腦，快速理解詢問內容 　　■QnAMaker利用機器學習訓練模型，快速建置問答資料庫 　　■HeroKu免費高效的應用程式雲端平台部署 　　✶「智慧客服機器人」實戰： 　　善用機器學習建立語意分析資料庫，開發專屬智慧客服系統。 　　✶「天氣匯率萬事通」實戰： 　　即時查詢氣象與當天匯率，隨時回覆相關資訊。 　　✶「發票對獎小幫手」實戰： 　　結合網路爬蟲收集數據，大幅提升處理效率。 　　✶「多國語音翻譯機器人」實戰： 　　搭配雲端 API，開發多國語音翻譯機器人。 　　✶「線上旅館訂房管家」實戰： 　　結合電子商務應用，成為最佳虛擬助手。 　　書附超值學習資源：210分鐘關鍵影音教學/範例程式檔 　　*本書是使用Flask打造Web API應用程式，若想使用Django， 可參考另一本書《Python與LINE Bot機器人全面實戰特訓班》。 目錄 01 建置Python開發環境 1.1 建置Anaconda開發環境 1.2 Spyder編輯器 1.3 Jupyter Notebook編輯器 02 Flask網站應用程式開發 2.1 LINE Bot運作流程 2.2 基本Flask網站應用程式 2.3 用GET及POST方式傳送資料 2.4 使用模板 2.5 Template語言 03 管理PostgreSQL資料庫 3.1 PostgreSQL資料庫的安裝與使用 3.2 資料庫的連結與資料模型的定義 3.3 資料表的操作 3.4 使用SQL指令操作資料庫 04 LINE開發者帳號申請 4.1 LINE開發者管理控制台 4.2 建立LINE Bot圖文選單 05 LINE Bot基本互動功能 5.1 「鸚鵡」LINE Bot 5.2 LINE Bot API 5.3 回應多媒體訊息 06 LINE Bot進階互動功能 6.1 回應樣板訊息 6.2 圖片地圖及日期時間 07 彈性配置及LIFF 7.1 彈性配置 7.2 LIFF：嵌入外部網頁 08 專題：智能問答客服系統 8.1 專題方向 8.2 關鍵技術 8.3 實戰：智慧客服機器人 09 專題：天氣匯率萬事通 9.1 專題方向 9.2 關鍵技術 9.3 實戰：天氣匯率萬事通 10 專題：發票對獎小幫手 10.1 專題方向 10.2 關鍵技術 10.3 實戰：發票對獎小幫手 11 專題：多國語音翻譯機器人 11.1 專題方向 11.2 關鍵技術 11.3 實戰：多國語音翻譯機器人 12 專題：線上旅館訂房管家 12.1 專題方向 12.2 關鍵技術 12.3 實戰：線上旅館訂房管家 13 部署專案到Heroku 13.1 認識HeroKu 13.2 部署HeroKu專題環境建置 13.3 部署HeroKu專題