您将学习到：
ChatGPT 和 GPT-4 的基础知识和好处以及它们的工作原理
如何将这些模型集成到基于 Python 的应用程序中以用于 NLP 任务
如何使用 Python 中的 GPT-4 或 ChatGPT API 为文本生成、问答和内容总结等其他任务开发应用程序
高级 GPT 主题，包括提示工程、为特定任务微调模型、插件、LangChain 等等。
Olivier Caelen 拥有两个硕士学位（统计学和计算机科学），并在 Gianluca Bontempi 教授的指导下从布鲁塞尔自由大学的机器学习小组获得了博士学位。在他的论文期间，他研究了在 bandit 问题背景下的最佳顺序选择算法。论文完成后，他在 Worldline（前 Atos 公司）工作了 8 年。在信用卡欺诈检测团队工作了 5 年，在研发部门工作了 3 年。他在 Worldline 的研究主要集中在异常和欺诈检测的机器学习技术上。从 2018 年到 2021 年，他是比利时奥兰治的首席数据科学家。在奥兰治比利时，他必须参与的项目主要集中在与营销团队相关的主题上（例如，客户流失检测、追加销售、交叉销售和潜在客户开发）。2021 年，他担任 Levi's 欧洲的数据科学经理，负责所有与供应链相关的项目。自 2022 年以来，他回到 Worldline 的研发部门。
Olivier Caelen 也有教学工作，在两门课程中分享他的经验。一门是在布鲁塞尔自由大学的机器学习基础课程，另一门是在 ECAM 的深度学习技术课程。
他还是 42 篇国际同行评审科学期刊/会议出版物的共同作者，也是 6 项专利的共同发明人。
以下是各章节内容的简要概述：
本书《Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT》由Olivier Caelen和Marie-Alice Blete撰写，主要介绍了如何使用GPT-4和ChatGPT开发应用程序。以下是对书中五个主要部分的要点总结：
### 第一部分：引言和基础
- ChatGPT的影响：ChatGPT在短时间内吸引了大量用户，突显了AI文本生成的潜力。
- OpenAI API：提供了一个易于使用的解决方案，使得开发者能够无需强大的硬件或深度的AI知识即可构建AI应用。
- 作者背景：Olivier作为数据科学家，Marie-Alice作为软件工程师，共同提供了开发GPT-4和ChatGPT应用的广泛理解。
### 第二部分：深入GPT-4和ChatGPT API
- OpenAI Playground：一个无需编码即可测试不同语言模型的Web平台。
- OpenAI Python库：介绍了如何使用API密钥和进行基本的“Hello World”示例。
- 模型选择：讨论了不同的模型及其定价，以及如何选择适合的模型。
### 第三部分：构建GPT-4和ChatGPT应用
- 应用开发概述：讨论了集成OpenAI API时的关键点，包括API密钥管理、数据隐私和安全。
- 软件架构设计原则：建议应用程序设计得与OpenAI API松耦合，以适应可能的API变化。
- LLM应用的漏洞：介绍了如提示注入等安全风险，并推荐了如何通过添加分析层和监控来减轻这些风险。
### 第四部分：高级GPT-4和ChatGPT技术
- 提示工程：介绍了如何设计有效的提示，包括上下文、任务和角色的定义。
- 零样本学习和少样本学习：讨论了如何使用这些技术来提高模型的泛化能力和适应性。
- 微调：介绍了如何通过微调来定制模型以适应特定任务或领域。
### 第五部分：使用LangChain框架和插件扩展LLM功能
- LangChain框架：一个用于开发LLM驱动应用的新框架，提供了与不同语言模型交互的优雅方式。
- GPT-4插件：介绍了GPT-4的插件功能，这些插件可以扩展模型的功能，如实时信息检索和复杂数学计算。
### 结论
- 持续学习：鼓励读者继续探索AI领域，利用新知识开发创新应用，并适应AI技术的不断进步。
本书通过实际示例和逐步指导，使读者能够理解并应用GPT-4和ChatGPT模型来开发智能聊天机器人、内容生成器等应用。同时，书中也强调了在应用开发过程中需要注意的安全和隐私问题。
