ChatGPT 開發手冊：用 OpenAI API‧LangChain‧Embeddings 設計 Plugin、LINE/Discord bot、股票分析與客服自動化助理 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

☆☆☆☆☆

施威銘研究室

圖書標籤:

ChatGPT
OpenAI API
LangChain
Embeddings
Plugin
Bot
LINE
Discord
股票分析
客服自動化
Python

下載連結在頁面底部

具體描述

　　ChatGPT 熱潮之後, 就是語言模型開發應用的時代, 如何將語言模型融入各式各樣的應用當中, 就是開發者接下來麵臨的挑戰。利用語言模型理解文意與能言善道的超強特性, 迎來『自然語言就是程式語言』的新世代, 終端用戶使用自然語言讓語言模型自主理解規劃邏輯流程, 我們的程式做為語言模型與外界的橋樑, 串接成完整的應用。本書將帶你：

　　□ 【詳解 OpenAI API 個別參數】：想要善用語言模型, 就必須瞭解 API 的個別參數, temperature 到底什麼意思？怎樣可以讓語言模型生成內容避開不想要齣現的字詞？怎樣可以讓語言模型選用偏好的字詞？為什麼生齣內容有怪怪的東西？這些都可以透過 API 的參數控製, 如果不瞭解參數, 就隻能任由語言模型恣意亂為瞭。

　　□ 【仿照 ChatGPT 設計會記憶的聊天機器人】：使用 ChatGPT 太習慣, 就會誤以為語言模型會幫你記錄一切, 沒考慮這一點, 利用 API 寫齣來的程式就會變成金魚腦, 剛剛對答過的內容通通不記得。本書設計一個簡單的記憶架構, 可以像是 ChatGPT 一樣記錄對話, 即使程式結束重新啟動還是可以記得住。

　　□ 【利用 function calling 機製建置外掛係統】：OpenAI 語言模型受限於 2021 年 9 月的時空限製, 而且不能連網, 所以新資訊通通不知道, 也沒有辦法與外界介接。透過最新的 function calling 機製, 我們可以撰寫各式各樣的函式作為延伸語言模型能力的小工具, 讓語言模型自主判斷要使用哪些函式來達成任務, 等於是幫語言模型建立瞭外掛係統, 不管是搜尋網路、介接其他 API 或是服務, 通通都可以辦到, 就算是今天纔發生的事也能暢所欲言。

　　□ 【設計串流輸齣的 AI 聊天架構】：使用 ChatGPT 可以看到非常流暢地逐漸顯示生成的內容, 但是你寫的應用程式卻要等語言模型完整生齣內容纔能秀齣來？本書會教你如何設計齣類似 ChatGPT 的效果, 再也不用癡癡等完整結果, 呼叫 API 之後就會開始看到片段生成內容, 給使用者最即時的體驗。

　　□ 【整閤 LINE/Discord bot】：實踐多年來大傢夢想的 CUI(Conversation User Interface), 以自然語言控製係統。本書會帶大傢整閤 OpenAI API 與 LINE/Dicord bot, 除瞭基本的讓即時通訊軟體變身小助理, 還能理解文字幫你創意生圖/改圖/修圖, 也能幫你搜尋股市資訊, 分析股市。

　　□ 【使用 Embeddings 設計專屬知識的自動諮詢客服】：許多人都想要讓語言模型變成自己專屬的客服, 不但能言善道, 而且 24×7 不用休息。要做到這一點, 如果要靠輸入大量資料訓練新模型, 不但耗時耗力, 效果還不一定好。本書會帶大傢透過 Embeddings 的方式彙整你的專屬文件, 用最有效率的方式搜尋到文件中相關的內容, 再由語言模型統閤內容生成迴覆, 快速又有效。

　　□ 【引入 LangChain 框架】：使用 OpenAI API 固然能夠控製最細微的功能, 不過隻要善用已經幫你統整好底層 API 的高階框架, 開發起來就能事半功倍, LangChain 就是其中的佼佼者。LangChain 幫你將語言模型、提示模闆、對談記錄、外部工具以及能理解推斷邏輯流程的代理元件串起來, 自動將使用者輸入的文句分解成細部工作再一一完成, 用最快的速度開發齣能以自然語言操控自動生成產品文、上傳社群的自動代理係統 (agent)。

　　□ 【ChatGPT 外掛開發】：ChatGPT 目前最重要的就是外掛係統, 讓語言模型可以和外界接軌, 儼然建構起 ChatGPT 生態係。本書會帶大傢用真實上架 Plugin store 的颱鐵時刻錶查詢外掛當範例, 手把手教你設計 ChatGPT Plugin, 還會帶你走一遍上架 Plugin store 流程, 讓你的應用程式與服務順暢介接進入 ChatGPT 傢族。

　　本書的目標, 就是在【自然語言就是程式語言】的時代, 為各位奠定開發程式做為語言模型感官與外界溝通的基礎, 我們寫好各式各樣的外部工具聽任語言模型調用, 終端使用者就可以『說』得一口好程式瞭！

本書特色

　　□ 解析 Plugin store 上架的颱鐵時刻錶外掛教你設計 ChatGPT Plugin

　　□ 善用 OpenAI API 設計 Discord 股票分析機器人

　　□ 利用 LangChain 製作行銷文宣自動生成上傳社群服務

　　□ 結閤 Embeddings×LangChain 設計颱灣旅遊自動諮詢客服機器人

　　□ 利用 function calling 設計突破時空限製的 LINE AI 聊天機器人

　　□ 整閤 OpenAI Image API 設計 AI 文字生圖/改圖/修圖工具

　　□ 透過 Gradio 設計可分享的 AI 網頁應用

　　□ 詳解 OpenAI API 參數/掌握語言模型輸齣變化

深入解析 LLM 的前沿應用與架構設計一本麵嚮技術實踐者、架構師與創新者的深度指南本書旨在為讀者提供一套全麵、深入、實用的 LLM（大型語言模型）應用開發框架與實踐指南。我們不再僅僅關注 API 的調用，而是深入探討如何構建健壯、高效、可擴展的 AI 驅動係統。全書聚焦於如何將 LLM 從一個“黑箱”工具轉化為企業級應用的核心驅動力，涵蓋從基礎的數據結構處理到復雜的係統集成、性能優化與部署策略。第一部分：現代 LLM 應用的核心基石——上下文理解與知識檢索在應用程序中，僅依靠模型本身的參數知識是遠遠不夠的。本部分將引導讀者掌握構建“有記憶、能檢索”的智能體的關鍵技術——嚮量嵌入（Embeddings）的深度應用與檢索增強生成（RAG）架構的精細化調優。 1. 嚮量嵌入的高級原理與實戰超越基礎：詳細解析不同類型嵌入模型（如 Sentence Transformers、Contriever 等）的內在工作原理、適用場景及性能權衡。我們不僅展示如何生成嚮量，更深入探討如何評估嚮量空間質量、處理高維數據降噪以及選擇最優的度量標準（如餘弦相似度、歐氏距離）。 Chunking 策略的藝術：探討文本切塊（Chunking）策略對檢索性能的決定性影響。內容將涵蓋基於語義邊界的切塊、滑動窗口技術、父文檔-子文檔（Parent-Child）檢索模式，並提供代碼實踐，以應對代碼、錶格、復雜文檔等非標準文本的切分難題。多模態嵌入的初步探索：介紹如何將圖像、音頻等非文本數據轉化為嚮量，為構建跨模態檢索係統打下理論基礎。 2. 檢索增強生成（RAG）的係統化構建構建高效的嚮量數據庫：對比分析主流嚮量數據庫（如 Pinecone, Weaviate, ChromaDB 等）的架構差異、索引優化技術（如 HNSW 算法的參數調優）以及在不同數據規模下的性能錶現。高級檢索策略：深入講解如何優化檢索流程，包括混閤檢索（Hybrid Search，結閤關鍵詞與嚮量）、重新排序（Re-ranking）機製的集成，以及如何利用查詢重寫（Query Rewriting）來提升用戶意圖的準確性。失敗模式診斷：建立一套 RAG 係統性能評估框架，著重於識彆“幻覺”産生的原因——是召迴不足、排序偏差，還是生成階段的上下文丟失，並提供針對性的改進方案。第二部分：流程編排與工具調用——Agentic Workflow 的設計與實現本書的核心在於將 LLM 從單一的問答接口升級為能夠自主規劃、執行多步驟任務的智能體（Agent）。 1. 現代 Agent 框架的核心架構工具定義與描述：詳細闡述如何清晰、精確地定義 LLM 可以使用的外部工具（Tools/Functions）。重點在於編寫高質量的工具描述（Docstrings），這是模型進行有效規劃的關鍵輸入。規劃與推理引擎：探討 ReAct、CoT（Chain-of-Thought）等推理範式的底層邏輯。我們將側重於實現更復雜的規劃模式，如樹狀搜索（Tree of Thoughts, ToT）和圖論優化，使 Agent 能夠在復雜任務中進行迴溯和自我修正。記憶管理係統：區彆短期上下文記憶、長期知識記憶與會話曆史記憶。介紹如何設計一個分層的記憶結構，確保 Agent 在長時間交互中保持一緻性和上下文相關性。 2. 復雜流程的編排與狀態管理多步驟工作流的構建：教授如何使用狀態機（State Machines）來管理 Agent 執行過程中的不同階段（例如：規劃 -> 搜索 -> 執行 -> 驗證）。這對於確保關鍵業務流程的可靠性至關重要。 Error Handling 與容錯機製：編寫健壯的 Agent 需要預見到外部工具調用失敗、API 超時等問題。本書提供瞭一套成熟的錯誤捕獲、日誌記錄與自動重試機製的設計方案。第三部分：構建可信賴的生産級係統本書將目光投嚮真實世界的部署挑戰，關注係統的安全性、成本效益與持續優化。 1. 數據安全與隱私保護輸入/輸齣清洗與驗證：實施強大的輸入驗證層，防禦提示詞注入（Prompt Injection）攻擊。討論數據脫敏（Data Masking）技術在 LLM 輸入輸齣流中的應用，確保敏感信息不會被意外泄露或記錄。模型評估與偏見緩解：介紹如何構建黃金標準數據集（Golden Datasets）來持續監測模型在關鍵業務指標上的錶現漂移（Drift）。探討減輕模型偏見（Bias）的後處理技術。 2. 性能優化與成本控製高效的提示工程（Prompt Engineering）：探索如何通過動態模闆、Few-Shot 示例的智能選擇來減少上下文長度，從而顯著降低 Token 消耗和延遲。延遲優化策略：討論流式（Streaming）輸齣的最佳實踐、批處理請求（Batching）在特定場景下的應用，以及模型服務層（如 vLLM 或 TensorRT-LLM）的選型與部署考量。 3. 係統集成與運維微服務架構中的 LLM 封裝：將 LLM 能力封裝為標準化的 gRPC 或 RESTful 服務，便於傳統 IT 部門進行集成和監控。可觀測性（Observability）：設計詳細的 LLM 調用追蹤係統，記錄每一個決策點、使用的 Token 數、延遲時間以及檢索到的文檔片段，為後續的審計和優化提供數據支撐。本書不是對現有 API 文檔的簡單復述，而是一份指導開發者跨越“概念驗證”階段，邁嚮構建可信賴、可擴展、高性能的 AI 驅動型軟件的實踐藍圖。讀者將學會如何係統地設計、實施和維護下一代智能應用。

圖書目錄

第 1 章 OpenAI API 入門
1-1 有瞭 ChatGPT 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
整閤 AI 功能
1-2 註冊 OpenAI API 帳戶
檢查目前用量
成為付費會員
限製使用額度
1-3 利用 Playground 熟悉 API
可用的 API 模式與模型
認識 chat 模式的三種角色
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
傳遞多筆訊息
設定與隱藏金鑰的方法
2-2 認識 token
使用 tokenizer 頁麵檢視 token
使用 tiktoken 套件計算精確 token 數
token 切割視覺化工具
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

第 3 章 API 參數解析與錯誤處理
3-1 事前準備
3-2 控製生成訊息與 token 數量
指定生成的訊息數量 - n
設定詞彙黑名單 - stop
設定迴覆語句的 tokens 數量上限 - max_tokens
3-3 控製迴覆內容的變化性
讓迴覆更具彈性 - temperature
控製詞彙的豐富度 - top_p
控製詞彙的重複性 - presence_penalty 與 frequency_penalty
調整特定 token 的分數 - logi-bias
3-4 串流輸齣
可循序傳迴結果的生成器 (generator) - stream
串流多個語句
3-5 錯誤處理與使用限製
使用例外機製處理錯誤
API 存取限製

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 章突破時空限製 – 整閤搜尋功能
5-1 用搜尋網頁幫 AI 補充知識
使用 Google 搜尋
5-2 整閤搜尋結果讓 AI 跟上時代
5-3 使用 Google Search JSON API
建立搜尋引擎 ID
取得 API Key
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 可建構外掛係統的 Function Calling 機製
告知語言模型可用的外部工具函式
取得語言模型的建議
執行函式並傳迴結果
以串流方式使用 function calling
6-4 建立 API 外掛係統
建立外部工具函式參考錶
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
6-5 迭代式 function-calling 機製
gpt-4 模型真的比較厲害
驗證答案必要時強製進行第二輪

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齣
客製使用者介麵
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 章設計 LINE AI 聊天機器人
8-1 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
8-2 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
8-3 OpenAI 變化圖像的功能
8-4 可控製變化內容的 create_edit 函式
ChatGPT code interpreter 模型來幫忙
讓 LINE 也能變化圖像背景

第 9 章自媒體業者必看！使用 AI 自動生成高品質字幕
9-1 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
9-2 使用 Whisper「語音轉文本」模型轉齣字幕檔
複製 Replit 專案：從音訊檔轉齣字幕檔
程式碼詳解：從音訊檔轉齣字幕檔
9-3 影片不是中文的？讓 AI 變齣中文字幕！
複製 Replit 專案：讓 AI 變齣中文字幕
程式碼詳解：讓 AI 變齣中文字幕

第 10 章把 AI 帶到 Discord
10-1 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
10-2 建立迴聲機器人
複製 Replit 專案：迴聲機器人
程式碼詳解：迴聲機器人
10-3 讓 Discord 機器人隻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
10-4 加入 AI 的 Discord 機器人
複製 Replit 專案：加入 AI 大腦的機器人
程式碼詳解：加入 AI 大腦的機器人

第 11 章 AI 客製化投資理財應用實戰
11-1 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
11-2 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
StockGPT 主程式：main.py
11-3 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 12 章用 LangChain 實作新書宣傳自動小編
12-1 認識 LangChain
12-2 熟悉 LangChain 基本功能
使用 ChatOpenAI
提示模闆 (PromptTemplate)
建立 LLMChain
對話記憶 Memory
12-3 串接 Google search 及 Agent 代理運用
建立 LangChain 代理 (Agent)
建立工具組
建立 Agent
12-4 實戰演練：用 LangChain 在社交軟體上宣傳新書
建立 Chain 元件
使用爬蟲
建立可取得單一書籍文案的函式 flag_book
宣傳文修改程式
前往 IFTTT 連接 FB
宣傳文編碼與上傳

第 13 章用 Embeddings 實作颱灣旅遊客服機器人
13-1 Embeddings 簡介
主要功能及應用
如何轉成嚮量
模型與花費
13-2 實作 Embeddings
建立環境
文字轉嚮量
比較關聯性 - 餘弦相似度
13-3 嚮量資料庫
動手操作
查詢資料
13-4 颱灣旅遊客服機器人
快速建立資料庫
使用 RetrievalQA
使用 Gradio 建立網頁程式

第 14 章 ChatGPT Plugin 開發
14-1 火車時刻錶查詢外掛簡介
14-2 使用 TDX 平颱查詢颱鐵資訊
查詢所有車站基本資料
指定起迄站代號查詢時刻錶
取得驗證資訊
以驗證身分方式使用 API
14-3 ChatGPT 外掛實作入門 - 以查詢颱鐵車站代號為例
ChatGPT 外掛基本架構
外掛描述檔
API 規格檔
後端程式
測試外掛
14-4 ChatGPT 外掛開發 - 加入時刻錶查詢功能
修改外掛描述檔
修改 API 規格檔
修改後端程式
測試外掛
14-5 身分驗證
設定存取令牌
取得驗證令牌
修改後端程式
測試外掛
14-6 協同測試與上架 Plugin store
請其他開發者測試外掛
提交外掛

圖書序言

ISBN：9789863127628
規格：平裝 / 416頁 / 17 x 23 x 2.7 cm / 普通級 / 全彩印刷 / 初版
齣版地：颱灣

本書分類：電腦資訊> 概論/科技趨勢> 人工智慧/機器學習

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題《ChatGPT 開發手冊：用 OpenAI API‧LangChain‧Embeddings 設計 Plugin、LINE/Discord bot、股票分析與客服自動化助理》一下子就抓住瞭我眼球。我一直很想知道，如何纔能真正地將這些前沿的技術從概念變成可以落地的應用。市麵上很多教程總是停留在理論層麵，或者隻是做一些非常基礎的“Hello World”級彆的演示，讓人學完後依然感覺遙不可及。我特彆期待這本書能在實際操作上給齣更深入的指導，比如在設計一個復雜的企業級應用時，如何處理數據隱私、如何優化響應速度，以及如何構建一個既智能又穩定的係統架構。我希望它能像一本實戰指南，而不是一本概念的集閤。如果它能提供一些處理真實世界復雜場景的案例，比如如何用 LangChain 連接不同的外部數據源，或者如何在 Discord 上部署一個能處理用戶情緒的機器人，那就太棒瞭。我希望這本書能真正地教我如何從一個有想法的開發者，蛻變成一個能用 LLM 解決實際問題的工程師。

评分☆☆☆☆☆

我作為一個對自動化流程深感興趣的業餘愛好者，對書中提到的“客服自動化助理”部分抱有極高的期望。現有的客服係統往往隻能處理預設的 FAQ，一旦用戶提齣稍微偏離預設腳本的問題，就立刻轉人工。我希望這本書能揭示如何利用 LangChain 構建一個能夠理解上下文、具備推理能力，並且能夠安全地訪問內部知識庫的智能體。尤其關注如何設計一個有效的“護欄”（Guardrails）機製，以確保機器人不會産生幻覺或泄露敏感信息。此外，如何進行小樣本學習（Few-shot learning）或微調（Fine-tuning）特定領域的知識，從而讓助理的迴答更貼閤企業文化和專業術語，也是我希望書中能深入探討的環節。這本書如果能提供一個完整的、可部署的客服工作流示例，那對我來說將是無價之寶。

评分☆☆☆☆☆

這本書的覆蓋麵從基礎搭建到高級應用場景的跨度非常大，這本身就是一種挑戰。我認為，衡量一本技術書好壞的關鍵在於其對“為什麼”（Why）和“怎麼做”（How）的平衡把握。對於 LangChain 的講解，我期待的不僅僅是流程的堆砌，而是對不同 Chain 類型（如 Sequential, Conversational, Retrieval）的適用場景進行深刻的對比分析。例如，在構建一個需要多步驟思考的股票分析任務時，應該選擇哪種 Chain 組閤纔是最高效的？此外，Embeddings 部分如果能深入探討不同嚮量數據庫（Vector DBs）的性能差異以及如何針對特定數據類型（文本、代碼、或時間序列數據）選擇閤適的模型和索引策略，那就真的體現瞭“手冊”的深度與廣度瞭。我希望讀完後，我能對 LLM 應用的工程化設計有一個全新的、更加成熟的認識。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我立刻翻閱瞭目錄，發現它涵蓋的範圍非常廣，從基礎的 API 調用到利用 Embeddings 進行高級檢索增強生成（RAG），再到構建 Plugin 和各種自動化助理。這種全景式的介紹讓我感到非常振奮。我最感興趣的是關於構建“股票分析助理”的部分。金融領域的應用對準確性和時效性要求極高，我非常好奇作者是如何利用 LLM 來處理非結構化的財經新聞、研報，並將其轉化為可操作的洞察的。如果書中能詳細講解如何構建一個可靠的評估指標體係，來判斷這個助理的分析結果是否真的比傳統方法更優，那這本書的價值就非常高瞭。此外，對於如何有效管理和版本控製 Agent 的記憶（Memory）和工具（Tools），也是我非常關注的重點，希望書中能給齣一些生産環境下的最佳實踐。

评分☆☆☆☆☆

這本書的排版和行文風格給我留下瞭深刻印象，它不像傳統的技術手冊那樣枯燥乏味，反而有一種清晰的脈絡感和實戰的熱情。我特彆欣賞作者在講解復雜概念時，總是能用非常直觀的例子來輔助說明。例如，在講解如何設計一個健壯的 Plugin 時，我期待看到的是如何優雅地處理用戶意圖的歧義，以及如何通過結構化的輸齣（Schema）來確保 LLM 返迴的數據是程序可以無縫解析的。對於 LINE 和 Discord bot 的開發部分，我更希望看到如何處理用戶會話的連續性，以及如何安全地集成第三方服務。總而言之，我希望這本書能像一個經驗豐富的導師，在我遇到睏難時，能提供明確的指引，而不是僅僅羅列 API 文檔。