駕馭 ChatGPT 4: 探索 Azure OpenAI 與 Cognitive Service for Language 開發實踐 (使用.NET 與 Node.js)


	GPT-4、Azure OpenAI 打造企業ChatGPT應用想了解自然語言模型最新技巧嗎？GPT-4、Samentic Kernel、RAG pattern 想快速整合自然語言模型嗎？Azure AI studio、Azure Language Studio 整合實務應用範例，帶領你從基礎到進階，全面掌握自然語言的人工智慧應用　　2023年最熱門的關鍵詞無疑是「ChatGPT」。市面上充斥著各式各樣的導讀，指引你如何靈活運用ChatGPT。　　本書涵蓋從ChatGPT的Prompt提示到如何呼叫ChatGPT API，以開發者的角度深入探討ChatGPT在企業系統的應用。進一步的，本書更以Azure OpenAI為核心，結合Azure Cognitive for Language，徹底解放人工智慧的自然語言應用。　　本書專注於實際的ChatGPT API應用，並提供C#及Node.js兩種程式語言的實作範例原始碼，它無疑是市場上首本獨具特色的Azure OpenAI應用指南。此外，我們更精心撰寫了一篇專論，深入討論如何優化（fine-tune）GPT模型的最佳實踐方法。我們堅信，這些具體且實用的內容將對開發者極具參考價值。本書特色　　1. 第一本專門講解ChatGPT方面的開發書籍　　ChatGPT無疑是目前AI最熱的議題，除了終端使用者的操作之外，在應用開發方面也掀起一波熱潮，本書是目前市場上第一本從企業應用開發角度切入的書籍。　　2. 書中範例提供.NET C# + Node.js雙程式語言版本　　書中以.NET C# + Node.js 提供範例程式碼，擴大讀者群，這2個程式語言均是目前在應用面被廣泛使用的熱門語言。　　3. 內容涵蓋Microsoft Azure平台　　Microsoft做為OpenAI的主要投資者，是OpenAI唯一使用的雲端平台，可預期OpenAI在企業級的情境會非常依賴Microsoft Azure 雲端平台，本書在應用面將主要內容著重在Microsoft Azure OpenAI，可做為企業商用市場的指南。　　4. 三大主題，由入門到進階應用　　本書內容涵蓋基礎ChatGPT原理到進階的Microsoft Azure OpenAI + ChatGPT運用，並且盡可能去除枯燥艱深的研究論文探討，以應用面及開發面為出發點，並專章講解Azure 雲端平台另一個自然語言的AI服務- Cognitive Service for Language，讀者可以依需求選擇學習簡單的AI應用或是進階的Azure OpenAI + ChatGPT。專業推薦　　本書的主題聚焦於Azure OpenAI 和Cognitive Service for Language。通過深入淺出的技術闡述與詳細的實例演示，這本書為讀者提供了直接且實用的AI 應用指南。此外，作者還額外提供了關於OpenAI 的自動語言識別模型Whisper AI和文字生成影像模型DALL-E 的章節，以及如何將這些技術與語言模型整合，使讀者可以輕鬆創建出更多更實用的應用案例。　　郭曉穎　　微軟Azure Cognitive Service for Language 　　產品經理主管　　本書是由我的三位Microsoft MVP 好友共同撰寫，他們在軟體開發領域耕耘多年，同時也是AI 領域專家。本書詳細介紹了AIGC 的原理以及使用OpenAI API的技巧，為開發人員進入AIGC 領域提供了絕佳指引。　　董大偉　　微軟技術社群區域總監(Microsoft Regional Director) 　　blog.studyhost.tw/ 　　本書的作者以一種輕鬆易懂的方式，讓這個看似艱深的主題變得有趣且吸引人。讀這本書就像是與一位朋友聊天，它會帶您進入這個奇妙的 AI世界，並與您分享所有的知識和經驗。　　黃耀逸　　台灣微軟技術架構師


	目錄 Chapter 1 認識獨角獸OpenAI 1.1 什麼是生成式AI 1.2 ChatGPT 背後的推手OpenAI 1.3 OpenAI 與Azure OpenAI 的關係 1.4 新手村註冊OpenAI 1.5 ChatGPT 正確的使用姿勢 Chapter 2 探索GPT 與ChatGPT 2.1 Transformer 的核心知識 2.2 白話GPT 到GPT-4 模型 2.3 使用ChatGPT 生成談天說地文本內容 2.4 與ChatGPT 一起Pair Programming 2.5 ChatGPT 是60 分還是100 分 Chapter 3 Azure OpenAI 的語言模型技術實戰 3.1 申請Azure OpenAI 的流程 3.2 Azure OpenAI API：模型部署與API 訪問 3.3 實戰案例：內容生成與優化 3.4 實戰案例：自然語言摘要應用 3.5 實戰案例：從文字到程式碼 3.6 實戰案例：GPT-4 自然語言應用探索 Chapter 4 自定義與管理Azure OpenAI 的語言模型 4.1 認識 Fine-tuning 4.2 Fine-tuning 資料集的準備 4.3 Fine-tuning 模型的訓練與部署 4.4 認識 Embeddings 4.5 RAG 與Semantic Kernel 4.6 基於角色的訪問權限控制 4.7 Azure OpenAI 監控與警報 Chapter 5 Azure Cognitive Service for Language技術實戰 5.1 認識 Azure Cognitive Service for Language 5.2 Azure AI、Azure Cognitive Service、Azure OpenAI 與OpenAI 5.3 文字分類與翻譯 I - 旅館顧客評論情緒分析 5.4 文字分類與翻譯 II - 雙語翻譯實作 5.5 資訊摘要與擷取 I - 文章摘要 5.6 資訊摘要與擷取 II - 關鍵資訊提取 5.7 問題與交談理解應用I - 智慧家庭控制實作 5.8 問題與交談理解應用 II - 公司常見問答 Chapter 6 番外篇 6.1 Whisper AI - 翻譯蒟蒻真的來了 6.2 DALL-E 應用 - 文字生成影像 6.3 整合應用 I - 床邊英文故事機 6.4 整合應用 II - 能言善道的旅館客服回應機器人 6.5 整合應用 III - 放手、不放手，避免失控的ChatGPT 6.6 整合應用 IV - 落地應用必備的企業私有知識庫