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Desenvolver aplicações com GPT-4 e ChatGPT, 2ª edição

by Olivier Caelen, Marie-Alice Blete

March 2025

Intermediate to advanced

272 pages

7h 45m

Portuguese (Portugal, Brazil)

O'Reilly Media, Inc.

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Convenções utilizadas neste livroUtilizar exemplos de códigoAprendizagem em linha da O'ReillyComo contactar-nosAgradecimentos
Introdução de modelos linguísticos de grande dimensãoExplorando os fundamentos dos modelos de linguagem e da PNLCompreender a arquitetura do transformador e o seu papel nos LLMsDesmistificando as etapas de tokenização e previsão nos modelos GPTIntegrar a visão num LLMUma breve história: De GPT-1 a GPT-4GPT-1GPT-2GPT-3De GPT-3 a InstructGPTGPT-3.5, ChatGPT, CodexGPT-4A evolução da IA em direção à multimodalidadeCasos de utilização e produtos de exemplo do LLMSê os meus olhosMorgan StanleyAcademia KhanDuolingoYabbleMarca do caminhoInworld AICuidado com as alucinações da IA: Limitações e consideraçõesDesbloqueando o potencial do GPT com recursos avançadosResumo
Conceitos essenciaisModelos disponíveis na API OpenAIBase GPTInstructGPT (Legado)GPT-3.5GPT-4Experimenta os modelos GPT com o OpenAI PlaygroundComeça a trabalhar: A biblioteca Python do OpenAIChave de acesso e API da OpenAIExemplo de "Olá Mundo"Utilização de modelos de conclusão de chatOpções de entrada para o ponto de extremidade de conclusão do chatBrincar com a temperatura e top_pFormato do resultado de saída para o ponto final de conclusão do chatVisãoExigir uma saída JSONUtilizar outros modelos de conclusão de textoOpções de entrada para o ponto de extremidade de conclusão de textoFormato do resultado de saída para o ponto de extremidade de conclusão de textoConsideraçõesPreços e limitações dos tokensSegurança e privacidade: Tem cuidado!Outras APIs e funcionalidades da OpenAIIncorporaçõesModeraçãoTexto para vozFala para textoAPI de imagensResumo (e folha de dicas)
Visão geral do desenvolvimento de aplicaçõesGestão de chaves APISegurança e privacidade dos dadosPrincípios de conceção da arquitetura de softwareIntegrar as capacidades do LLM nos teus projectosCapacidades de conversaçãoCapacidades de processamento da línguaCapacidades de Interação Homem-ComputadorCombinação de capacidadesExemplos de projectosProjeto 1: Construir uma solução geradora de notícias - Processamento de linguagemProjeto 2: Resumir vídeos do YouTube - Processamento de linguagemProjeto 3: Criar um Perito para Zelda BOTW-Processamento de Linguagem e ConversaçõesProjeto 4: Ter um Assistente Pessoal - Interface Homem-ComputadorProjeto 5: Organização de documentos - Processamento de linguagemProjeto 6: Análise de sentimentos - Processamento de linguagemGestão de custosVulnerabilidades de aplicações alimentadas por LLMAnálise de entradas e saídasA inevitabilidade da injeção promptTrabalhar com uma API externaTratamento de erros e problemas inesperados de latênciaLimites da taxaMelhorar a capacidade de resposta e a experiência do utilizadorResumo
Engenharia promptConcebe prompts eficazes com funções, contextos e tarefasPensa passo a passoImplementar a aprendizagem de poucos disparosRefinamento iterativo com feedback do utilizadorMelhorar a eficácia do promptAfinaçãoComeçar a trabalharAfinação com a API OpenAIAperfeiçoa a interface Web do OpenAIAplicações de ajuste finoGerar e afinar dados sintéticos para uma campanha de marketing por e-mailCusto do ajuste finoRAGRAG ingénuoRAG avançadoLimitações do RAGEscolher entre estratégiasComparação de estratégiasAvaliaçõesDe uma aplicação padrão para uma solução com LLMSensibilidade promptNão-determinismoAlucinaçõesResumo
A estrutura LangChainBibliotecas LangChainPrompts dinâmicosAgentes e ferramentasMemóriaEmbeddingsA estrutura LlamaIndexDemonstração: RAG em 10 linhas de códigoPrincípios do LlamaIndexPersonalizaçãoGPT-4 Plug-InsVisão geralA APIO Manifesto Plug-InA especificação OpenAPIDescriçõesGPTsA API AssistenteCriar uma API AssistenteGerir uma conversa com a API do AssistenteChamada de funçãoOs assistentes na plataforma Web OpenAIResumo
Principais conclusõesJuntando tudo: O caso de uso do AssistenteEtapa 1: IdeaçãoPasso 2: Definir os requisitosPasso 3: Construir um protótipoEtapa 4: Melhorar, IterarPasso 5: Tornar a solução robustaLições aprendidas

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Glossário de termos-chave

Este recurso foi concebido para fornecer definições e explicações concisas de termos-chave que são introduzidos neste livro. Muitos destes termos são recorrentes ao longo dos capítulos, pelo que este glossário é o teu memorando de referência.

Encontrarás definições de termos técnicos, acrónimos e conceitos que são fundamentais para compreender o GPT-4 e o ChatGPT e para utilizar a biblioteca OpenAI.

Interface de programação de aplicações (API): Um conjunto de definições e protocolos para a interação de aplicações. Uma API descreve os métodos e formatos de dados que um programa deve utilizar para comunicar com outro software. Por exemplo, no contexto do OpenAI, permite que os programadores utilizem o GPT-4 e o ChatGPT.
Vizinho mais próximo aproximado (ANN): Um método para encontrar rapidamente pontos num conjunto de dados que estão próximos de um ponto de consulta. É rápido e funciona bem em grandes conjuntos de dados porque, ao contrário do KNN, nem sempre seleciona os pontos exactos mais próximos, mas encontra pontos suficientemente próximos.
Inteligência artificial (IA): Um campo da ciência da computação centrado na criação de algoritmos que podem executar tarefas que são tradicionalmente do domínio da inteligência humana, como o processamento de linguagem natural, a análise de imagens, a resolução de problemas complexos e a tomada de decisões.
Rede neural artificial: Um modelo computacional inspirado no cérebro humano, utilizado na aprendizagem automática ...