Anwendungen mit GPT-4 und ChatGPT entwickeln

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit von Large Language Models für wirklich innovative Anwendungen!



Dieses Buch vermittelt Ihnen Schritt für Schritt das notwendige Wissen, um GPT-4 und ChatGPT in Ihre eigenen Projekte zu integrieren

Es verbindet nahtlos Theorie und Praxis und macht die Komplexität von GPT-4 und ChatGPT für Programmierer:innen verständlich

Die Themen reichen von den grundlegenden Prinzipien der LLMs und der API-Integration bis hin zu Prompt Engineering und Feintuning

Inklusive Codebeispielen auf GitHub und Glossar



Diese kompakte Einführung zeigt Python-Entwicklerinnen und -Entwicklern, wie sie Anwendungen mit Large Language Models erstellen. Olivier Caelen und Marie-Alice Blete erklären die wichtigsten Features von GPT-4 und ChatGPT und beschreiben, wie sie für eigene NLP-Aufgaben eingesetzt werden können. In nachvollziehbaren Schritten wird erläutert, wie Sie Applikationen zur Textgenerierung, Inhaltszusammenfassung oder für das Question Answering entwickeln.


Anschauliche Beispielprojekte und klare und detaillierte Erklärungen unterstützen Sie dabei, die Konzepte zu verstehen und sie auf Ihre Projekte anzuwenden. Die Codebeispiele sind in einem GitHub-Repository verfügbar, zudem enthält das Buch ein Glossar mit den wichtigsten Begriffen.

Sind Sie bereit, das Potenzial von Large Language Models in Ihren Anwendungen zu nutzen? Dann ist dieses Buch ein Muss für Sie. Es behandelt:




Grundlagen und Stärken von GPT-4 und ChatGPT und deren Funktionsweise

Die Integration dieser Modelle in Python-basierte Anwendungen für Aufgaben im Natural Language Processing

Die praktischen Schritte, um mit den APIs von GPT-4 und ChatGPT und den entsprechenden Python-Bibliotheken Anwendungen zu entwickeln

Spezifische Aspekte der Arbeit mit LLMs wie das API-Schlüsselmanagement, Datenschutz, Softwarearchitekturdesign oder die Gefahren durch Prompt Injection

Fortgeschrittene GPT-Themen wie das Prompt Engineering, das Optimieren von Modellen, Plug-ins und der Einsatz des LangChain-Frameworks