1. GPT-4和ChatGPT的工作原理：书中详细介绍了这两个先进的语言模型的基本原理，包括它们是如何训练的、它们的架构以及它们在处理自然语言方面的能力。

2. 文本生成：作为大模型的一个核心应用，文本生成技术允许开发者创建能够自动撰写文章、生成对话文本或编写代码的应用程序。书中讲解了如何利用大模型进行文本生成，并提供了实际的编程示例。

3. 问答系统：书中探讨了如何构建一个能够理解用户问题并提供准确答案的问答系统。这部分内容涉及了如何训练模型以更好地理解问题和提供相关的答案。

4. 内容摘要：自动内容摘要技术可以帮助用户快速理解长篇文章的主要内容。书中提供了如何使用大模型来提取关键信息并生成摘要的方法。

5. 提示工程是一种优化大模型输出的技术，通过精心设计的提示（prompts）来引导模型产生更准确或更符合预期的响应。书中讲解了如何有效地进行提示工程。

6. 模型微调：微调是一种调整预训练模型以适应特定任务或数据集的技术。书中介绍了微调的基本概念和实现方法，帮助读者根据具体需求定制模型。

7. 插件和LangChain：插件技术可以扩展大模型的功能，而LangChain是一个用于构建和部署语言模型应用的框架。书中讲解了如何使用这些工具来增强大模型的应用能力。

适合人群：本书为大模型应用开发极简入门手册，为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领大家快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势。

前言

第 1章　初识GPT-4 和 ChatGPT

• 1.1　LLM 概述
• 1.2　GPT模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4
• 1.3　LLM 用例和示例产品
• 1.4　警惕 AI 幻觉：限制与考虑
• 1.5　使用插件和微调优化 GPT 模型
• 1.6　小结

第 2章　深入了解 GPT-4 和 ChatGPT 的 API

• 2.1　基本概念
• 2.2　OpenAI API 提供的可用模型
• 2.3　在 OpenAI Playground 中使用 GPT 模型
• 2.4　开始使用 OpenAI Python 库
• 2.5　使用 GPT-4 和 ChatGPT
• 2.6　使用其他文本补全模型
• 2.7　考虑因素
• 2.8　其他 OpenAI API 和功能
• 2.9　小结（含速查清单）

第3章　使用 GPT-4 和 ChatGPT 构建应用程序

• 3.1　应用程序开发概述
• 3.2　软件架构设计原则
• 3.3　LLM 驱动型应用程序的漏洞
• 3.4　示例项目
• 3.5　小结

第4章　GPT-4 和 ChatGPT 的技巧

• 4.1　提示工程
• 4.2　微调
• 4.3　小结

第5章　使用 LangChain 框架和插件增强 LLM 的功能

• 5.1　LangChain 框架
• 5.2　GPT-4 插件
• 5.3　小结
• 5.4　总结
  前言

第 1章　初识GPT-4 和 ChatGPT

• 1.1　LLM 概述
• 1.2　GPT模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4
• 1.3　LLM 用例和示例产品
• 1.4　警惕 AI 幻觉：限制与考虑
• 1.5　使用插件和微调优化 GPT 模型
• 1.6　小结

第 2章　深入了解 GPT-4 和 ChatGPT 的 API

• 2.1　基本概念
• 2.2　OpenAI API 提供的可用模型
• 2.3　在 OpenAI Playground 中使用 GPT 模型
• 2.4　开始使用 OpenAI Python 库
• 2.5　使用 GPT-4 和 ChatGPT
• 2.6　使用其他文本补全模型
• 2.7　考虑因素
• 2.8　其他 OpenAI API 和功能
• 2.9　小结（含速查清单）

第3章　使用 GPT-4 和 ChatGPT 构建应用程序

• 3.1　应用程序开发概述
• 3.2　软件架构设计原则
• 3.3　LLM 驱动型应用程序的漏洞
• 3.4　示例项目
• 3.5　小结

第4章　GPT-4 和 ChatGPT 的技巧

• 4.1　提示工程
• 4.2　微调
• 4.3　小结

第5章　使用 LangChain 框架和插件增强 LLM 的功能

• 5.1　LangChain 框架
• 5.2　GPT-4 插件
• 5.3　小结
• 5.4　总结

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