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书籍 - 生成式人工智能的实际应用

欢迎来到与我的书《Generative AI in Action》相关的代码库，该书由 Manning 出版。

该存储库有一些可能令人感兴趣的内容：

• 书中不同示例的代码。
• 与不同人工智能技术相关的研究论文列表。
• 您可以在本地运行的 Web 应用程序将许多这些概念结合在一起。
• 有关在本地安装依赖项的详细说明。

️警告： OpenAI API 重大变更
本书的代码可与 OpenAI 最近更新的新 API (v1.0) 配合使用。如果您有旧的软件包版本 (v0.28)，请升级到最新版本以使代码正常工作。要升级软件包，您可以运行以下命令： pip install --upgrade openai 。如果您使用的是 conda，则可以运行命令： conda update openai 。

核心依赖？

在开始安装说明之前，如书中所述，我们假设您已经安装了以下基本依赖项。对于大多数开发人员和数据科学家来说，这些已经就位，并且可能不需要任何额外的步骤。

注意：如果其中任何一个缺失并且需要分步说明，请参阅详细的依赖项安装说明。

• IDE： Visual Studio Code（或类似的）。
• Python：版本3.7.1或更高版本；我们使用本书的版本3.11.3 。
  • 要检查已安装的 Python 版本，请运行： python --version
• 包管理器：虽然从技术上讲不需要包管理器，但它会使事情更容易维护。我们在本书中使用conda ，但您可以使用您喜欢的任何内容。
• Git：鉴于我们使用的是 GitHub，您需要在本地安装 Git。

安装说明

启动和运行环境的步骤可以在安装说明中找到。

代码在哪里？ ？

本书的代码按预期按章节组织，位于名为chapters的文件夹中。您将按照 ch{章节号} 的约定找到每一章的文件夹。

您可以在utils文件夹中找到一些实用函数和程序。

网络应用程序？

除了本章中的代码之外，功能齐全的 Web 应用程序还将所有不同的结构整合到一个可以在本地运行的易于导航的 Web 应用程序中。可以在webapp文件夹中找到此代码。 ？

注意： Web 应用程序仅作为本地运行的参考，不会暴露在互联网上。它不具备将应用程序公开到互联网时构建的所有必要代理和控件。

论文？

法学硕士和生成人工智能仍然很新，因此，有一系列非常活跃的研究。您可以在paper文件夹中找到指向其中许多内容的指针。这些内容按章节组织，以帮助您导航。

读者不需要知道这些，但与大多数事情一样，深入理解其中一些概念以获得更好、更全面的理解总是好的。

接触

您可以查看我的 GitHub 个人资料，了解不同的联系方式。如果有任何疑问或问题，请提交问题。

执照

作为此存储库的一部分的工作是在 MIT 许可证下共享的。总之，这是一个简短的许可许可，其条件仅要求保留版权和许可通知。许可的、修改的和更大的作品可以根据不同的条款进行分发，并且没有源代码。