《用ChatGPT和Python搭建AI应用来变现》（Building AI Applications with ChatGPT API）将ChatGPT API与Python结合使用，可以开启构建非凡AI应用的大门。通过利用这些API，你可以专注于应用逻辑和用户体验，而ChatGPT强大的自然语言处理能力则处理类似人类的文本理解和生成的复杂性。
这本书是为初学者提供的指南，通过构建十个创新的AI项目来掌握ChatGPT、Whisper和DALL-E API。这些项目提供了在Flask、Django、Microsoft Office API和PyQt等框架和工具中集成ChatGPT的实践经验。
你将学到什么：
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为自然语言处理任务使用ChatGPT API打下坚实的基础
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构建、部署并从各种桌面和SaaS AI应用中获益
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无缝集成ChatGPT与已建立的框架，如Flask、Django和Microsoft Office API
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通过集成DALL-E API在你的桌面应用中制作惊艳的AI生成艺术，发挥你的创造力
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体验Whisper API的语音识别和文本转语音功能的强大
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发现通过微调过程优化ChatGPT模型的技术
这本书适合谁：
- 通过使用ChatGPT API构建应用的最佳实践、技巧和窍门，这本书适合程序员、企业家和软件爱好者。对涉及ChatGPT的AI应用感兴趣的Python开发人员、希望集成AI技术软件开发人员，以及希望使用ChatGPT创建AI驱动的Web应用的Web开发人员也会发现这本书很有用。对Python编程的基础了解和API工作经验将帮助你最大限度地利用这本书。
主要特点：
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通过使用ChatGPT、DALL-E和Whisper，变得精通构建AI应用
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了解如何选择最适合的ChatGPT模型，并针对特定用例进行微调
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通过集成ChatGPT API与Stripe来实现应用的盈利
作者马丁·亚涅夫（Martin Yanev）是一位经验丰富的软件工程师，他在航空航天行业拥有超过8年的工作经验。他专注于为空中交通管制和色谱系统开发和集成软件解决方案。马丁是一位备受尊敬的讲师，拥有全球超过280,000名学生，他擅长使用Flask、Django、Pytest和TensorFlow等框架。他是利用OpenAI API全范围构建、训练和微调AI系统的专家。马丁拥有航空航天系统和软件工程双硕士学位。
以下是每个章节的要点总结：
第1章：ChatGPT API与NLP任务入门
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介绍了ChatGPT API及其对自然语言处理（NLP）领域的影响。
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讨论了ChatGPT的能力，如何通过网络获取API密钥，并开始使用ChatGPT API。
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展示了如何设置Python开发环境以及如何简单响应ChatGPT API。
第2章：构建ChatGPT克隆
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指导读者使用Flask框架创建ChatGPT克隆。
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介绍了如何设计前端HTML，拦截ChatGPT API端点，并增强ChatGPT克隆设计。
第3章：创建和部署AI代码修复SaaS应用程序
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指导如何构建和部署一个使用ChatGPT API修复代码的应用程序。
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讨论了如何设置项目，实现后端，测试应用程序，并部署到Azure云。
第4章：将代码修复应用程序与支付服务集成
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介绍了如何将支付服务集成到ChatGPT应用程序中，并设置支付机制。
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讨论了如何使用Stripe API处理支付，并集成到应用程序中。
第5章：使用ChatGPT和Django制作测验生成应用程序
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介绍了如何使用Django框架和ChatGPT API创建一个测验生成应用程序。
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讨论了如何构建Django项目，创建考试应用程序框架和视图，以及处理和下载生成的测验。
第6章：使用ChatGPT API和Microsoft Word制作语言翻译桌面应用程序
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讨论了如何使用ChatGPT API创建一个桌面应用程序来进行语言翻译。
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介绍了如何使用Tkinter库构建用户界面，并集成Microsoft Word文本翻译。
第7章：构建Outlook电子邮件回复生成器
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讨论了如何使用Outlook API和ChatGPT API生成电子邮件的自动回复。
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介绍了如何访问Outlook数据并使用win32com客户端。
第8章：使用PyQt和ChatGPT API制作论文生成工具
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介绍了如何使用PyQt框架和ChatGPT API构建一个桌面论文生成工具。
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讨论了如何创建应用程序GUI，生成论文方法，并控制ChatGPT API令牌。
第9章：集成ChatGPT和DALL-E API：构建端到端PowerPoint演示生成器
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讨论了如何结合使用ChatGPT和DALL-E API来创建一个PowerPoint演示文稿生成器。
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介绍了如何使用PPTX Python框架构建PowerPoint应用程序，并使用DALL-E API生成艺术作品。
第10章：使用Whisper API进行语音识别和文本转语音
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讨论了如何使用Whisper API进行语音识别和翻译。
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介绍了如何实现文本翻译和转录，并处理更长的音频输入。
第11章：选择正确的ChatGPT API模型
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讨论了如何选择合适的ChatGPT API模型，以及如何优化聊天完成参数。
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介绍了不同AI模型的限制和边界。
第12章：微调ChatGPT以创建独特的API模型
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讨论了如何微调ChatGPT API模型以提高其性能并适应特定任务或领域。
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介绍了如何准备训练数据，创建和使用微调模型，以及如何管理微调模型。