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本书共分五篇：新手入门篇、应用实践篇、原理进阶篇、案例实战篇以及未来扩展篇。将从AIGC是如何爆发的，激发了哪些相关行业以及爆红网络的AIGC相关技术展开，如：ChatGPT聊天应用、MidJourney作图工具、DID数字人等。此外，通过应用实践，对市场上AI聊天、绘画、音视频合成以及商业应用做了具体的剖析和实践，让读者对AI能力有了更深入的理解。最后，配套AI底层原理进阶以及企业实战，让读者所学皆可融会贯通。

第1篇  新手入门
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第1章  AIGC“奇点临近”	2
1.1  AIGC的技术跃迁	2
1.1.1  ChatGPT让AIGC“一夜爆火”	3
1.1.2  内容生成方式被重新定义	5
1.1.3  AIGC引领创新赛道	7
1.2  大模型百家争鸣	8
1.2.1  AI军备竞赛引发“百模大战”	9
1.2.2  大模型的“摩尔定律”	11
1.2.3  “模型即服务”成为“新基建”	11
1.3  多模态“星火燎原”	12
1.3.1  Transformer带来新曙光	12
1.3.2  多模态模型理解力涌现	16
1.3.3  多模态是通往AGI路上的又一座“圣杯”	19
1.4  商业应用日新月异	20
1.4.1  创意内容生产引爆社交媒体	20
1.4.2  自然语言交互打开新天地	21
1.4.3  AI Copilot提升十倍效率	21
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第2章  AI和AIGC的价值洞见	23
2.1  AIGC应用价值思辨	23
2.1.1  社会的底层技术变革	24
2.1.2  企业的生死转型窗口	25
2.1.3  个人的“十倍大杀器”	31
2.2  AIGC行业应用洞见	37
2.2.1  数字化基础改造	37
2.2.2  AIGC全面应用的前沿领域——电子商务	41
2.2.3  AIGC引领各行业转型	46
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第2篇  个人应用
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第3章  AI聊天对话	54
3.1  ChatGPT大揭秘	54
3.1.1  ChatGPT的基本使用	54
3.1.2  用提示词（Prompt）与AI对话	58
3.2  提示词优化——让ChatGPT更懂你的提问	60
3.2.1  什么是提示词优化	60
3.2.2  提示词优化的基础	62
3.2.3  提示词优化的策略	67
3.3  使用ChatGPT插件扩展垂直内容	76
3.3.1  ChatGPT插件的必要性	76
3.3.2  ChatGPT插件的基本原理	79
3.3.3  ChatGPT插件实战——开发一个Todo List	82
3.4  警惕ChatGPT潜在问题	91
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第4章  AI绘画	94
4.1  快速上手Midjourney	94
4.1.1  搭建Midjourney绘画环境	94
4.1.2  常用的Midjourney绘画命令	97
4.1.3  编写Midjourney提示词的技巧	98
4.1.4  Midjourney命令的参数	98
4.2  快速上手Stable Diffusion	99
4.2.1  Stable Diffusion的界面	100
4.2.2  使用Stable Diffusion进行绘画的步骤	100
4.2.3  使用Stable Diffusion进行绘画的技巧	101
4.2.4  Stable Diffusion参数的设置技巧	102
4.3  ChatGPT + Midjourney让创造力加倍	103
4.3.1  场景一：仅有一个大致的想法，缺乏细节	103
4.3.2  场景二：看到优秀的图片及其提示词，想生成类似的图片	105
4.4  AI绘画的应用	106
4.4.1  AI绘画在电商领域的应用	106
4.4.2  AI绘画在游戏开发、服装设计、建筑设计领域的应用	109
4.5  当前AI绘画工具的局限性	111
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第5章  AI音/视频生成	112
5.1  音频智能：能听，会说，还会唱	112
5.1.1  音频智能技术全景和发展介绍	112
5.1.2  音频智能技术的典型应用场景	114
5.1.3  实战：基于SeamlessM4T实现“语音到语音”直译	117
5.2  视频智能：从拍摄到生成	119
5.2.1  文生视频	119
5.2.2  合成视频	125
5.2.3  后期处理	128
5.3  数字人：影音交融	130
5.3.1  数字人技术简介	130
5.3.2  虚拟人形：虚拟人脸和动作控制	132
5.3.3  虚拟人声：人声模拟转换、唇形表情匹配	134
5.3.4  商业化整体解决方案	135
5.3.5  实战：搭建自己的动漫数字人	137
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-第3篇  深入原理
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第6章  AIGC原理深度解析	140
6.1  AIGC技术原理概览	140
6.1.1  AIGC技术概述	140
6.1.2  AIGC技术架构	141
6.2  ChatGPT技术原理介绍	143
6.2.1  ChatGPT技术概述	143
6.2.2  GPT模型：ChatGPT背后的基础模型	144
6.2.3  大规模预训练：ChatGPT的能力根源	146
6.2.4  指令微调和人工反馈强化学习：让ChatGPT的输出符合人类期望	148
6.3  AI绘画的扩散模型	150
6.3.1  AI绘画技术发展史	150
6.3.2  AI绘画技术取得突破性进展的原因	153
6.3.3  稳定扩散模型原理简介	154
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第7章  AI应用开发框架	157
7.1  初识AI应用开发框架LangChain	158
7.1.1  LangChain基本概念介绍	158
7.1.2  LangChain应用的特点	159
7.2  LangChain的核心原理和实践	161
7.2.1  Chain和Prompt Template：智能的最小单元	162
7.2.2  Memory：记住上下文	167
7.2.3  Agent和Tool：代理，解决外部资源能力交互和多LLM共用
问题	172
7.2.4  Indexes：大型知识库的索引解决方案	187
7.3  LangChain应用场景举例	189
7.3.1  场景一：LLM API访问不稳定，请用LLM代理	189
7.3.2  场景二：MVP项目启动难，请看四行代码实现数据分析助手	190
7.3.3  场景三：开发、部署、运维的工程化遇到难题	192
7.3.4  场景四：不写代码也能发布LangChain应用，利用Flowise	196
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第8章  AI代理协作系统——用于拆分和协作多个任务	198
8.1  借助“AI任务拆分”实现的AutoGPT系统	198
8.1.1  复杂AI任务的拆分与调度	199
8.1.2  在本地运行AutoGPT	201
8.1.3  AutoGPT的基本原理	210
8.1.4  AutoGPT的架构	211
8.1.5  深入解读AutoGPT的源码	213
8.1.6  AutoGPT现阶段的“不完美”	223
8.2  利用大语言模型作为控制器的HuggingGPT系统	224
8.2.1  HuggingGPT和Hugging Face的关系	224
8.2.2  快速体验HuggingGPT系统	226
8.2.3  在本地运行HuggingGPT	227
8.2.4  HuggingGPT底层技术揭秘	235
8.2.5  HuggingGPT与AutoGPT的本质区别	240
8.2.6  HuggingGPT是通用人工智能的雏形	242
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第4篇  企业应用
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第9章  实战——搭建企业级“文生视频”应用	246
9.1  理解“文生视频”技术	246
9.1.1  类比电影制作来理解“文生视频”	246
9.1.2  “文生视频”的三大技术方案	247
9.1.3  “文生视频”通用的技术方案	248
9.2  “文生视频”应用的行业领军者	249
9.2.1  Meta公司的Make-A-Video	250
9.2.2  Google公司的Imagen Video与Phenaki	252
9.3  从零开始搭建一个“文生视频”应用	254
9.3.1  选择合适的开源模型	254
9.3.2  搭建应用	255
9.3.3  体验“文生视频”的效果	259
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第10章  实战——基于AI全面升级软件研发体系	262
10.1  软件研发智能化全景	263
10.1.1  传统软件开发的现状和困境	263
10.1.2  智能化软件研发体系介绍	264
10.2  巧用第三方研发工具	267
10.2.1  智能文档工具——Mendable、Docuwriter	267
10.2.2  智能开发工具——GitHub Copilot、Locofy、
Code Language Converter、Jigsaw、Codium	270
10.2.3  智能运维工具——Dify	279
10.3  自研相关工具	280
10.3.1  AI运维系统：私有化部署Dify	280
10.3.2  AI文档工具：教AI读懂内部研发手册	286
10.3.3  AI开发工具：利用一句话生成网站	289
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第11章  实战——打造领域专属的ChatGPT	297
11.1  整体方案介绍	297
11.1.1  整体流程	297
11.1.2  整体模块	298
11.2  基于ChatGPT开发领域专属问答机器人	299
11.2.1  搭建领域专属知识库	299
11.2.2  搭建向量数据库	302
11.2.3  搭建文本问答服务	305
11.3  本地部署开源的大语言模型	308
11.3.1  选择开源的大语言模型	308
11.3.2  本地部署ChatGLM-6B大语言模型	309
11.3.3  本地部署并微调ChatGLM-6B-SFT大语言模型	313
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第12章  AIGC安全与合规风险	317
12.1  AIGC风险分类	319
12.1.1  算法类风险	320
12.1.2  数据类风险	321
12.1.3  应用类风险	321
12.1.4  其他风险	322
12.2  安全政策与监管	323
12.2.1  中国AI安全政策与法规	324
12.2.2  国际安全政策进展	325
12.3  安全治理框架	326
12.3.1  多措并举的治理措施	327
12.3.2  多元治理模式	329

ChatGPT 3.5就像引燃全球AI热情的火种，激起了人们对人工智能的广泛关注，各大新闻平台、播客节目和媒体纷纷开始关注并报道ChatGPT。我们作为专业的研发团队，决定编写本书以分享我们的见解和经验。
对于AIGC，个人的认知存在差异。在我们看来，AIGC是一场深层次的技术革命，它像石油、电力和信息技术一样，将引领底层生成力的巨大变革。其中，既包含面向算法和计算机相关专业人士的专业机会，又包含面向各行各业的重塑机会。由于AIGC是底层技术，其所带来的影响将遍及所有的行业。因此，每个人都可以从自己的角度去解读AIGC。
AIGC技术的核心价值始终不变——提升使用者的生产效率。我们希望通过对现有AIGC产品能力的深入理解，向非计算机专业人士介绍当前各领域的优秀产品及最佳实践经验，让所有对AIGC感兴趣的读者都能够顺利使用AIGC产品，避免在产品选择和使用过程中走弯路。
目前AIGC应用看起来门槛还很高，但未来一定会普及的。先拥有AIGC技能的人预期在职场上会有5~10年的先发优势。可以预见，未来AIGC的相关课程和技能培训会越来越多。
AIGC的高速发展也给研发人员带来了职业快速发展的机会，未来，AIGC带来的研发红利远大于2010年以来移动互联网带来的红利。因此，现今投入AIGC的研发实践中是非常好的一个时机。
本书深入浅出地介绍了AIGC相关技术的原理、研发框架，以及几个非常有潜力且适合初学者上手的AI Agent；展示了一个大型、成熟的企业级AIGC应用最重要的架构设计和能力分层，以及与之匹配的完善的工程化能力。
本书是我们多年实践经验的总结和沉淀，希望它可以弥补市场上AIGC企业实践类图书的空白。
本书具有以下三大亮点。
（1）讲解循序渐进，内容由浅入深。本书先从AIGC的技术跃迁展开，详细介绍了大语言模型和多模态的知识背景；随后，从应用价值和行业价值两个角度深入探讨了AIGC带来的重大机遇。这样的组织方式使得读者可以逐步深入了解AIGC的核心技术和应用场景。
（2）内容新颖且覆盖面广。本书不仅介绍了AI聊天对话、AI绘画、AI音/视频等前沿应用，还深入探讨了这些应用的实现原理。此外，本书介绍了如何使用这些技术来解决实际问题，使读者能够更好地理解和应用这些知识。
（3）从个人应用到企业实践的平滑过渡。通过阅读本书，读者能够轻松上手AIGC的应用。然而，为了更灵活地运用AIGC技术创造商业价值，深入理解其背后的原理是不可或缺的。只有逐步深入，融会贯通，才能真正学有所成。此外，本书内容由浅入深，兼顾不同层次读者的需求。
总之，我们希望这本书能成为AIGC浪潮中的一朵浪花，为推动人工智能的发展起到一点作用。我们期待与您一同探索AIGC的无限可能，共同迎接人工智能的美好未来。

赵峰
2024年1月  北京

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