本書は、ＣｈａｔＧＰＴ、ＧＰＴ-４／ＧＰＴ-３．５の利用方法にとどまらず、「ＯｐｅｎＡＩ　ＡＰＩ」を使うことでカスタマイズしたチャットＡＩを独自のシステムに組み込むための方法をステップ・バイ・ステップで解説した１冊です。また、大規模言語モデル（ＬＬＭ）では学習されていないデータを参照して、質問応答（チャット）を作成するためのライブラリ「ＬｌａｍａＩｎｄｅｘ」、複雑なタスクを実行するアプリケーションを作成するためのライブラリ「ＬａｎｇＣｈａｉｎ」についても詳細を解説しています。加えて、現時点では限定公開中の「ＣｈａｔＧＰＴプラグイン」についても取り上げました。本書を活用することで、いま大きな話題となっている強力な生成ＡＩの機能を自社のサービスやアプリケーションの一部として提供することが可能になります。

1章　GPT-4／ChatGPT／LangChainの概要 　1-1　GPT-4とChatGPTとLangChain 　1-2　人工知能と機械学習と深層学習 　1-3　自然言語処理の深層学習モデル 2章　ChatGPT／OpenAI Playground／DALL-Eの利用法 　2-1　ChatGPTの使い方 　2-2　OpenAI Playgroundの使い方 　2-3　DALL-Eの使い方 　2-4　GitHub Copilotの使い方 3章　Python開発環境の準備 　3-1　Pythonの概要 　3-2　Google Colabの概要 　3-3　Pythonの文法 4章　OpenAI API 　4-1　テキスト生成 　4-2　画像生成 　4-3　埋め込み 　4-4　ファインチューニング 　4-5　モデレーション 　4-6　音声のテキスト変換 　4-7　トークナイザー 5章　LlamaIndex 　5-1　LlamaIndexのはじめ方 　5-2　LlamaIndexの機能詳細 　5-3　LlamaHub 　5-4　ベクトルデータベース 6章　LangChain 　6-1　LangChainのはじめ方 　6-2　LLM 　6-3　プロンプトテンプレート 　6-4　チェーン 　6-5　エージェント 　6-6　ツール 　6-7　メモリ 7章　ChatGPTプラグイン 　7-1　ChatGPTプラグインの使い方 　7-3　ChatGPTプラグインの作り方 　7-4　ChatGPT Retrieval Plugin