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ChatGPT驅(qū)動軟件開發(fā) 讀者對象:軟件開發(fā)相關(guān)人員
本書以軟件研發(fā)全生命周期為主線,講解了ChatGPT/GPT-4在軟件產(chǎn)品的需求分析、架構(gòu)設計、技術(shù)棧選擇、高層設計、數(shù)據(jù)庫設計、UI/UX設計、后端應用開發(fā)、Web前端開發(fā)、軟件測試、系統(tǒng)運維、技術(shù)管理等各個環(huán)節(jié)的應用場景和方法。
(1)作者背景資深:作者在中國IT領(lǐng)域有30余年技術(shù)研發(fā)和管理經(jīng)驗,對ChatGPT驅(qū)動軟件開發(fā)有系統(tǒng)思考和豐富實踐經(jīng)驗。
(2)提升研發(fā)效率:詳解ChatGPT在軟件產(chǎn)品的需求分析、架構(gòu)設計 軟件測試、系統(tǒng)運維、技術(shù)管理等各環(huán)節(jié)的應用場景和方法,大幅提升研發(fā)效率。 (3)水母開發(fā)模式:ChatGPT改變傳統(tǒng)軟件研發(fā)的流程和方法,會逐漸形成新的軟件研發(fā)范式,本書獨創(chuàng)大模型時代的新研發(fā)范式——水母開發(fā)模式。 (4)提升工程師競爭優(yōu)勢:全面塑造架構(gòu)師、開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)庫工程師、測試工程師、運維工程師、項目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理、UI/UX工程師和技術(shù)管理者在AI時代的核心競爭力。 (5)實戰(zhàn)性極強:獨創(chuàng)提示詞工程(Prompt)方法,將與ChatGPT的互動分為7步,詳解每一步注意事項,包含大量案例,可直接復用。
前 言
關(guān)于OpenAI OpenAI(開放人工智能研究所)成立于2015年,是一家位于美國舊金山市,專注于人工智能研究的公司。它主要的創(chuàng)始人包括著名的企業(yè)家埃隆·馬斯克,知名的美國企業(yè)家、投資人、程序員、Y Combinator前總裁山姆·奧特曼,以及從哈佛和MIT輟學創(chuàng)業(yè)并曾擔任互聯(lián)網(wǎng)支付處理平臺Stripe的CTO的傳奇人才格雷格·布洛克曼。 OpenAI的使命是確保人工智能的發(fā)展符合人類的利益,能造福全人類,同時防止人工智能技術(shù)被濫用或產(chǎn)生危害。目標是推動人工智能技術(shù)的進步,使它能夠超越現(xiàn)有水平,實現(xiàn)更智能、更人性化的應用。OpenAI致力于開發(fā)和推廣安全、透明和廣泛受益的人工智能技術(shù),以解決全球面臨的重大問題,并促進人工智能在各個領(lǐng)域的廣泛應用。為了實現(xiàn)這一目標,OpenAI通過開放的研究、合作與創(chuàng)新,致力于推動友善的人工智能系統(tǒng)的發(fā)展,這一點從OpenAI的Logo設計中就能看出來。 商標中的開放式門戶形象象征著OpenAI的開放性和全球合作的精神。它表達了OpenAI希望將人工智能的發(fā)展和應用開放給全世界,并與全球范圍內(nèi)的個人、組織和社區(qū)合作,共同推動人工智能的進步。鮮明的色彩和流動的形狀傳達出一種現(xiàn)代感和科技感,暗示著OpenAI致力于創(chuàng)造具有高智能性和先進性的人工智能技術(shù),展現(xiàn)了創(chuàng)新和智能的特點。商標中圓潤的邊緣和平滑的線條給人一種安全和可信的感覺,體現(xiàn)了OpenAI對于人工智能發(fā)展中的倫理和安全問題的關(guān)注,表達了OpenAI致力于建立可信賴的人工智能系統(tǒng),保護人類利益和社會的安全,為構(gòu)建安全、可持續(xù)的人工智能的未來做出貢獻。 OpenAI持續(xù)關(guān)注人工智能領(lǐng)域的倫理、安全和可解釋性等問題。該公司倡導人工智能的倫理準則,積極參與數(shù)據(jù)隱私、安全漏洞檢測與修復等方面的研究。OpenAI也在多個場景中關(guān)注技術(shù)偏見問題,努力提高人工智能模型的公平性、透明度和可解釋性。此外,OpenAI還關(guān)注人工智能技術(shù)與人類的協(xié)作關(guān)系,通過人工智能賦能人類來提高生產(chǎn)效率和工作質(zhì)量。同時,OpenAI關(guān)注人工智能對社會、經(jīng)濟和就業(yè)所產(chǎn)生的可能影響,積極推動人工智能領(lǐng)域的研究與創(chuàng)新,參與人工智能教育和技能培訓,以期為構(gòu)建一個更智能、公平、可持續(xù)的未來貢獻力量。 GPT簡介 自成立以來,OpenAI取得了諸多重要突破。在2017年,OpenAI發(fā)布了一種強化學習算法——PPO(近端策略優(yōu)化),用于解決連續(xù)控制任務和策略優(yōu)化問題。OpenAI隨后還發(fā)布了人工智能指尖(AI Dactyl)系統(tǒng),這是一個能夠?qū)W會操縱機器人手指的系統(tǒng)。通過不斷突破技術(shù)瓶頸,OpenAI推動了人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展。其中最知名的便是近來名聲大噪的GPT系列模型。GPT是 Generative Pre-trained Transformer的縮寫,其準確的中文含義是“生成式預訓練轉(zhuǎn)換器”。 生成式(Generative):模型具備生成文本的能力。 預訓練(Pre-trained):模型在大規(guī)模的語料庫上進行了預先的訓練。 轉(zhuǎn)換器(Transformer):模型采用了一種稱為轉(zhuǎn)換器的神經(jīng)網(wǎng)絡。 因此,GPT是一種擁有強大的自然語言處理能力,以及具有革命性意義的人工智能模型;趶姶蟮淖匀徽Z言處理和文本生成能力,GPT已經(jīng)在許多領(lǐng)域里實現(xiàn)了突破性的進展。它采用轉(zhuǎn)換器的架構(gòu),利用大規(guī)模預訓練和自監(jiān)督學習的方法,實現(xiàn)了在多種任務上的泛化性能。 從2018年到2023年,每個GPT新版本的發(fā)布都帶來了性能上的顯著提升,如表1所示。GPT系列模型在語義理解、文本生成、摘要、翻譯等多個自然語言處理任務中表現(xiàn)出色,引領(lǐng)了人工智能研究的新方向。特別是在GPT-3的基礎(chǔ)上,OpenAI于2023年3月發(fā)布了ChatGPT。隨后,ChatGPT進一步擴大了訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模,采用了更為先進的優(yōu)化方法和算法,實現(xiàn)了更高的性能。在實際應用中,ChatGPT已經(jīng)成功地輔助人類完成了產(chǎn)品設計、軟件開發(fā)、系統(tǒng)運維、項目管理等多種任務。 表1 GPT的演進歷程 GPT版本時間參數(shù)量訓練數(shù)據(jù)量特點 GPT版本時間參數(shù)量訓練數(shù)據(jù)量特點 12018/061.17億約5GB有限性能 22019/0215億40GB逼真生成,使用受阻 32020/051750億570GB(過濾后)零樣本學習 42023/03約100萬億325470GB(過濾后)泛化能力與多任務適應性強 在未來,OpenAI將繼續(xù)探索ChatGPT及其后續(xù)模型在各種不同行業(yè)和場景中的應用,以擴大人工智能技術(shù)的影響力。預計ChatGPT將在金融科技、醫(yī)療保健、教育培訓、物聯(lián)網(wǎng)、智能制造、游戲開發(fā)和娛樂產(chǎn)業(yè)等領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用。但是,在跨領(lǐng)域應用時,該技術(shù)將面臨挑戰(zhàn)與機遇并存的局面。如何平衡各種需求和利益,以及解決潛在的倫理、法律和政策問題,將成為OpenAI未來發(fā)展的重要課題。 總之,ChatGPT是OpenAI發(fā)展史上的一項重要成果,它的出現(xiàn)為人工智能領(lǐng)域帶來了革命性的變化。OpenAI不斷突破技術(shù)瓶頸,推動了人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展,為未來的人工智能應用開辟了新的前景。ChatGPT是OpenAI在自然語言處理領(lǐng)域的新突破,具有巨大的應用潛力。隨著ChatGPT的逐步應用和發(fā)展,它將為人類社會帶來更多的變革和機遇。 本書主要內(nèi)容 本書全面、深入地介紹了使用ChatGPT進行軟件產(chǎn)品需求分析、架構(gòu)設計、技術(shù)棧選擇、高層設計、數(shù)據(jù)庫設計、UI/UX 設計、后端應用開發(fā)、Web前端開發(fā)、軟件測試、系統(tǒng)運維、技術(shù)管理等的方法與經(jīng)驗,目標是幫助產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師、數(shù)據(jù)庫管理員、UI/UX設計師、程序員、測試工程師、運維工程師和項目經(jīng)理更深入地理解ChatGPT的實際應用和潛力,并為他們提供實用的操作建議。 通過閱讀本書,讀者能夠掌握ChatGPT在軟件產(chǎn)品需求分析、架構(gòu)設計、代碼實現(xiàn)、系統(tǒng)優(yōu)化、軟件測試和團隊協(xié)作等方面的核心概念和方法。這將有助于軟件開發(fā)企業(yè)和個人在人工智能時代迅速利用這一強大工具武裝自己,實現(xiàn)價值創(chuàng)新并形成競爭優(yōu)勢,為未來發(fā)展奠定堅實的基礎(chǔ)。 本書約定 本書提到的ChatGPT是指ChatGPT和ChatGPT-4的統(tǒng)稱,大多數(shù)時候是指ChatGPT-4。 本書將在每章的開始部分簡述本章的結(jié)構(gòu)。 本書將在每章的結(jié)束部分概括做一個小結(jié)。 與ChatGPT互動的對話部分采用以下方式表示: 向ChatGPT提出的問題。 ChatGPT給出的答案。 ChatGPT使用說明 為了獲得高質(zhì)量且合適的答案,在向ChatGPT提出問題之前,我們首先需要確保所提出的問題滿足以下幾個要求。 明確的目標:清晰地闡述問題的目標,以便ChatGPT能夠準確地理解并提供相應的信息或建議。 具體的范圍:設定一個具體的范圍,這有助于避免過于寬泛或模糊的回答,從而使答案更具針對性和實用性。 規(guī)定的輸出:問題應該明確期望的答案格式和類型,例如,是否需要列舉步驟、提供案例或者給出解決方案等。 在ChatGPT給出建議性的答案之后,為了得到更為滿意的結(jié)果,還需要繼續(xù)進行以下 步驟。 (1)足夠的判斷:在收到ChatGPT的回答后,仔細審閱并判斷其是否符合預期,是否準確無誤地解答了問題,以及是否包含了所有相關(guān)信息。 (2)有效的反饋:如果發(fā)現(xiàn)答案存在問題或需要補充,提供具體且明確的反饋,指出需要改進或補充的部分,這將有助于ChatGPT進一步優(yōu)化答案。 (3)反復的迭代:通過多次與ChatGPT互動,不斷完善問題和答案,以便最終獲得高質(zhì)量且合適的解答。 最后,通過以上步驟的實踐,用戶可以在與ChatGPT互動的過程中獲得更為滿意的答案。需要注意的是,作為人工智能,ChatGPT可能無法完全理解某些問題或提供完美的答案。因此,在使用過程中保持耐心并不斷優(yōu)化問題,將有助于提高互動體驗和答案質(zhì)量。 遵循表2中的步驟和注意事項,用戶可以在與ChatGPT互動時獲得更為滿意且高質(zhì)量的答案。圖1也清楚地展示了這個過程。 表2 與ChatGPT互動的步驟和注意事項 步驟描述示例或注意事項 明確的目標提問時明確說明目標,如“如何提高團隊溝通效率” 具體的范圍設置問題范圍,如“在遠程工作環(huán)境中如何提高團隊溝通效率” 規(guī)定的輸出期望的答案類型,如“請?zhí)峁┪鍌提高遠程團隊溝通效率的方法” 足夠的判斷審閱答案,判斷是否符合預期、準確無誤且包含所有相關(guān)信息 有效的反饋指出需要改進或補充的部分,如“請補充方法3的具體實施步驟” 反復的迭代與ChatGPT多次互動,優(yōu)化問題和答案,直至獲得滿意的結(jié)果 圖1 與ChatGPT互動的最佳過程 案例描述 在此以某支付公司POS機終端管理系統(tǒng)(Terminal Management System,TMS)的開發(fā)作為案例,詳細講解如何利用ChatGPT完成應用系統(tǒng)的架構(gòu)設計。首先,我們要介紹一下什么是TMS。TMS是支付平臺管理POS機終端的工具。 支付公司在開展支付業(yè)務的過程中,會把數(shù)以萬計的POS機分散部署在不同地區(qū)的各種商鋪里,幫助商戶收款,為人們提供支付的便利。雖然這些POS機的系統(tǒng)配置、密鑰管理和軟件更新可以通過手動操作完成,但是,這需要相關(guān)的技術(shù)支持人員訪問每個商戶的業(yè)務現(xiàn)場,而且需要用到每臺POS機。這樣做不但會給商戶帶來不便,而且也不切合實際情況,可以說是勞民傷財、耗時低效。如果能把POS機終端的系統(tǒng)配置參數(shù)、密鑰管理和軟件更新部署在網(wǎng)絡平臺上,那么每臺POS機都可以通過網(wǎng)絡自動地訪問TMS的服務,及時檢查、發(fā)現(xiàn)并且下載需要更新的密鑰、參數(shù)或者軟件。圖2所示的POS機網(wǎng)絡服務中心就是本案例將要涉及的TMS。 圖2 TMS邏輯示意圖 本書讀者對象 對ChatGPT感興趣并希望在實際項目中應用這一先進技術(shù)的研究人員和開發(fā)工程師。本書將通過實際應用案例深入解析ChatGPT在軟件開發(fā)方面的應用,幫助讀者快速掌握利用ChatGPT助力軟件開發(fā)的技能。 希望運用ChatGPT為產(chǎn)品創(chuàng)新和用戶體驗帶來價值的產(chǎn)品經(jīng)理和設計師。本書將提供如何將ChatGPT與產(chǎn)品設計相結(jié)合的方法和實踐案例。 需要管理和指導具有ChatGPT相關(guān)技術(shù)背景的技術(shù)團隊的領(lǐng)導者。他們將從本書中學到如何更有效地組織和協(xié)調(diào)團隊資源,以及如何進行技術(shù)規(guī)劃和戰(zhàn)略部署。 負責企業(yè)或項目的系統(tǒng)運維和管理工作的專業(yè)人員。他們將在本書中了解到如何維護和優(yōu)化基于ChatGPT的系統(tǒng),以確保其高效、穩(wěn)定地運行。 從事人工智能教育的教師、講師及相關(guān)專業(yè)的學生。他們可以通過閱讀本書系統(tǒng)地學習和了解ChatGPT及其在實際項目中的應用,為教學和學術(shù)研究提供參考。 對人工智能和ChatGPT有濃厚興趣的普通讀者。他們可以從本書中獲取對ChatGPT的發(fā)展歷程、應用領(lǐng)域以及未來前景的全面認識,豐富自己的知識體系。
目 錄
序 前言 第1章 ChatGPT與軟件開發(fā) 1 1.1 技術(shù)發(fā)展對軟件開發(fā)的影響 1 1.2 ChatGPT對編程的影響 4 1.3 ChatGPT對軟件開發(fā)模式的影響 7 1.4 適合ChatGPT的水母開發(fā)模式 13 1.5 ChatGPT對開發(fā)工程師的影響 16 1.6 與ChatGPT溝通的技巧 18 1.7 小結(jié) 21 第2章 ChatGPT驅(qū)動需求分析 22 2.1 借助ChatGPT收集用戶需求 22 2.2 借助ChatGPT分析用戶需求 28 2.3 借助ChatGPT優(yōu)化用戶需求 31 2.4 ChatGPT生成需求規(guī)格說明書 36 2.5 小結(jié) 52 第3章 ChatGPT驅(qū)動架構(gòu)設計 54 3.1 架構(gòu)設計的過程 54 3.2 微服務架構(gòu)簡介 56 3.3 微服務架構(gòu)設計原則 58 3.4 架構(gòu)設計的思維框架 58 3.5 ChatGPT生成TMS微服務架構(gòu) 60 3.6 小結(jié) 65 第4章 ChatGPT驅(qū)動技術(shù)棧選擇 66 4.1 技術(shù)棧的基本概念 66 4.2 目前的主流技術(shù)棧及其比較 67 4.3 選擇技術(shù)棧的原則 69 4.4 TMS技術(shù)棧選擇 71 4.5 小結(jié) 78 第5章 ChatGPT驅(qū)動高層設計 79 5.1 高層設計的主要文檔 79 5.2 高層設計的原則 81 5.3 ChatGPT輔助TMS高層設計 81 5.4 小結(jié) 90 第6章 ChatGPT驅(qū)動數(shù)據(jù)庫設計 91 6.1 數(shù)據(jù)庫設計與ChatGPT的協(xié)作 91 6.2 生成數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)應該遵循的 原則 92 6.3 利用ChatGPT完成數(shù)據(jù)庫設計 94 6.4 利用ChatGPT基于數(shù)據(jù)生成 數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu) 103 6.5 ChatGPT驅(qū)動TMS數(shù)據(jù)庫 創(chuàng)建 107 6.6 小結(jié) 115 第7章 ChatGPT驅(qū)動UI/UX設計 116 7.1 利用ChatGPT指導UI/UX 的 設計原則 116 7.2 利用ChatGPT從UI/UX角度 分析用戶需求 118 7.3 利用ChatGPT完成TMS界面 設計 128 7.4 小結(jié) 132 第8章 ChatGPT驅(qū)動后端應用 開發(fā) 133 8.1 后端概述 133 8.2 API基本概念 135 8.3 API設計原則 136 8.4 ChatGPT助力Web API開發(fā) 142 8.5 ChatGPT助力數(shù)據(jù)庫API開發(fā) 143 8.6 ChatGPT生成TMS后端代碼 145 8.7 小結(jié) 155 第9章 ChatGPT驅(qū)動Web前端開發(fā) 156 9.1 利用ChatGPT優(yōu)化HTML 結(jié)構(gòu) 156 9.2 借助ChatGPT提升CSS樣式 效果 159 9.3 使用ChatGPT加速JavaScript 開發(fā) 162 9.4 前端工程化與ChatGPT 166 9.5 ChatGPT輔助前端測試 169 9.6 利用ChatGPT提高Web可 訪問性 172 9.7 ChatGPT生成TMS前端代碼 175 9.8 小結(jié) 189 第10章 ChatGPT驅(qū)動軟件測試 190 10.1 利用ChatGPT制訂測試計劃 190 10.2 利用ChatGPT生成測試場景 197 10.3 利用ChatGPT生成測試用例 201 10.4 利用ChatGPT生成測試數(shù)據(jù) 207 10.5 利用ChatGPT進行缺陷管理和 回歸測試 210 10.6 利用ChatGPT為自動化測試 提供建議 211 10.7 ChatGPT生成測試報告 212 10.8 小結(jié) 213 第11章 ChatGPT驅(qū)動系統(tǒng)運維 214 11.1 ChatGPT在系統(tǒng)監(jiān)控中的 應用 214 11.2 ChatGPT在故障定位中的 應用 217 11.3 ChatGPT在性能優(yōu)化中的 應用 222 11.4 ChatGPT在漏洞檢測中的 應用 225 11.5 小結(jié) 228 第12章 ChatGPT驅(qū)動技術(shù)管理 229 12.1 利用ChatGPT生成項目管理 計劃 229 12.2 利用ChatGPT制定技術(shù)管理 規(guī)范和流程 232 12.3 利用ChatGPT撰寫與維護技術(shù) 文檔 233 12.4 利用ChatGPT進行知識管理 238 12.5 ChatGPT協(xié)助培訓與技能 提升 239 12.6 小結(jié) 240 第13章 ChatGPT的倫理與法規(guī) 241 13.1 數(shù)據(jù)隱私與安全問題 241 13.2 人工智能的倫理原則與責任 歸屬 243 13.3 與ChatGPT相關(guān)的知識產(chǎn)權(quán) 保護 245 13.4 相關(guān)法律法規(guī)與政策導向 246 13.5 小結(jié) 247 第14章 軟件開發(fā)的未來展望與 挑戰(zhàn) 248 14.1 軟件開發(fā)的未來展望 248 14.2 軟件開發(fā)面臨的挑戰(zhàn) 250 14.3 應對軟件開發(fā)未來挑戰(zhàn)的 措施 252 14.4 小結(jié) 253 附錄A 相關(guān)資源與工具推薦 254 附錄B TMS需求分析文檔 256 附錄C TMS架構(gòu)設計文檔 268
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