JAVA CON CHATGPT

TABLA DE CONTENIDO

1. Presentación de ChatGPT para desarrolladores de Java
1.1. ¿A quién va dirigido este libro?
1.2. ¡Descarga el código ahora!
1.3. Entonces, ¿qué es exactamente ChatGPT y por qué necesito usar las API de OpenAI?
1.4. Regex versus ChatGPT. ¡A luchar!
1.5. Desaprender algunas palabras para saber más sobre la API de ChatGPT
1.5.1. Modelos. ¿Modelos? ¡¡¡Modelos!!!
1.5.2. Al hablar de tokens hay que pensar en StringTokenizer y no en los tokens de acceso
1.5.3. La temperatura tiene que ver con la creatividad
1.6. Primeros pasos con OpenAI Playground
1.6.1. ¡Pruébalo ahora! Experimenta con el rol de System
1.7. Conclusión

2. Uso de ChatGPT como compañero programador de Java
2.1. Creación de tu primera aplicación Java ChatGPT: ListModels.java
2.1.1. List Models Endpoint
2.1.2. Chat Endpoint
2.1.3. ¿Cuántos tokens hay en mi mensaje?
2.2. Creación de la próxima aplicación Java: ChatGPTClient.java
2.3. Conclusión

3. Uso de la IA en la empresa. resumidor de texto para mensajes de Slack
3.1. ¿Qué es la prompt engineering?
3.2. Actualización de ChatGPTClient.java (y de las clases relacionadas) con el patrón builder
3.3. ChatGPT está aquí para quitarle el trabajo a todo el mundo (no realmente)
3.3.1. Un problema verbal real: la atención al cliente de una empresa de software
3.3.2. Prompt engineering 101: resumen de textos
3.3.3. Hablemos de la verdadera prompt engineering
3.4. Registro de una aplicación Slack Bot
3.4.1. Especificar lo que el bot puede (y no puede) hacer estableciendo el alcance
3.4.2. Cómo encontrar el ID de un canal
3.4.3. Cómo utilizar la aplicación bot de Slack para capturar automáticamente los mensajes de un canal
3.5. Ejercicios
3.6. Conclusión

4. Multimodal AI: creación de un visualizador de podcasts con Whisper y DALL-E 3
4.1. Presentación del modelo Whisper de OpenAI
4.2. Creación de una aplicación para dividir archivos de audio: AudioSplitter.java
4.3. Creación del transcriptor de audio: WhisperClient.java
4.4. Divertirse un poco y probar cosas con un podcast
4.5. Ir a meta: prompt engineering GPT-4 para escribir un prompt para DALL-E
4.5.1. Create Image Endpoint
4.6. Creación del generador de imágenes: DALLEClient.java
4.7. DALL-E prompt engineering y mejores prácticas
4.8. Ejercicios
4.9. Conclusión

5. Creación de un bot community manager automatizado con Discord y Java
5.1. Elegir Discord como plataforma de tu comunidad
5.2. Crear un bot más avanzado que nuestro bot de Slack
5.2.1. Crear un bot más avanzado que el típico bot de Discord
5.2.2. Comprender las funciones de los bots
5.3. Ejemplo de banco: Banco dels Ladrones
5.3.1. Lo primero es lo primero: creación de un servidor Discord propio
5.3.2. Creación del canal de preguntas y respuestas
5.4. Registro de una nueva app bot con Discord
5.5. Información general sobre el bot
5.6. Parámetros OAuth2 para el bot
5.7. Invitar al bot al servidor propio
5.8. Configuración de las intenciones de la puerta de enlace y obtención del token de ID de Discord para el bot
5.9. Creación de una aplicación robot de preguntas y respuestas en Java para responder a las preguntas de un canal
5.9.1. Configuración de las dependencias
5.9.2. Creación del primer bot de Discord: TechSupportBotDumb.java
5.9.3. Expresión lambda para simplificar el código
5.9.4. Manejo de mensajes enviados al servidor de Discord
5.9.5. Ejecución del primer bot de Discord: TechSupportBotDumb.java
5.10. Agilizar el proceso de registro de nuestra próxima aplicación bot de Discord con Discord
5.10.1. Registro de una nueva app bot de Discord con Discord
5.10.2. Información general sobre el bot
5.10.3. Parámetros OAuth2 para el bot
5.10.4. Invitar al bot al servidor propio
5.10.5. Configuración de las intenciones de la puerta de enlace y obtención del token de ID de Discord para el bot
5.10.6. Creación del siguiente bot de Discord: ContentModeratorBotDumb.java
5.10.7. Manejo de mensajes enviados al servidor de Discord
5.10.8. Ejecución del segundo bot de Discord: ContentModeratorBotDumb.java
5.11. Ejercicios
5.12. Conclusión

6. Inteligencia para los bots de Discord parte 1: uso de chat endpoint para preguntas y respuestas
6.1. Hacer TechSupportBot.java más inteligente
6.2. Cambios importantes que tener en cuenta respecto a la versión anterior del bot de soporte técnico
6.3. Actualizaciones del método onMessageReceived()
6.4. Análisis de ChatGPTClientForQAandModeration.java
6.5. Uso de JSONPath para extraer contenido rápidamente en archivos JSON
6.6. Ejecución de nuestro robot inteligente de preguntas y respuestas: TechSupportBot.java
6.7. Tenemos un logro monumental… con un pequeño defecto
6.8. Actualización de systemMessage para ChatGPT
6.9. Conclusión

7. Inteligencia para los bots de Discord parte II: uso de chats y Moderations Endpoint para la moderación
7.1. Moderations Endpoint
7.1.1. Creación de la solicitud
7.1.2. Creación de la moderación (JSON)
7.1.3. Manejo de la respuesta JSON
7.1.4. Moderation (JSON)
7.2. Creación de un cliente para Moderations Endpoint: ModerationClient.java
7.3. Hacer que ContentModeratorBot.java sea más inteligente
7.4. Cambios importantes que tener en cuenta respecto a la versión anterior del bot moderador de contenidos
7.5. Actualizaciones del método onMessageReceived()
7.6. Ejecución del bot moderador de contenidos inteligente: ContentModeratorBot.java
7.7. Ejercicios
7.8. Conclusión
Apéndice. Modelos de OpenAI

El libro aborda la integración de la inteligencia artificial generativa en el desarrollo de software, enfocándose en el uso de ChatGPT y las API de OpenAI con Java. Explora cómo estas tecnologías transforman la programación, potenciando la productividad y habilitando nuevas capacidades como el procesamiento del lenguaje natural en aplicaciones.

La obra combina fundamentos técnicos con ejercicios prácticos organizados por funcionalidades de la API. Recorre desde la autenticación y gestión de solicitudes hasta la creación de aplicaciones inteligentes, incluyendo chatbots y soluciones multimodales. Cada capítulo presenta casos aplicados que permiten implementar progresivamente herramientas de IA en entornos reales.

Dirigido a desarrolladores Java, estudiantes de programación y profesionales tecnológicos interesados en integrar inteligencia artificial en sus aplicaciones. También es útil para ingenieros de software que buscan mejorar su productividad y explorar el uso práctico de modelos de IA en entornos empresariales y proyectos digitales.

Incluye

Enfoque práctico centrado en Java (no genérico en IA).

Aprendizaje basado en proyectos reales. Incluye casos aplicados completos (Slack, Discord, visualizador de podcasts).

Integración de IA multimodal en aplicaciones reales
Aplicación directa en entornos empresariales y productivos.

Desarrollo progresivo de habilidades en prompt engineering.