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| 商品編號： | DCM8312 | |
| 商品名稱： | 人工智慧入門與應用實作:全面了解AI技術與ChatGPT的多重應用 出版公司:博碩文化 作者:榮欽科技 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書 繁體中文版 | | | 語系版本： | PDF電子書 繁體中文版 | |
| 運行平台： | PDF電子書,沒有任何平台限制,終身使用 | |
| 更新日期： | 2026-05-01 | |
| 光碟片數： | 1片CD光碟 | |
| 銷售價格： | $100元 | |
| 熱門標籤： | 人工智慧入門與應用實作
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人工智慧入門與應用實作:全面了解AI技術與ChatGPT的多重應用 出版公司:博碩文化 作者:榮欽科技 類型:電腦資訊-程式設計 PDF電子書 繁體中文版
商品資料
作者：榮欽科技
出版社：博碩文化
出版年：2025
課程類型：電腦資訊>程式設計
檔案格式：PDF
ISBN：9786264142656
書籍簡介
從概念到實作，全方位掌握 RAG 與 LangChain
精準打造你的專屬 AI 系統！
本書改編自第16屆 iThome 鐵人賽生成式 AI 組優選系列文章《初探 LangChain 與 LLM：打造簡易問診機器人》，完整收錄生成式 AI、大型語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）的核心觀念與技術細節。
書中首先帶領讀者認識生成式 AI 與 LLM 的重要觀念，深入探討模型常見的幻覺問題與即時知識更新的難點，並逐步引導讀者學習 RAG 架構如何有效克服這些挑戰。接著，以詳細且易懂的步驟說明環境建置方法，包括 Python、PyCharm、OpenAI API 及 MongoDB Atlas 的設定，確保讀者能快速架設並應用於實務專案。
此外，書中透過實際案例「智慧問診機器人」專案的完整演練，全面介紹 LangChain 框架的基礎到進階操作技巧，並深入說明如何評估與測試系統效能，運用 DeepEval 及 LLM as a Judge 等工具進行成效驗證，幫助讀者掌握 RAG 系統的實務與優化策略，快速提升實戰能力。
無論你是初次接觸生成式 AI 的新手，或希望深度實作 RAG 技術的進階讀者，本書將引導你扎實地掌握理論基礎與技術細節，輕鬆建立屬於自己的高效能智慧應用系統。
重點摘要
理論基礎
深入淺出 RAG 核心觀念
環境架設
從開發到部署一本搞定
實務專案
採用貼近生活的問診系統實戰演練
效能評估
開發同時也關注模型回答的表現
目標讀者
．對生成式 AI 有興趣的讀者
．具備基礎 Python 知識的讀者
．期望理解 RAG 系統的人士
．想要了解如何評估 RAG 表現的開發者
專業推薦
本書以教學導向的內容，帶領讀者認識生成式 AI、大型語言模型（LLM）與 RAG（檢索增強生成）的基本概念與架構，進而透過實際操作與範例，理解 LangChain 框架的開發實務，以及向量資料庫在知識檢索中的關鍵角色；並經由智慧問診機器人實作演練，讓讀者學習如何建構一個能實務運作的智慧化系統，同時介紹提升 RAG 系統準確度的建議作法。我誠摯推薦本書給每一位希望從基礎出發，穩健踏入 LLM 與 RAG 實作領域的讀者。相信本書不只會協助您建立知識架構，更會為後續的學習與應用打下良好的基礎。──── 呂奇傑｜輔仁大學資訊管理學系 特聘教授
作者簡介
作者簡介
陳柏翰
現職生成式 AI 及資料工程師，專長於Python程式語言、知識型問答系統（RAG，Retrieval-Augmented Generation），以及企業級 AI 應用的落地實作。擁有多年軟體開發、資料科學與機器學習專案經驗，長期投身於人工智慧產業應用與創新教學，並活躍於技術社群、學術研究與專業寫作領域。
目前就讀於輔仁大學資訊管理碩士在職專班，曾於網通產業、數位科技新創等不同型態企業服務，參與過多項結合 NLP 與資料工程的大型專案，涵蓋智慧客服、智能醫療諮詢、文件搜尋與自動化知識問答等應用場域。深諳 Python、Django、LangChain、OpenAI API、Docker、PostgreSQL、MongoDB 等主流技術，亦積極參與新一代 AI 工具在企業環境中的最佳實踐推廣。
除了專業領域的投入，也善於觀察生活、反思科技與人之間的關係。因此在書寫風格上，力求兼顧專業嚴謹與易讀親和，讓更多初學者、工程師與決策者都能從中找到啟發，真正落實「人人都能用 AI 提升數據力」的願景。
章節
推薦序序導讀目錄Chapter 01 生成式AI與RAG的核心概念Chapter 02 環境架設與金鑰申請Chapter 03 LangChain操作教學：從基礎到進階Chapter 04 環境架設與金鑰申請Chapter 05 智慧問診機器人實作演練Chapter 06 提升RAG系統的準確度Chapter 07 RAG在不同行業的應用與挑戰
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