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商品編號: DCM9157
商品名稱: 生成式AI專案實踐指南:從模型挑選、上線、RAG技術到AI Agent整合 出版公司:博碩文化 作者:劉育維 類型:電腦資訊-應用軟體 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: 生成  I專案實踐指南  上線  RAG技術到AI  博碩文化  劉育維  電腦資訊  應用軟體 

生成式AI專案實踐指南:從模型挑選、上線、RAG技術到AI Agent整合 出版公司:博碩文化 作者:劉育維 類型:電腦資訊-應用軟體 PDF電子書 繁體中文版

圖片說明:

生成式AI專案實踐指南:從模型挑選、上線、RAG技術到AI Agent整合 出版公司:博碩文化 作者:劉育維 類型:電腦資訊-應用軟體 PDF電子書 繁體中文版
內容說明:

商品資料
作者:劉育維
出版社:博碩文化
出版年:2025
課程類型:電腦資訊>應用軟體
檔案格式:PDF
ISBN:9786264141895

書籍簡介
結合架構思維與實務

帶你從 0 到 1 完整理解如何實作 AI Agents 專案
本書著重於「流程與架構」,提供一套通用的邏輯與方法,協助個人或企業依照自身需求將生成式 AI 技術實際應用於專案中。本書涵蓋生成式 AI 應用的兩大面向:生成式 AI 模型和檢索增強生成(RAG),內容包含大型語言模型(LLM)、模型選擇、部署、RAG 技術到 AI Agent 整合的完整流程,並深入淺出地講解生成式 AI 的核心概念和實務技巧,讓讀者能夠快速上手,將生成式 AI 技術應用於各種實際場景。

本書特色

❏ 基本概念與實務應用
介紹生成式 AI 的基礎知識、大型語言模型、模型服務上線,以及 DevOps 和 MLOps 實務。

❏ RAG 技術深度解析與應用
深入探討檢索增強生成(RAG)技術,包括知識庫建置、進階檢索方法,以及與 AI Agent 的整合應用。

❏ 導入策略與未來展望
分析生成式 AI 技術的導入方法、模型與系統評估,以及未來發展方向。

重點內容
|生成式 AI 基礎與模型選擇|
。生成式 AI 的基本概念與介紹
。大型語言模型(LLM)的介紹與使用方法(閉源與開源)
。評估模型能力,並建立可用的 AI 服務
|LLMOps 與模型部署|
。DevOps 與 MLOps 簡介
。LLMOps - LLM for DevOps 方法與流程
。透過 DevOps 進行生成式 AI 專案的流程再造
|檢索增強生成(RAG)技術|
。RAG 的概念與運作方式,結合檢索與生成提升 AI 準確度
。知識庫管理:如何建立、維護與擴充向量資料庫
。核心技術解析:Embedding Vector、Chunking、Metadata
|進階 RAG 服務與系統架構|
。RAG 服務架構與系統建置
。RAG 優化方法:GraphRAG、CAG 等進階技術
。如何衡量 RAG 模型的準確性與效能
|AI Agent 的整合與應用|
。AI Agent 的概念與架構
。AI Agent 工作流程(Agentic AI Workflow)
。RAG-base AI Agent 的應用場景

專業推薦

生成式 AI 的革命性,在於它徹底民主化了創作過程,將門檻降至近乎零的程度。然而,這種便利性也帶來了挑戰,我們比以往任何時候都更需要一套系統化的架構思維,將雜訊轉化為有序,實現戰略性的技術整合與部署。本書正是這樣一本架構思維與技術實踐的結合。它不滿足於表層的模型能力描述,也不局限於單一工具的操作教程,而是採取系統構建者的全局視角,為讀者提供一條從概念到落地、從選型到部署的完整實踐路徑。我由衷推薦這本書,給每一位期待在生成式 AI 領域真正落地應用、創造實質價值的實踐者。──── 蔡明順|台灣人工智慧學校 校務長

本書內容涵蓋了生成式 AI 的各項核心技術,從模型到開發流程如 MLOps 及 LLMOps 思維,再到時下熱議的 RAG 與 AI Agent 應用,均有詳實的介紹。從本書的各個章節內容中,讀者能夠感受到作者對於生成式 AI 各項技術的關注與熱情,並且透過主題式的章節設計,提供讀者能夠按自己所需自由拼接並且查詢的閱讀體驗。對於希望建立基礎認知,又欲尋求應用啟示的讀者來說,書中所匯整的關鍵名詞及技術總結,正是一座通往更加廣闊技術領域的橋樑。──── 盧建成 Augustin|靖本行策有限公司 執行長

本書不僅僅是一本技術指南,更是一部企業數位轉型與創新應用的藍圖。面對市場上日益激烈的競爭,企業必須更敏銳地掌握生成式 AI 的技術趨勢,以創新的應用模式創造出差異化價值。這不僅是技術人的使命,也是企業領導者應該把握的策略契機。透過本書的學習,讀者將能夠清楚理解如何在選擇模型、技術整合與專案部署之間取得平衡,進而在數位轉型浪潮中立於不敗之地。──── 吳柏翰 Jerry Wu|APMIC 創辦人暨執行長、Google Developer Expert - AI Role

目標讀者
人工智慧技術相關領域的專業人士,包括研究人員、開發人員、工程師、專案管理者等,以及對生成式 AI 與 RAG 技術有興趣的讀者。

作者簡介
作者簡介

劉育維(Simon Liu)

為人工智慧解決方案領域的技術愛好者,專注於協助企業如何導入生成式人工智慧、MLOps 與大型語言模型(LLM)技術,推動數位轉型與技術落地如何實踐。

目前也是 Google GenAI 領域開發者專家(GDE),積極參與技術社群,透過技術文章、演講與實務經驗分享,推廣 AI 技術的應用與發展,目前,在 Medium 平台上發表超過百篇技術文章,涵蓋生成式 AI、RAG 和 AI Agent 等主題,並多次擔任技術研討會中的講者,分享 AI 與生成式 AI 的實務應用。

歡迎追蹤我的 LinkedIn,瞭解更多的 AI 資訊:www.linkedin.com/in/simonliuyuwei/

章節

  • 推薦序
  • 序言
  • 目錄
  • 第一部分 生成式 AI 基礎知識
  • 第1章 生成式人工智慧
  • 第二部分 大型語言模型介紹
  • 第2章 大型語言模型
  • 第3章 閉源式模型的介紹與使用方法
  • 第4章 開源式模型的介紹與使用方法
  • 第三部分 模型服務上線
  • 第5章 模型選擇與評估模型能力
  • 第6章 生成式人工智慧模型即服務的方法
  • 第四部分 透過DevOps進行生成式AI專案的流程再造
  • 第7章 DevOps與MLOps簡介
  • 第8章 LLMOps - LLM for DevOps方法與流程
  • 第五部分 檢索增強生成(RAG)與模型微調(Fine-Tune)
  • 第9章 檢索增強生成和模型微調介紹
  • 第10章 嵌入向量Embedding Vector
  • 第六部分 建置 RAG 知識庫服務系統流程
  • 第11章 文章字塊切分Chunking
  • 第12章 RAG知識點的Metadata介紹
  • 第13章 RAG知識資料庫
  • 第14章 實作RAG知識庫服務系統
  • 第七部分 進階型RAG服務介紹
  • 第15章 進階RAG知識庫檢索方法
  • 第16章 KAG和GraphRAG概念
  • 第17章 CAG概念
  • 第八部分 生成式AI模型服務與RAG系統的評估
  • 第18章 LLM模型評估
  • 第19章 RAG系統評估
  • 第九部分 AI Agent與RAG結合之應用
  • 第20章 AI Agent
  • 第21章 Agentic AI Workflow的概念
  • 第22章 RAG-base AI Agent應用
  • 第十部分 AI技術導入專案的未來思考方向
  • 第23章 導入GenAI技術的未來可能性方向



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