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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
作者：
劉育維
分類：
電腦與網路
／
程式語言
叢書系列：單行本
出版社：
博碩文化
出版日期：2025/5/14
ISBN：9786264141895
書籍編號：kk0597574
頁數：384
定價：
650
元
優惠價：
79
折
514
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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<a href='https://www.silkbook.com/book_detail.asp?goods_ser=kk0597574'>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</a>
內容簡介
作者介紹
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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 內容簡介 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。 特別備註 ※實體書初版一刷將盧建成先生的推薦序內容錯置，在此特別備註更新。 ※正確版全文已上傳至此連結（https://tinyurl.com/simon-book-correct-info），請讀者下載閱讀。
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