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從 AI Demo 到企業上線：從知識引擎、多語互動到治理合規
作者：
陳葵懋， 鄭智遠， 小朱
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
叢書系列：單行本
出版社：
博碩文化
出版日期：2026/9/11
ISBN：9786264146234
書籍編號：kk0613079
頁數：368
定價：
680
元
優惠價：
79
折
537
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
作者介紹
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從 AI Demo 到企業上線：從知識引擎、多語互動到治理合規 台灣首部AI專法《人工智慧基本法》正式上路， 你的AI系統準備好了嗎？ 一本補齊企業AI上線三大關卡：知識可信、多語品質、治理合規 ● 向量搜尋做完了，企業RAG的麻煩才正要開始 ● AI翻譯真正的難題，從「翻得出來」之後才開始 專文推薦 書裡的每一條規則，背後大概都有一次真的出過的事。看別人的，會比自己撞一次便宜。 書裡的範例是 C＃ 加 Azure，技術棧不一樣也沒差，後三章的問題換成哪一家雲端都躲不掉。我自己是從第四章開始讀，那一章把前面的東西串成一條流程，看完再回頭讀第二、三章，就會知道每個設計是為了擋哪一種錯。如果你的工作是替這種系統簽字放行，第五章可以單獨先看，跟會不會寫程式沒關係，那一章的份量單獨成一本都夠，光是後面那份參考文獻就值回票價。 AI 做得出東西這件事，這一兩年已經不太需要再證明了。難的是做出來之後，敢不敢讓它去接電話、發公告、回客訴。如果你或你的同事正在把 AI 的東西往正式環境推，這本我強烈推薦，而且是那種會一直翻、翻到書角都捲起來的工具書，買就對了。 ——五倍學院，高見龍 內容介紹 RAG 已經建好了，為什麼答案還是找不準？模型明明會翻譯，為什麼企業仍要面對專有名詞、文件格式、語音辨識、品質追蹤與人工覆核？ 企業 AI 真正的挑戰，往往從 Demo 完成後才開始。 本書以企業 AI 產品化為主線，結合作者群的第一線實務經驗，帶你看見看似容易上手的 RAG 與 AI 翻譯，在實際導入時為何比想像中更加複雜。從常見問題、容易踩到的坑，到背後原因與解決方法，逐步拆解企業 AI 從功能實作走向正式上線的關鍵環節。 全書最後進入 AI 治理與法規，帶領讀者認識台灣首部以人工智慧為主體的專法《人工智慧基本法》，理解資料治理、隱私保護、資安、透明、公平、可追溯與責任歸屬等原則，將如何影響企業未來的 AI 導入、系統設計與營運管理。 這是一本寫給開發者、架構師、技術主管與企業 AI 導入團隊的實戰指南，協助你提前看見問題、避開常見陷阱，讓 RAG 找得更準、翻譯品質更穩，也讓 AI 系統能在創新、營運與治理之間穩健上線。 本書範例原始碼 ： https：//github.com/iangithub/ai－demo－to－production
CHAPTER 1 Azure Foundry：企業AI Agent的產品化起點 1.1 從碎片化到統一：Microsoft Foundry的誕生 1.2 Foundry能力光譜 1.3 建立你的第一個Foundry Project 1.4 Foundry AI Services：Speech快速體驗 1.5 Foundry AI Services：Translator即時翻譯 1.6 Realtime GPT：即時語音互動、即時翻譯與即時轉錄 1.7 本章小結 CHAPTER 2 Azure AI Search與Foundry IQ：打造企業級RAG知識引擎 2.1 從會回答，到根據公司資料回答 2.2 Azure AI Search在RAG架構中的位置 2.3 索引設計與建立第一個索引 2.4 典型的RAG：先把可控路線做好 2.5 Agentic retrieval：把檢索變成多查詢流程 2.6 Foundry IQ：Agent的知識層 2.7 提升RAG精準度與評估 2.8 治理、成本與正式環境注意事項 2.9 本章小結 CHAPTER 3 企業語音及多語翻譯的核心挑戰與技術 3.1 企業翻譯與一般翻譯的差異 3.2 靜態內容的挑戰與解法 3.3 動態語音的挑戰與解法 3.4 企業知識的對齊與沉澱 3.5 模型與能力分工 3.6 本章小結 CHAPTER 4 從Prompt到平台落地：打造高品質企業多語翻譯應用 4.1 飯店多語翻譯應用的控制流程 4.2 翻譯前的共用控制資料 4.3 住宿規範翻譯中的專有名詞控制 4.4 圖片與PDF文件的OCR前處理 4.5 多格式文件翻譯 4.6 語音轉文字後的服務詞校正 4.7 即時字幕與會後逐字稿的輸出分流 4.8 逐字稿整理與會議結論管理 4.9 品質檢查與修正沉澱流程 4.10 知識閉環於飯店多語翻譯流程整合的應用 4.11 本章小結 CHAPTER 5 現代組織不可不知的AI治理 5.1 AI 治理的概念 5.2人工智慧之法治框架 5.3 與AI治理相關的國際標準框架 5.4 AI供應鏈的八個層次 5.5 治理的最後一哩路：使用者邊界意識 5.6 與AI治理相關的事件 5.7 AI 治理的結構性挑戰 5.8 合規路徑：從原則到實踐 5.9 治理實務：以企業翻譯為例 5.10 給組織的行動建議 5.11 參考文獻
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