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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

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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 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 
出版社:博碩文化股份有限公司
出版日期:2025-05-14
語言:繁體書   
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創客/人工智慧
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱: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

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

本書選擇站在「實務導入者」的角度出發,從模型挑選、部署流程、RAG 架構、再到 AI Agent 整合,完整構建了一套系統化的落地指南。尤其是面對 LLMOps 這一相對新興且技術門檻高的領域,作者所提出的實作脈絡與技術選型依據,對於企業內部推動專案的工程師、技術主管與產品團隊,都極具參考價值。
──── 盧建成 Augustin|靖本行策有限公司創辦人暨台灣軟體工程學會理事

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:

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:https://www.linkedin.com/in/simonliuyuwei/

目錄
第一部分 生成式 AI 基礎知識

第一章 生成式人工智慧
1.1 傳統型人工智慧的定義與基本概念
   1.1.1 專家系統
   1.1.2 機器學習與深度學習引入
1.2 生成式 AI 的誕生
   1.2.1 什麼是生成式 AI?
   1.2.2 生成式 AI 的歷史背景
1.3 傳統型人工智慧和生成式人工智慧的差異
1.4 生成式 AI 的核心重點
   1.4.1 極大量資料:模型學習的基礎
   1.4.2 生成式對抗網路(GAN)
1.5 生成式 AI 的應用場景
   1.5.1 自然語言生成
   1.5.2 影像生成
   1.5.3 音樂與聲音合成
   1.5.4 其他應用
1.6 生成式 AI 的優勢與挑戰
   1.6.1 導入生成式...
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