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LangChain學習手冊|使用 LangChain 與 LangGraph 建構 AI 與 LLM 應用程式

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LangChain學習手冊|使用 LangChain 與 LangGraph 建構 AI 與 LLM 應用程式 LangChain學習手冊|使用 LangChain 與 LangGraph 建構 AI 與 LLM 應用程式

作者:Mayo OshinNuno Campos / 譯者:賴屹民 
出版社:歐萊禮
出版日期:2025-11-17
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:博客來   評分:
圖書名稱:LangChain學習手冊|使用 LangChain 與 LangGraph 建構 AI 與 LLM 應用程式
 

*內容簡介

  若要打造可推理及提取外部資料、理解前後脈絡、可投入正式環境的 AI 應用程式,你就必須熟悉熱門的開發框架與平台 LangChain。它可以用來建立、執行與管理有自主行動能力的 app。目前已有許多頂尖公司採用 LangChain,包括 Zapier、Replit、Databricks 等。對於已經學會 Python 或 JavaScript,且想要掌握 AI 能力的新手開發者而言,本書是必備的學習資源。 

  作者 Mayo Oshin 與 Nuno Campos 透過實用的見解與深入的教學,帶領你逐步掌握 LangChain 的運用。從基礎概念開始,一步步帶你建立一個可正式上線,並且能夠使用個人資料的 AI agent。 

  • 運用 retrieval-augmented generation(RAG)技術,結合外部的即時資料來提升 LLM 的準確性。 
  • 開發並部署能夠與使用者聰明地互動,並且記得前後脈絡的 AI 應用程式。 
  • 透過 LangGraph 來使用強大的 agent 架構。 
  • 整合並管理第三方 API 與工具,以擴充 AI 應用程式的功能。 
  • 監控、測試與評估 AI 應用程式,以提升效能。 
  • 瞭解 LLM app 開發的基礎知識,並學習如何在 LangChain 上加以活用。 

  ------------------------------------------------------------- 

  「本書包含條理分明的講解和可落實的技巧,是掌握 LangChain 的強大功能,並用它來製作可上線的生成式 AI 與 agent 的首選資源。對於想充分利用此平台之潛力的開發者來說,是必讀之作。」 ── Tom Taulli,IT 顧問暨《AI輔助程式開發》作者 

  「這本完整的指南涵蓋文件提取與檢索,以及在正式環境中部署與監控 AI agent 的完整知識。透過引人入勝的範例、直覺的圖解與實際的程式碼,讓 LangChain 變得既有趣又好玩!」 ── Rajat K. Goel,IBM 資深軟體工程師 

  「這是一本完整的 LLM 指南,不只介紹基礎知識,也探討生產階段,充滿技術見解、實用策略,以及強大的 AI 模式。」 ── Gourav Singh Bais,Allianz Services 資深資料科學家暨技術內容撰寫人
 
 

作者介紹

作者簡介

Mayo Oshin 


  是科技創業家、AI 顧問與天使投資人。他是 LangChain 開源程式庫的早期開發貢獻者與推廣者,也是廣受歡迎的 AI「與資料對話(chat with data)」運動的先驅。 

Nuno Campos

  是 LangChain 的創始軟體工程師之一。他擁有十年的 Python 與 JavaScript 軟體工程、系統架構設計,以及開源維護經驗。
 
 

目錄

第一章 使用 LangChain 必備的 LLM 基礎知識 
設置 LangChain 環境 
在 LangChain 中使用 LLM 
讓 LLM 的指示詞可以重複使用 
從 LLM 取得特定格式的輸出 
組合 LLM 應用程式的各個部分 

第二章 RAG 首部曲:為你的資料建立索引 
目標:為 LLM 挑選相關的脈絡 
embedding:將文字轉換成數值 
將文件轉換成文字 
將文字拆成小段落 
產生文字embedding 
將 embedding 存入向量庫 
追蹤文件的變更 
索引最佳化 

第三章 RAG 二部曲:與你的資料對話 
Retrieval-Augmented Generation 簡介 
查詢句轉換 
查詢句路由 
建構查詢句 

第四章 使用 LangGraph 來為聊天機器人加入記憶功能 
建立聊天機器人記憶系統 
介紹 LangGraph 
建立 StateGraph 
為 StateGraph 加入記憶功能 
修改聊天歷史 

第五章 LangGraph 與認知架構 
架構 #1:LLM 呼叫 
架構 #2:鏈式架構 
架構 #3:路由器 

第六章 agent 架構 
Plan-Do 迴圈 
建立一個 LangGraph agent 
始終先呼叫某一個工具 
使用大量工具 

第七章 Agents 第二集 
反省 
LangGraph 的 subgraph 
多 agent 架構 

第八章 善用 LLM 的設計模式 
結構化輸出 

第九章 部署:將 AI 應用程式部署到正式環境 
先決條件 
瞭解 LangGraph Platform API 
在 LangGraph Platform 上部署 AI 應用程式 
安全 

第十章 測試:評估、監控與持續改進 
在 LLM app 開發週期中的測試技巧 
設計階段:能自我修正的 RAG 
預備上線階段 
正式上線階段 

第十一章 使用 LLM 來建構應用程式 
互動式聊天機器人 
與 LLM 合作編輯 
環境式運算(ambient computing)

 
 

詳細資料

  • ISBN:9786264251815
  • 規格:平裝 / 328頁 / 18.5 x 23 x 1.47 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
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