生成式AI x RAG x Hugging Face 提示工程打造數據採樣神技

名人推薦：【專業推薦】
國立中正大學成人及繼續教育學系教授、教育部樂齡學習總輔導團計劃主持人──魏惠娟
明安國際集團董事長室內部稽核、資深內部稽核專責人員──張景評
錸成科技有限公司執行長──凃春愛
聖橋國際專利商標事務所執行長──楊仁豪
伽碩企業有限公司執行長──郭明洽
元大銀行系統開發部專業副理──陳尚瑋

推薦序一

教學不只是技術，更是一種信任與同行！
這不只是一本書，更是一段科技與教育交織的旅程！
推薦《提示工程打造數據採樣神技》。
在這個生成式AI 快速變革、數據驅動決策的時代，科技不僅塑造未來，也正在改變我們學習與工作的方式。這本書的作者，正是這波數位轉型浪潮中的實踐者與引路人。
我見證他從觸控模組的工程設計者、到人因互動的思辨者、再走進符號計算與人工智慧的深層探究。在歐陸留學期間，他曾受教於數學計算與AI 的先鋒學者，也曾深入醫療影像領域，結合理論與實務的訓練為日後的產業應用奠定紮實根基。
近年他投身於智慧製造與資料應用的推動，更在各級教育與職訓現場中不遺餘力，從Python 到Kaggle、從ESG 數據平台到生成式AI 提示設計，他始終強調一件事：科技應回應人的問題與社會的需要。
尤其令人敬佩的是，他雖然出身工科背景，擁有電腦資訊的專業訓練，卻選擇走進成人教育的第一線，投入中高齡者的數位學習與職涯轉型，並且在國立中正大學成人教育博士班進修，他學習用淺白的語言、系統化的教學，以及不懈的陪伴，協助無數位於人生中段的學習者重拾信心、學會新科技、踏上轉職之路。在課堂上，他是技術導師，更是人生陪伴者，學生們對他的喜愛與感謝，從一張張回饋單與一封封感謝信中不言而喻。
在我心中，他的專業成就固然值得肯定，但更令人敬仰的，是他在教育現場的「三學奉獻」精神：樂於教學、持續學習、甘於助人學成。這份精神，是現代數位人才最可貴的特質，他不只是我的學生，也是我學習的榜樣，從他身上，我看見教育的熱與光。
這本《提示工程打造數據採樣神技》，不僅是技術手冊，更是一位數位行動者整合多年跨域經驗與教學歷程的心血結晶。全書涵蓋從Pandas、爬蟲、自動化排程、API 應用，到Hugging Face 與RAG 系統等最新工具，不僅能作為職場實戰手冊，更是數據素養與AI 應用教育的絕佳教材。
我特別欣賞作者在第六章至第八章間，對「生成式推論架構」與「提示設計模式」的邏輯整理，以及將真實平台（如政府開放資料、商業網站、醫療系統）導入教學場景的巧思設計。這不只是對技術的教學，更是對未來工作型態與社會需求的深刻回應。
誠摯推薦這本兼具實用性與前瞻性的著作，給所有關心數位轉型、產業升級與未來教育的工作者與學習者。

魏惠娟
國立中正大學成人及繼續教育學系教授
教育部樂齡學習總輔導團計劃主持人

推薦序一

教學不只是技術，更是一種信任與同行！
這不只是一本書，更是一段科技與教育交織的旅程！
推薦《提示工程打造數據採樣神技》。
在這個生成式AI 快速變革、數據驅動決策的時代，科技不僅塑造未來，也正在改變我們學習與工作的方式。這本書的作者，正是這波數位轉型浪潮中的實踐者與引路人。
我見證他從觸控模組的工程設計者、到人因互動的思辨者、再走進符號計算與人工智慧的深層探究。在歐陸留學期間，他曾受教於數學計算與AI 的先鋒學者，也曾深入醫療影像領域，結合理論與實務的訓練為日後的產業應用奠定紮實根基。
近...

第1章 生成式AI 工具介紹
1.1 ChatGPT4.0、Claude AI sonnet3.5 說明與應用
1.2 Google Gemini
1.3 Perplexity 操作與應用
1.4 NotebookLM 介紹
1.5 DeepSeek 說明與操作
1.6 ChatPDF
1.7 AI 助手整合

第2章 Pandas 的基本應用
2.1 文件操作讀寫觀念說明
2.2 多欄位取值、多列位取值
2.3 合併、字串提取、字串合併
2.4 資料框匯總
2.5 快速數據分析
2.6 資料框總表整理

第3章 基礎IDE 環境設定
3.1 Google Colabatory
3.2 Anaconda 安裝: 以Jupyter Notebook 和Spyder 為例
3.3 Pycram 社群版設定
3.4 VScode 擴增套件設定
3.5 Python 開發環境比較

第4章 Python 中爬蟲模組介紹
4.1 Beautifulsoup4 ( 美麗湯) 模組說明
4.2. requests 模組說明
4.3 Requests 模組介紹: 以政府資料開放平台為例(ESG 公開資料集)
4.4 上櫃季報實作與視覺化I
4.5 興櫃季報實作與視覺化II
4.6 金管會RSS 爬蟲資料抓取

第5章 Google Sheet API
5.1 Google Sheet token 申請
5.2 Google sheet 建立與設定
5.3 抓取資料與同步更新應用
5.4 Simple ML 分析

第6章 生成式語意推論介紹
6.1 生成式語意結構推測理論
6.2 生成式AI 互動收斂理論
6.3 網頁結構推論與交互生成收斂理論
6.4 生成式工具生成品質評估
6.5 什麼是Vibe Coding?
6.6 Vibe Coding 的意義與協作

第7章 提示語設計
7.1 提示語設計I 說明
7.2 提示語設計I 應用: 以爬取奇摩新聞、WIKI、鉅亨網、104 人力銀行為例
7.3 提示語設計II 說明
7.4 提示語設計II 應用: 農業部最新法令、酷澎、生活市集商品價格為例
7.5 提示語設計II 應用: 公開資訊觀測站、資通法令為例
7.6 提示語設計III 說明
7.7 提示語設計III 應用: 成大、奇美、台南市立醫院病床數為例
7.8 連續的提示語設計規律: 立法院公報爬取
7.9 爬取圖片的提示語設計: 酷澎線上商城圖片爬取
7.10 通用爬蟲流程設計: 以家樂福為例

第8章 防爬套件與排程自動化
8.1 fake-useragent 和undected-chromedriver 介紹與實戰
8.2 APScheduler 和Schedule 排程介紹
8.3 selenium 照相辨識模組實作應用I: 台南市政府行事曆擷取辨識為例
8.4 selenium 照相辨識模組實作應用II: 電子書翻頁擷取自動化
8.5 selenium 網頁自動化按鈕點擊應用III: 以Costco 大賣場購買為例

第9章 Hugging Face 平台介紹
9.1 Hugging Face 平台介紹與註冊
9.2 Hugging Face 平台部署方法
9.3 Gradio 介面和APP 開發實戰
9.4 Gemini API 申請與對話機器人實作應用
9.5 GroqAPI 申請與對話機器人實作應用
9.6 Groq 與Elon Musk 的Grok AI 模型介紹
9.7 Hugging Face Agent 課程

第10章 RAG 檢索增強生成說明與應用
10.1 RAG 介紹與企業落地應用
10.2 LangChain API 介紹
10.3 Nvidia Mistral NeMo Minitron 8B 模型介紹
10.4 多模態打造RAG 知識檢索系統
10.5 LM studio 應用
10.6 AnythingLLM 應用

第11章 打造企業內部聊天室與自動化
11.1 內部聊天室設計
11.2 自動化設計
11.3 加入時間的自動化操作
11.4 打造本機端的AI 助手

第12章 TQC 網頁資料擷取與分析證照解題說明
12.1 解題說明
12.2 第一大題五個題組解題分析
12.3 第二大題五個題組解題分析
12.4 第三大題五個題組解題分析
12.5 第四大題五個題組解題分析
12.6 解題總表

第1章 生成式AI 工具介紹
1.1 ChatGPT4.0、Claude AI sonnet3.5 說明與應用
1.2 Google Gemini
1.3 Perplexity 操作與應用
1.4 NotebookLM 介紹
1.5 DeepSeek 說明與操作
1.6 ChatPDF
1.7 AI 助手整合

第2章 Pandas 的基本應用
2.1 文件操作讀寫觀念說明
2.2 多欄位取值、多列位取值
2.3 合併、字串提取、字串合併
2.4 資料框匯總
2.5 快速數據分析
2.6 資料框總表整理

第3章 基礎IDE 環境設定
3.1 Google Colabatory
3.2 Anaconda 安裝: 以Jupyter Notebook 和Spyder 為例
3.3 Pycram 社群版設定
3.4 VScode 擴增...