【簡介】 超過百場AI導入課程—錢世傑博士親身實證，帶你開創未來！ 本書特點： ˙善用生成式人工智慧指令範本，快速生成視覺化季報、年報、營收等財務數據。 ˙法律界的AI革命：利用 Artifacts，協助判決內容分析，繪製時序圖、人物關係圖、犯罪流程圖。 ˙論文參考文獻分析，一個G-AI指令就搞定：執行一個指令就能在一百秒內列出摘要重點、文章架構等內容，並判斷文獻是否與論文相關、完成驗證、生成批判本文獻的內容，還能自動生成融入投稿文章的建議文字與註解(參考文獻)！ 本書對象： ˙學術研究者：文獻分析好幫手 ˙法律工作者：判決與法律分析一鍵搞定 ˙投資者與經營者：幾個簡單指令，輕鬆生成財務分析報告 ˙一般行政流程：管理者與社畜必看，從文件校正、翻譯、公文撰寫、計畫書到新聞稿，第一次用就上手！直接成為社畜的天花板。 ① 投資理財的資料整合與分析：如何快速整合季報、法說會資料、財務分析數據以及相關新聞資料？本書將分享透過生成式AI有效整理這些資訊的方法，讓投資決策更高效、更準確。 ② 法律工作的圖像化與流程簡化：對於律師與法律人而言，生成式AI可協助繪製複雜的判決人物關係圖、犯罪流程圖與時序圖，讓繁瑣的分析工作變得直觀且迅速。 ③ 提升行政工作效率：許多人仍停留於傳統的工作方式。本書希望打破這種思維慣性，分享生成式AI如何在公文撰寫、文件審核、數據分析以及在視覺化呈現報表、簡報等領域提升效率，成為現代工作者的必備工具。【目錄】 序篇 01 法律產業的AI 革命⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 16 AI 的技術進化歷程 生成式AI 在全球法律實踐中的應用 預測未來職業變化：機會與挑戰 生成式AI 的深度應用 兩年一篇變成一年四篇 喝醉酒、頭暈暈怎麼看判決？ 學會與生成式AI 溝通：未來法律人的必備技能 各界對於生成式AI 技術之發展 基礎理論篇 02 生成式AI ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 30 什麼是生成式AI ？ 生成式AI 的優點？（文本生成、對話） 生成式AI 的疑慮：騎馬的人不屑開車的 生成式AI 的限制？ 03 常見的生成式AI 工具⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 38 ChatGPT 的風潮 其他常見的生成式AI 生成式AI 的未來應用：機器人 掌握指令工程學 04 指令結構⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 48 五大結構重點 指令範例 參數設定 初階應用篇：辦公室的基礎文字工作 05 文件審核與校對⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 58 文件審核與校對的重點 指令格式與範例 生成式AI 的優勢與挑戰 06 撰寫公文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 68 轉變：從30年公文經驗到生成式AI 的應用 公文的格式 AI 在公文撰寫中的應用 指令格式與範例 從撰寫者變成審核者 07 撰寫書信（以電子郵件為例）⋯⋯⋯⋯ 76 電子郵件撰寫， 辦公室必備技能之一 08 會議紀錄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 80 新手的困擾 從混亂到重點清楚的會議紀錄 會議紀錄的種類 錄音→轉錄文字 指令格式與範例：製作會議紀錄的文字摘要 中階應用篇：辦公室的中階文字工作 09 撰寫致詞稿、聲明書、新聞稿⋯ 90 剛破案，馬上就要發布新聞 指令格式與範例（如果對象是宗教團體） 10 彙整民眾意見、抓緊輿情反應⋯⋯ 96 情境：輿情很重要 現代解決方案 使用生成式AI 辨識、彙整、分類民眾意見 指令格式與範例 11 翻譯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 102 情境：生成式AI 如何優化跨語言業務溝通 生成式AI 的翻譯流程與優勢 指令格式與範例 12 簡報檔製作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 108 簡報不是主角，是幫助你達成目標的輔助工具 簡報檔的基本結構 利用生成式AI 製作簡報 善用簡報專業工具 13 流程圖製作⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 116 從生活中的流程圖開始，讓繁瑣變得清晰 應用範圍與生成式AI 的優勢 書籍製作到書店銷售的流程範例 繪製流程圖的步驟 高階應用篇：辦公室的超強戰力 14 招募人才分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 124 情境：遇到女性就扣分的系統！？ 招募與篩選人才的過程 會不會有偏見？ 15 計畫編撰⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 128 接下這個神秘大計劃後，我該怎麼辦？ 生成式AI 真的能成為你寫計畫的最佳幫手！ 與生成式AI 討論，逐步調整計畫內容 協助預算分配規劃 16 EXCEL 輔助⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 136 從Excel 初學者到數據分析高手 過去學習的困境 生成式AI 如何幫助使用者 特定功能 函數 17 VBA⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 142 透過生成式AI 掌握 VBA 自動化 生成式AI幫忙撰寫VBA，並以繁體中文解說程式碼 VBA 提升工作效率的實用範例 指令格式與範例 18 程式撰寫⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 148 生成式AI 如何幫助使用者學習程式 完成特定任務 什麼是Colab ？ 如果這一段程式碼無法執行，那該怎麼辦呢？ 直接生成一個計算機網頁介面 改進或修正錯誤的程式碼 特殊應用篇 19 文件與圖片上傳⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 158 過去文件分析辨識的方式與困境 生成式AI 如何幫助文件分析和辨識 指令格式與範例 20 蘇格拉底問答法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 162 電車難題 蘇格拉底式問答法的技巧分類 讓大語言模型變成Michael Sandel 教授 Claude 專案，執行效果也不錯 後記：哪一個答案可以說服我！？ 21 思維鏈、偽代碼的技巧⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 174 思維鏈，解決答案錯誤的問題 台北今天有放颱風假嗎？ 偽代碼：訓練推理思維 為什麼在法律邏輯中使用偽代碼？ Graph of Thoughts（GoT） 22 國家考試應用分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 155 英文單字出現次數 AI 設計一個Python 分析程式 執行錯誤時，請生成式AI 除錯 上傳英文考題文字檔 Excel 檔案分析與篩選 指令格式與範例：實務重點摘要 指令格式與範例：三段論法 繪製體系圖 AI將詰屈聱牙的教材，轉成輕鬆易懂的語音摘要 23 對話功能應用（語文學習）⋯⋯⋯⋯ 200 生成式AI 改變語文學習的一場口語革命 過去學習語文的方法與困境 生成式AI 學習語文的大改變 輕鬆上手英文作文 24 對話功能應用（偵訊模擬）⋯⋯⋯⋯ 206 偵訊模擬情境：第一次詢問手在發抖！ 指令格式與範例 25 移送書、判決書套用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 210 情境：輸入關鍵資料就能產生移送書？ 過去偵辦案件的流程 一鍵生成的時代來臨 26 判決內容分析⋯⋯⋯⋯⋯ 216 過去分析判決的流程 生成式AI 可以輔助的項目 時間線、人物關係圖、犯罪流程圖 會不會發生錯誤？ 實作案例：詐欺案有罪無罪之差距 實作案例：柯文哲起訴書的分析心得 如何圖片轉成文字？ 建立專案、開始分析 論文研究領域發展篇 27 論文題目、大綱撰寫輔助⋯⋯⋯⋯⋯ 236 過去論文題目、大綱的工作流程與困難之處 現在利用生成式AI 的工作流程，優勢 28 分析文獻⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 242 過去分析文獻的工作流程與困難之處 現在利用生成式AI 的工作流程，優勢 投稿與快速研讀文獻的經驗 利用Claude 專案，建立內部指令 投資理財篇 29 財務分析篇⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 250 先從技術分析開始 多元化呈現方式：現金流量表 使用我的規則分析：現金流量表 生活案例說明 估值，為什麼股票買貴了？ 30 解析財經新聞篇⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 262 從一張截圖開始 先辨識 → 驗證內容 → 再解讀 正式解讀階段 新聞與財務數據交叉比對 我最常使用的流程 生成式AI 導入組織策略篇 31 導入策略與模式 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 270 情境描述 學校、機關、企業該如何導入？ 導入的第一件事情：盤點工作 第二件事情：釐清工作流程 32 放在電腦桌面的常用指令（Prompt） ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 276 使用情境 第一步：建立自己的指令庫 第二步：設計一個HTML 檔案 我如何分析一檔股票的季報等數據？ 結語 33 倫理和法律考量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 284 隱私保護 數據安全 偏見與透明 法遵要求與法律責任 附件 計畫編纂AI 生成範本 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 290 X 海公司台北分公司年終尾牙活動計畫
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【簡介】 ◎代理經銷 白象文化 本書是「極簡 LLM 應用程式開發入門」的教材。本書亦延續作者在 Node.js 系列著 作的風格，採用清楚的步驟式教學，並搭配語意導向的說明，讓 LLM 初學者了解每一 段程式碼背後的設計邏輯。 【目錄】 ◎ 第 1 章：LLM 大型語言模型概念 1.1 什麼是大型語言模型（LLM） 1.2 Transformer：語言模型的新架構 1.3 幻覺、偏見與語意系統的技術邊界 1.4 LLM 與 Node.js 的整合應用：語意邏輯成為應用模組 1.5 In-Context Learning：從參數訓練轉向語境操控 1.6 LLM 與軟體工程的整合應用：語言成為流程驅動器 1.7 LLM 應用於新創產品：生成式 AI 的語意引擎角色 第 2 章：打造第一個 LLM 應用程式 2.1 安裝 Node.js 與 OpenAI 套件 2.2 註冊 OpenAI 帳號並設定 API 金鑰 2.3 建立 Node.js 基本專案結構 2.4 透過 OpenAI SDK 發送基礎請求 2.5 設計 API 請求流程與錯誤處理 2.6 使用 Chat Completions 2.7 小結 第 3 章：打造多輪對話與上下文記憶 3.1 多輪對話的工程邏輯 3.2 多輪對話的核心概念 3.3 建立對話記憶模組：Conversation Manager 定義與最佳實踐 3.4 改寫請求流程，支援多輪對話 3.5 升級至 Chat Completion 模式 3.6 控制上下文長度：壓縮與裁剪策略 3.7 使用記憶壓縮策略，優化 Token 控制 3.8 實作多使用者對話記憶：分流與隔離機制 3.9 回顧：從訊息記憶到多輪對話的模組化設計 第 4 章：建構具資料記憶能力的語言模型應用 4.1 為什麼 LLM 需要外部記憶體？ 4.2 什麼是 RAG 架構？ 4.3 建立本地知識庫 4.4 向量化文本資料 4.5 Node.js 結合向量資料庫與語言模型的整合流程 4.6 向量資料庫選型與開發情境對應 4.7 Redis 作為語意向量快取：Node.js 整合實務 4.8 總結：RAG 架構與語意記憶的整合基礎 第 5 章：開發你的第一個 CLI 對話助理 5.1 為何選擇 CLI 作為起點？ 5.2 使用 Inquirer.js 建立命令列互動 5.3 整合 GPT 回覆生成與顯示 5.4 對話邏輯與上下文維持 補充：conversationManager.js 初版範例 5.5 提示工程初探：加入系統角色（System Prompt） 5.6 執行與測試 5.7 整合 Redis：讓對話有記憶 第 6 章：設計可控語境：Prompt Engineering × RAG 整合 6.1 Prompt 是語境 API：設計有效提示的基本結構 6.2 四種關鍵技巧：提示詞的工程邏輯拆解 6.3 角色設定（System Prompt）：塑造 AI 的人格與知識邊界 6.4 格式控制與輸出結構 6.5 常見錯誤與優化策略 6.6 整合提示語與資料：建立可控且具知識邊界的語意回應架構 第 7 章：提示詞的學習性：In-Context Learning × MAML-en-LLM 導論 7.1 上下文就是訓練資料：In-Context Learning 的語意模型 7.2 提示設計的策略化發展：ICL 類型總覽與應用定位 7.3 從 Prompt 靜態模板邁向可學習提示模組：MAML-en-LLM 架構 7.4 在 Node.js 中實作提示學習架構：MAML-en-LLM 模擬流程 7.5 評估提示學習效能：如何讓 MAML-en-LLM 應用於產品開發 第 8 章：從語言到行動：Tool-Augmented Reasoning 架構與實作 8.1 為什麼 LLM 需要外部工具？ 8.2 Prompt 內的記憶分配策略 8.3 Tool 回饋資料的融合技巧 8.4 與 RAG 架構的整合策略 8.5 延伸應用場景與案例設計 8.6 小結與展望：從 Tool-Augmented 到 Multi-Agent AI 第 9 章：記憶就是語境策略：選擇、壓縮與動態組裝技術 9.1 上下文長度限制的現實挑戰 9.2 記憶選擇：決定哪些內容值得保留 9.3 記憶壓縮：節省 token，保留意義 9.4 記憶選擇與工具引導：雙軌推理的實戰策略 9.5 策略型記憶控制與 API 對話整合 9.6 記憶策略的產品化與部署考量 9.7 記憶系統的總結與未來展望 第 10 章：整合系統思維：打造具備推理、記憶與檢索能力的 AI 助理 10.1 總覽：從模組到產品 10.2 模組整合實作與系統架構草圖 10.3 模型評估與 Prompt 策略調整 10.4 系統部署與持續優化 10.5 多模組維運與版本策略 10.6 模型與資料擴充：從 MVP 到大規模應用 10.7 本書總結 10.8 未來展望
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【簡介】 This book provides a comprehensive exploration in the fundamental physics of the non-relativistic atom in terms of its symmetries. The book gives a complete treatment of the dynamical symmetries of the H atom and the use of these symmetries to determine energy levels and analytically calculate the first order radiative Lamb shift using group theory. Understanding radiative shifts is critical since measurement of the Lamb shift led to the development of quantum electrodynamics. The harmony between the mathematics and the physics is emphasised throughout the book. Through the lens of symmetry, it is possible to elucidate key features of the H atom is a way that is elegant, simple, and focuses on fundamentals.Understanding the hydrogen atom has been the gateway to the development of quantum physics for over 100 years. Both quantum mechanics and quantum electrodynamics were discovered by exploring the spectra of the H atom. This book outlines the key mathematical and physical behavior of the H atom, and its historical context, that led to these discoveries. The quantum behavior is related to the corresponding classical behavior and to the harmonic oscillator, the other fundamental central force system. Understanding the H atom, the most basic physical system, is a gateway to understanding much of quantum theory.
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