【簡介】 「後來，你什麼都沒有忘記……」 跨國界人氣作家Middle第10部創作，致身處黑夜的你。 100個無眠夜，寫下那些喧囂的心事， 輾轉在黑暗的疆界裡，去尋找一盞天光， 在破曉前，為自己的心，找一個安放的角落。 ☀最值得收藏的一本散文集☀ 《凌物語》封面書衣特殊製作─星空軋型打洞， 讓星空成為你深沉黑夜裡的微亮天光，陪伴每個無眠夜…… 也許，在那個夜深， 在那個風起了的季節， 你還是莫名地想起那一個人。 睡不著，不是最難耐的， 睡不著，但心裡藏著一個人， 才是難耐的開始…… 從前，你們都很在乎對方， 只是你們在乎對方的時間並不一樣。 你選擇假裝不再在乎， 只是越是假裝，越是會感到疲累， 越是想放下，越是不懂得放過自己。 有些疲累，不是需要更多的休息， 而是需要找回，往前走的決心。 有些想念，並不是想要得到一個人， 而是用來代替，對那一個人說再見。 【關於封面設計】 在自己的山與海，自己的小宇宙裡，沉思。 那些幽微與層疊，驅趕了睡意，捲入無窮盡的思緒中。 採用較手感的雪莎美術紙、用象徵深夜的墨藍色，一個人浸在自己的思緒裡，無眠。 那些思索重重疊疊，交融成無數翻滾的心事；那些閃爍的星星，像無從躲藏的淚滴，剔透了心事。 而投射在黑夜裡的星空圖，是黑夜裡唯一的光亮，陪伴著你。 【關於「星空陪伴 投影書衣」】 當你失眠時，當你在深夜一人沉思時，請試著將所有的照明關掉，打開手機手電筒， 書衣上的特殊軋型將可投影出星空圖，象徵在無論在多深的黑暗中， Middle的文字會一直陪伴著你，度過那些濃黑夜裡自己思緒翻騰後的難熬。 ☀How to use?☀ #1將書衣脫下。 #2找到軋有半圓卡榫的後折口，將其上的折線對折。 #3將正封的星空圖案朝上，前後折口立起，將前折口插入後折口卡榫內。 #4將室內照明關掉，開啟手機手電筒，光源朝上，將其放入書衣內，即可投影出星空。 （How to use：www.suncolor.com.tw/Event/201801middle04/cover.gif） 【目錄】 ／作者序／無論想過多少深夜凌晨，你還是想到了失眠…… 〈第1夜〉你說，就不要再想了。 〈第2夜〉也許，重要的人與事，其實並不可能真正忘記。 〈第3夜〉寧願自己一個人，處理已經累積太多的壞情緒。 〈第4夜〉他有時也喜歡你，只是，他始終也不想與你一起。 〈第5夜〉多少次，你將這點不知如何言明的失望，留給海與浪。 〈第6夜〉有時，會很想對一個人生氣，只是沒有對他生氣的資格。 〈第7夜〉對於你，始終還是有著太多不確定。 〈第8夜〉我很努力追近你，但最後，你和我還是走散了。 〈第9夜〉我只不過是你宇宙裡的一點微塵。 〈第10夜〉自那天開始，就擁有了一種睡不著的習慣。 〈第11夜〉與其說卑微地喜歡下去，不如說只是習慣了失望這節奏。 〈第12夜〉太重視，重視到，再也看不見自己。 〈第13夜〉累了，不想再說話；但沉默了，又可會好過一點。 〈第14夜〉如果你不喜歡我，但是我們繼續做朋友…… 〈第15夜〉我喜歡你，但我知道你不會喜歡我…… 〈第16夜〉想見，不等於就要靠近。放下，不等於要努力去忘記。 〈第17夜〉其實從最初最初你就知道，他並不是認真喜歡你。 〈第18夜〉有些想念，並不是想要得到一個人，而是用來代替，說再見。 〈第19夜〉誰沒有寫過，刪了又寫、寫了又刪的短訊。 〈第20夜〉如今有一個人，還是會因為他而想得太多。 〈第21夜〉只要有天你也不喜歡他，一切就會好了。 〈第22夜〉就算想得更遠，也無法再靠近的人。 〈第23夜〉或許你與我，需要完全地斷絕往來，才可以放過自己。 〈第24夜〉因為我不是在尋找你的代替品。 〈第25夜〉如果你曾經也會為我設想，為甚麼最後還是會得到這結果。 〈第26夜〉有些人，越是靠近，越是會感覺孤單。 〈第27夜〉你是我最熟悉的陌生人，而我永遠都會是你的朋友，一位不會再見面的朋友。 〈第28夜〉就算再如何想念，以後也是不會再遇到那一個，從前最喜歡的人，不會再重來的你。 〈第29夜〉你並沒有想像中那麼重要。 〈第30夜〉已讀不回，是你所給予他的權利。 〈第31夜〉有些人，並不能夠擁抱，最後卻讓你學到了如何放手。 〈第32夜〉就算說過千言萬語，也無法讓我更加靠近你。 〈第33夜〉聽說，離開一個人，比起繼續堅持要更輕易。 〈第34夜〉就算你明知道，一切也只是你的一廂情願。 〈第35夜〉假使我們當初能夠坦誠一點，如今又怎會落得這下場。 〈第36夜〉只是偶爾，還是會想跟你說聲晚安。 〈第37夜〉有些人可以說散就散，只是你不可以說忘就忘。 〈第38夜〉不要往來，其實就已經是最好的再見。 〈第39夜〉再親近，到頭來，我也只是你的陌生人。 〈第40夜〉如果到最後，我們還是會不再往來。 〈第41夜〉再傳千個短訊，也不可再走到你的身邊。 〈第42夜〉你還記得嗎，是從何時養成，伴著手機一起入睡的習慣？ 〈第43夜〉願忘記，又想起你。 〈第44夜〉你繼續在線，他繼續不在意。 〈第45夜〉最令人無奈的，不是他已讀不回，而是仍然看著手機螢幕、執迷不悟的那一個自己。 〈第46夜〉後來終於學會，寧願再等一會，才去回覆你的短訊。 〈第47夜〉或許，我們曾經都很在乎對方，只是我們在乎對方的時間並不一樣，以後，也不會再相同。 〈第48夜〉你已經比別人快樂，為甚麼你還要不快樂。 〈第49夜〉有些不開心，並不是做了一些開心的事情，就能夠抵消得了。 〈第50夜〉我們都擅長，用彷彿正面的態度，來假裝忘記自己為甚麼不開心。 〈第51夜〉不快樂，並不是一項罪名。 〈第52夜〉再多的安慰或讚好，也換不到半晚安睡。 〈第53夜〉聽說，別人都說，你終於復原了，真好。 〈第54夜〉也許你會找我，只是因為，剛好我就在你的身邊而已。 〈第55夜〉我的快樂或悲傷，其實與你再沒有半點關係。 〈第56夜〉你的認真沒有錯，只是他不適合擁有你的認真。 〈第57夜〉只是還是會怕，那一種孤軍作戰的感覺。 〈第58夜〉總有一天，我會寧願默默去追蹤你，也不要再出現在你的面前。 〈第59夜〉當心淡到無可再淡，以後就不會再為任何人，白費了自己。 〈第60夜〉我知道你很忙，也知道，你其實對我沒有太多在乎。 〈第61夜〉有時還是會害怕，原來只是自己入戲太深。 〈第62夜〉其實你不重要，只是我用了太多時間來證明你的不重要。 〈第63夜〉重新相信一個人，很難；但乾脆地轉身離開，有時也不容易。 〈第64夜〉再感動他千次萬次，也及不上那誰的一聲問好。 〈第65夜〉在他心裡，有一個更喜歡的人，剛好這樣，如此而已。 〈第66夜〉有時最怕，不是忘不了，而是以為已經忘記，但其實仍在回憶裡徘徊。 〈第67夜〉你說，不會再主動，不會再失望，不會再執迷，不會再重來…… 〈第68夜〉你可以喜歡一個人好久好久，但不等於還有力氣，再等待多一個秋季、亂想更多個夜深。 〈第69夜〉不是對方不重要，只是你們身邊，再沒有容納對方的位置。 〈第70夜〉沒關係的，真的沒關係，反正總有天，我們也會變得再沒有半點關係。 〈第71夜〉我們都知道要珍惜，只是未必知道要如何珍惜。 〈第72夜〉有時候，不要再見，就已經是最好的終結。 〈第73夜〉珍惜眼前人，只是我始終走不到你的眼前。 〈第74夜〉如果，他只不過是你生命裡的一個過客。 〈第75夜〉有些堅持，是不想讓自己將來後悔，有些堅持，是用來掩飾不知道該如何放棄。 〈第76夜〉還記得嗎，我們也有過無所不談的曾經。 〈第77夜〉我懷念的，是從前的我們，但不是現在的你。 〈第78夜〉寧願在遠處祝福安好，也不要靠近仰望。 〈第79夜〉如果有些思念，是註定只能留給那一個人。 〈第80夜〉有些過去、有些位置，原來在離開以後，是不可能再回得去了。 〈第81夜〉在無了期地等待之前，其實原本最想做的，就是走到你的面前，好好地對你說一聲，我喜歡你。 〈第82夜〉他又怎可能會跟你一樣，在這夜裡仍然奢想，哪年哪月終於可以再見。 〈第83夜〉放棄並不需要理由，而是需要決心，或漫不經心。 〈第84夜〉如果不能夠跟他在一起，是否就真的不可以，得到幸福？ 〈第85夜〉有多少次，努力去忘記那些人與事，只是在忘記之前，還是會把回憶藏得更深。 〈第86夜〉放下一個人，比繼續擁抱這個人，有時要更加浪漫。 〈第87夜〉忘記不難，只是你不知道，如何才會忘記得心甘情願而已。 〈第88夜〉來到這天，你還是會跟自己說最後一遍，真的，不要再想了。 〈第89夜〉厭倦的盡頭，不是學會放手，而是先讓自己力竭筋疲。 〈第90夜〉把最壞的情緒，留給自己最親近的人。 〈第91夜〉如果有天我覺得自己面目可憎，你還可以繼續陪著這樣的我嗎？ 〈第92夜〉有時我們會忘記了，在最失意的時候，也要為自己打打氣。 〈第93夜〉如果想到最後，腦海都是同一個人。 〈第94夜〉喜歡一個人，不一定要得到他的喜歡。 〈第95夜〉你再溫柔，也沖淡不了內心的那點委屈。 〈第96夜〉沒有希望，就不會再失望；但有些失望，卻是讓自己醒悟的痛。 〈第97夜〉你已經很累了，但還是會想讓一切重來。 〈第98夜〉至少，我們會繼續守在對方的身邊。 〈第99夜〉如果真的太累，請為自己的心，找一個可以安頓的角落。 〈第100夜〉後來，我甚麼都沒有忘記。 ／後記／再深的夜，你並不是只有自己一個人。
還沒有人留下心得，快來搶頭香！
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【簡介】 本書是2025年第十五屆全球華文文學星雲獎人間禪詩、人間佛教散文二類得獎作品的合集，皆收錄前三獎及五篇佳作。 人間禪詩首獎〈空杯〉、貳獎〈空城〉、參獎〈走進演算法之前〉，以及佳作〈還未登出〉、〈生生〉、〈時間是錶不敢說的名字〉、〈等號〉、〈與母親的隱喻世界〉等，皆斟酌於詩禪之間，出入於隱顯之際，極具啟發性。 人間佛教散文首獎〈無聲〉、貳獎〈充滿橘子味的春節〉、參獎〈動物靈〉，以及佳作〈我的爸爸看到鬼〉、〈你也曾經是孩子〉、〈燈滅之處 心燈可照〉、〈鴿世情?〉、〈懺情書〉等，皆題材寬廣，視角不同，風格各異，有可觀者焉。
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【簡介】 【內容特點】 大語言模型與LangChain應用架構 ★OpenAI API金鑰與開發環境建置 ★模型類別與LangChain快取機制 ★提示詞範本與多輪對話設計 ★任務鏈組件：LLM鏈、序列鏈、路由鏈 ★文件處理：Stuff鏈、Refine鏈與Map-Reduce鏈 ★記憶體模組：階段緩衝、摘要與Redis整合 ★LCEL語法與並行處理技巧 ★Agent系統與多工任務執行 ★回呼處理與任務即時監控 ★模型I/O處理與嵌入儲存系統 ★檢索系統與文字向量儲存架構 ★系統性能最佳化與查詢任務設計 ★企業級智慧問答系統建構流程 【內容簡介】 本書共分12章，第一章介紹大語言模型基本原理與LangChain架構；第二章說明API金鑰與開發工具鏈設定流程；第三章講解模型類別與快取應用；第四章涵蓋提示詞範本、多輪對話與少樣本提示技巧；第五章介紹LLM鏈、序列鏈、路由鏈與文件處理鏈的功能與差異；第六章說明聊天記憶模組、階段摘要與Redis整合方式；第七章描述LCEL語法與並行執行實作；第八章介紹Agent架構、ReAct流程與自訂LLM代理配置；第九章說明回呼處理常式設計與任務監控機制；第十章講解模型輸入輸出解譯與向量儲存結構；第十一章探討系統效能優化、任務鏈拆解與併發處理；第十二章實作企業級智慧問答系統，整合提示、檢索、記憶與回呼模組，展示從需求設計到測試部署的完整流程。 【目錄】 ▌第1 章 大語言模型與LangChain 1.1 大語言模型基本原理 1.1.1 語言模型的建構：從N-grams 到深度學習 1.1.2 Transformer 架構的崛起：自注意力機制解析 1.1.3 預訓練與微調：如何提升模型性能 1.2 LangChain 基本原理與開發流程 1.2.1 LangChain 的核心組件：理解任務鏈與記憶體模組 1.2.2 LangChain 開發流程概述 1.2.3 如何快速上手LangChain 開發 1.3 本章小結 1.4 思考題 ▌第2 章 LangChain 開發前的準備 2.1 建立OpenAI API 金鑰 2.1.1 註冊與帳戶設定 2.1.2 生成和管理API 金鑰 2.1.3 設置存取權限與安全性 2.2 建構Anaconda+PyCharm 開發工具鏈 2.2.1 安裝與設定Anaconda 環境 2.2.2 PyCharm 整合Anaconda 環境 2.2.3 套件管理與環境管理 2.3 初探LangChain 相依函式庫 2.3.1 LangChain 核心相依函式庫概覽 2.3.2 openai 函式庫的安裝與設定 2.3.3 其他輔助工具與擴充套件 2.4 本章小結 2.5 思考題 ▌第3 章 模型、模型類別與快取 3.1 關於模型 3.1.1 模型的定義與應用 3.1.2 語言模型的工作原理 3.2 Chat 類別、LLM 類模型簡介 3.2.1 Chat 類模型概述 3.2.2 LLM 類模型概述 3.3 基於OpenAI API 的初步開發 3.3.1 OpenAI API 呼叫基礎 3.3.2 完成基本文字生成任務 3.4 自訂LangChain Model 類別 3.4.1 LangChain Model 類別的建構基礎 3.4.2 模型參數的自訂與調優 3.5 LangChain 與快取 3.5.1 快取的作用與類型 3.5.2 記憶體快取的使用 3.5.3 檔案快取與持久化管理 3.5.4 Redis 快取的整合與最佳化 3.6 本章小結 3.7 思考題 ▌第4 章 提示詞工程 4.1 提示詞的定義與提示詞範本 4.1.1 理解提示詞在模型中的核心角色 4.1.2 建構提示詞範本：實現靈活多樣的提示結構 4.2 動態提示詞生成技術 4.2.1 基於使用者輸入的提示詞自我調整生成 4.2.2 動態提示詞生成 4.3 插槽填充與鏈式提示 4.3.1 插槽填充技術：快速實現變數插入的提示詞範本 4.3.2 鏈式提示詞：透過分步驟生成複雜內容 4.4 多輪對話提示詞 4.4.1 維護連續對話的提示詞設計 4.4.2 建構連貫自然的多輪互動 4.5 巢狀結構提示詞與少樣本提示詞 4.5.1 分層級處理複雜任務的多級提示詞 4.5.2 Few-shot 提示詞：透過範例提升生成效果的準確性 4.6 本章小結 4.7 思考題 ▌第5 章 核心組件1：鏈 5.1 LLM 鏈 5.1.1 LLM 鏈的基本工作流程和參數設置 5.1.2 如何在LLM 鏈中嵌入提示詞範本和前置處理邏輯 5.2 序列鏈 5.2.1 序列鏈的建構與分層呼叫 5.2.2 在序列鏈中連接多個LLM 和工具模組 5.3 路由鏈 5.3.1 根據輸入內容動態選擇鏈路徑 5.3.2 設置不同的模型和任務路徑以適應複雜需求 5.4 文件鏈 5.4.1 Stuff 鏈與Refine 鏈的應用場景和適用文件類型 5.4.2 Map-Reduce 鏈與Map-Rerank 鏈的文件處理策略 5.5 本章小結 5.6 思考題 ▌第6 章 核心組件2：記憶體模組 6.1 聊天訊息記憶 6.1.1 聊天訊息儲存機制：保障對話連續性 6.1.2 動態訊息記憶策略的設計與實現 6.2 階段緩衝區與階段緩衝視窗 6.2.1 階段緩衝區的設定與應用場景 6.2.2 階段緩衝視窗的實現 6.3 階段摘要與支援向量儲存 6.3.1 長階段摘要的生成與更新 6.3.2 使用向量儲存實現階段內容的高效檢索 6.4 使用Postgres 與Redis 儲存聊天訊息記錄 6.4.1 基於Postgres 的持久化訊息儲存方案 6.4.2 Redis 快取技術在訊息快速存取中的應用 6.5 本章小結 6.6 思考題 ▌第7 章 LangChain 與運算式語言 7.1 LCEL 初探與流式支援 7.1.1 LangChian 運算式語言初探 7.1.2 LCEL 流式處理實現 7.2 LCEL 並存執行最佳化 7.2.1 多工並存執行策略 7.2.2 LCEL 並存執行 7.3 回退機制的設計與實現 7.4 LCEL 與LangSmith 整合 7.4.1 LangSmith 入門 7.4.2 LangSmith 的初步應用 7.5 本章小結 7.6 思考題 ▌第8 章 核心組件3：Agents 8.1 何為LangChain Agent 8.1.1 Agent 的核心概念與工作原理 8.1.2 LangChain 中Agent 的應用場景分析 8.1.3 自訂LLM 代理 8.2 ReAct Agent 8.2.1 ReAct Agent 解析 8.2.2 ReAct Agent 的典型應用 8.3 Zero-shot ReAct 與結構化輸入ReAct 8.3.1 Zero-shot ReAct 的原理與實現 8.3.2 結構化輸入ReAct 的使用 8.4 ReAct 文件儲存庫 8.5 本章小結 8.6 思考題 ▌第9 章 核心組件4：回呼機制 9.1 自訂回呼處理常式 9.1.1 建立自訂回呼處理常式 9.1.2 自訂鏈的回呼函式 9.2 多個回呼處理常式 9.3 追蹤LangChains 9.3.1 鏈式任務的追蹤和偵錯方法 9.3.2 任務串流資料的即時監控與分析 9.3.3 將日誌記錄到檔案 9.3.4 Token 計數器 9.4 利用Argilla 進行資料整理 9.4.1 初步使用Argilla 9.4.2 Argilla 輔助資料整理 9.5 本章小結 9.6 思考題 ▌第10 章 模型I/O 與檢索 10.1 模型I/O 解譯器 10.1.1 輸入前置處理與輸出格式化：確保模型I/O 一致性 10.1.2 自訂輸出解析器的實現與應用 10.2 文字嵌入模型與向量儲存 10.2.1 文字嵌入模型 10.2.2 向量儲存 10.3 本章小結 10.4 思考題 ▌第11 章 LangChain 深度開發 11.1 性能最佳化與併發處理 11.1.1 模型加速、蒸餾、FP16 精度 11.1.2 併發處理多使用者請求 11.2 複雜查詢與多級任務鏈設計 11.3 本章小結 11.4 思考題 ▌第12 章 企業級智慧問答系統 12.1 專案概述與分析 12.1.1 專案概述 12.1.2 專案任務分析 12.2 模組化開發與測試 12.2.1 資料載入模組 12.2.2 嵌入生成與儲存模組 12.2.3 提示詞工程 12.2.4 任務鏈設計 12.2.5 Agent 系統 12.2.6 回呼機制與監控 12.2.7 單元測試與整合測試 12.3 系統集成、部署與最佳化 12.3.1 系統集成與部署 12.3.2 回應速度最佳化 12.4 本章小結 12.5 思考題
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【簡介】 【書籍特點】 ★系統解析大語言模型與智慧體的結合機制 ★建立智慧體的感知、決策與執行架構 ★實作上下文管理與記憶模組的核心技術 ★整合向量資料庫與RESTful API進行知識擴充 ★使用LangChain實現多步驟推理與任務自動化 ★運用LlamaIndex建構可查詢的智慧知識庫 ★透過OpenAI API快速搭建可用的智慧體原型 ★實作出行訂票與語言翻譯等實用智慧應用 ★處理郵件、自動回覆與多工佇列管理技術 ★開發具備履歷解析與面試評估功能的智慧體 ★建立個性化推薦系統與使用者行為預測模型 ★開發支援多語言、長上下文的智慧寫作工具 ★實現智慧客服中的對話管理與語義理解模組 ★涵蓋從需求分析到部署上線的完整開發流程 【內容簡介】 本書針對AI Agent開發的實際需求，從大語言模型的語言理解能力出發，說明智慧體的核心組成與開發架構，涵蓋記憶模組設計、上下文管理、語義查詢與任務執行等技術關鍵。內容橫跨LangChain、LlamaIndex、向量資料庫整合與OpenAI API實作，並透過郵件回覆、論文潤色、出行訂票與智慧客服等案例呈現LLM應用落地的完整流程。相較於僅介紹語言模型的入門書籍，本書更強調工具鏈的組合與系統層次的實現方式，適合需要從0到1實作智慧體應用的工程師與技術決策者。從開發環境設定、模組設計到部署測試，皆提供具體步驟與實戰細節，是整合語言模型與企業應用場景的實用參考架構。 【目錄】 ▌第一部分 初窺代理 ►第1 章 何為代理 1.1 代理的定義與組成 1.1.1 代理的基本概念與特點 1.1.2 代理的核心組件與架構 1.1.3 代理的開發流程與實施方法 1.1.4 代理在實際應用中的執行模式 1.2 代理與大語言模型的關係 1.2.1 大語言模型如何賦能代理 1.2.2 代理與大語言模型的整合方式 1.2.3 大語言模型如何提升代理的使用者體驗 1.2.4 大語言模型的局限性與代理的應對策略 1.3 代理的類型與應用領域 1.3.1 按功能分類的代理類型 1.3.2 代理在不同領域中的典型應用 1.3.3 多代理系統與分散式任務執行 1.4 本章小結 1.5 思考題 ►第2 章 大模型驅動的Agent 技術框架 2.1 大語言模型（LLM）在代理中的核心作用 2.1.1 LLM 的自然語言理解與生成能力 2.1.2 LLM 賦能代理的知識推理能力 2.1.3 持續學習與動態更新的代理建構 2.1.4 多語言支援與跨文化互動的實現 2.2 Agent 技術框架的結構與關鍵模組 2.2.1 感知、決策、執行：Agent 的三層結構解析 2.2.2 上下文管理與記憶模組的整合設計 2.3 代理與API、向量資料庫的無縫整合 2.3.1 代理與RESTful API 的整合方法 2.3.2 向量資料庫在語義檢索中的作用 2.4 常見框架與開發者平臺：ReAct、Hugging Face 和LangChain 2.4.1 ReAct 框架的核心思想與應用場景 2.4.2 Hugging Face 平臺與模型管理 2.4.3 LangChain 在複雜任務中的應用 2.5 本章小結 2.6 思考題 ►第3 章 用LangChain 打造全能代理 3.1 LangChain 的核心組件與功能介紹 3.1.1 鏈式邏輯與任務分解機制 3.1.2 資料流程管理與上下文傳遞 3.1.3 整合LLM 進行推理與生成 3.1.4 回呼與即時監控功能 3.2 使用LangChain 實現多步驟推理和任務自動化 3.2.1 任務分解與模組化設計 3.2.2 條件推理與決策鏈條建構 3.2.3 任務自動化與觸發機制 3.2.4 任務鏈的最佳化與性能提升 3.3 如何整合外部資料來源與工具 3.3.1 整合資料庫與向量儲存 3.3.2 API 呼叫與外部系統集成 3.3.3 檔案與文件處理模組的整合 3.3.4 物聯網與邊緣裝置的整合方案 3.4 建構具備記憶能力的對話系統 3.4.1 短期記憶與上下文管理的實現 3.4.2 長期記憶模組的設計與實現 3.4.3 多輪對話系統中的記憶最佳化 3.4.4 應對複雜對話場景中的挑戰 3.5 基於LangChain 建構一個代理模型 3.6 本章小結 3.7 思考題 ►第4 章 LlamaIndex 賦能代理應用 4.1 LlamaIndex 的架構與索引機制解析 4.1.1 資料索引的基本原理與關鍵演算法 4.1.2 支援高效查詢的倒排索引設計 4.1.3 LlamaIndex 與向量資料庫的整合方案 4.2 如何將非結構化資料轉為代理知識庫 4.2.1 文字解析與自然語言處理技術的應用 4.2.2 資料清洗與格式標準化流程設計 4.2.3 透過LlamaIndex 與LangChain 的無縫整合實現知識庫建構 4.3 實現即時資料查詢與回應 4.3.1 即時查詢管道的設計與最佳化 4.3.2 快取機制與查詢性能的提升策略 4.3.3 在LlamaIndex 中實現多模態查詢 4.3.4 與API 和物聯網裝置的動態資料對接 4.4 本章小結 4.5 思考題 ►第5 章 快速上手代理開發 5.1 代理開發的一般流程 5.1.1 需求分析與功能設計 5.1.2 系統架構與模組劃分 5.1.3 開發與測試的迭代流程 5.2 開發初體驗：利用GPT 線上快速開發代理 5.2.1 利用GPT 線上開發代理 5.2.2 初步體驗：旅行出遊代理 5.2.3 發佈與測試代理原型 5.3 代理初步應用：論文潤色專家 5.3.1 論文潤色的基本流程 5.3.2 配置代理詳細資訊以完成代理開發 5.4 本章小結 5.5 思考題 ▌第二部分 代理基礎應用程式開發 ►第6 章 貼身管家：出行訂票代理 6.1 探索代理：讓程式思考起來 6.1.1 解析LangChain 與ReAct 的核心思想 6.1.2 代理如何簡化出行訂票流程 6.2 從0 到1：你的第一位出行幫手 6.2.1 架設開發環境：必備工具與環境配置詳解 6.2.2 代理核心模組解析：程式實現與邏輯設計 6.3 本章小結 6.4 思考題 ►第7 章 智慧翻譯系統的開發與部署 7.1 需求分析與設計規劃 7.1.1 使用者需求與目標定義 7.1.2 多語言支援與術語一致性設計 7.1.3 輸入輸出格式與核心模組規劃 7.2 核心邏輯與程式原理：多語言模型與翻譯演算法詳解 7.2.1 多語言模型的呼叫與上下文保持 7.2.2 翻譯最佳化與錯誤處理機制 7.2.3 Prompt 設計與多輪互動實現 7.3 程式實現與代理整合：從開發到部署的全流程 7.3.1 開發環境配置與API 整合 7.3.2 翻譯系統的程式實現與模組測試 7.3.3 智慧翻譯系統的部署與最佳化 7.4 本章小結 7.5 思考題 ▌第三部分 代理深度開發 ►第8 章 秒回郵件：智慧郵件助理 8.1 需求分析：郵件幫手的核心功能與使用者痛點 8.1.1 任務分類與優先順序排序的需求分析 8.1.2 使用者需求的多樣化與場景適應性設計 8.2 實現多工郵件管理的技術架構 8.2.1 非同步任務佇列與高併發處理架構設計 8.2.2 郵件分類與儲存結構的最佳化設計 8.2.3 API 介面與郵件伺服器的無縫整合設計 8.2.4 多使用者管理與許可權控制的實現架構 8.3 整合LLM 處理自然語言郵件回覆 8.3.1 LLM 在多輪對話中的語境保持 8.3.2 客製化與情感分析在郵件回覆中的應用 8.3.3 範本化與自訂敘述生成的實現設計 8.3.4 錯誤處理與異常情況的回覆策略 8.4 客製化最佳化：學習使用者風格的郵件寫作 8.4.1 使用者行為追蹤與語言模型的訓練最佳化 8.4.2 自我調整客製化郵件範本的設計與實現 8.5 本章小結 8.6 思考題 ►第9 章 未來應徵官：智慧面試幫手 9.1 應徵導向的需求分析與系統設計 9.1.1 應徵流程的模組化拆解與系統目標設定 9.1.2 系統架構設計與任務排程策略 9.1.3 使用者管理與許可權控制機制的實現 9.2 NLP 在簡歷解析與匹配中的應用 9.2.1 簡歷解析演算法與文字結構化處理 9.2.2 職位需求分析與簡歷的精準匹配 9.3 面試中的情感與行為分析 9.4 自動化評估與生成候選人的評價報告 9.5 本章小結 9.6 思考題 ►第10 章 客製化推送：智慧推薦系統 10.1 推薦系統的需求分析與資料來源 10.1.1 使用者行為資料的擷取與分析策略 10.1.2 推薦系統中的特徵工程與資料標注 10.2 協作過濾與內容推薦演算法的應用 10.2.1 基於使用者和物品的協作過濾演算法 10.2.2 基於內容的推薦演算法實現 10.2.3 混合推薦系統的設計與實現 10.2.4 演算法最佳化與模型訓練 10.3 本章小結 10.4 思考題 ►第11 章 專業撰稿人：智慧寫作幫手 11.1 需求分析與功能設計 11.1.1 內容生成的應用場景與需求挖掘 11.1.2 多語言支援與語義校準的必要性 11.1.3 客製化寫作與使用者偏好訂製 11.2 模組設計與核心演算法：架設智慧寫作系統的邏輯框架 11.2.1 內容生成與續寫演算法的實現原理 11.2.2 多輪互動與上下文保持策略 11.3 程式實現與系統部署 11.3.1 智慧寫作系統的核心程式實現 11.3.2 API 整合與功能擴充方案 11.3.3 系統部署與性能最佳化 11.4 本章小結 11.5 思考題 ►第12 章 電子商務好幫手：智慧線上客服 12.1 使用者需求與功能設計 12.1.1 電子商務平臺使用者的主要需求與痛點分析 12.1.2 智慧客服的核心功能規劃與模組設計 12.1.3 使用者對話模式與多管道整合方案 12.2 核心演算法與自然語言處理：智慧客服的技術架構 12.2.1 意圖辨識與對話管理：智慧客服的基礎邏輯 12.2.2 多輪對話與上下文保持：實現連貫的使用者互動 12.2.3 演算法與工具選型：自然語言處理與推薦系統的整合 12.3 從程式實現到系統部署：打造可擴充的智慧客服代理 12.3.1 核心程式實現與模組整合 12.3.2 系統測試與性能最佳化策略 12.3.3 系統部署與最佳化：將智慧客服代理投入實際應用 12.4 本章小結 12.5 思考題
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