人工智慧：智慧型系統導論 (3版)

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書名：人工智慧：智慧型系統導論(第三版) 作者：李聯旺 出版社：全華 ISBN：9789862800959

機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則 (4版)

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書名：機器學習：類神經網路、模糊系統以及基因演算法則(第四版) 作者：蘇木春、張孝德 出版社：全華 出版日期：2016/05/00 ISBN：9789864632060 內容簡介 ■ 本書優點特色 1.將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。 2.以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 3.每一種理論都儘可能配合書中範例及圖表加以說明。 ■ 內容簡介 本書將三種與機械學習相關的技術-類神經網路、模糊系統及基因演繹法作一通盤介紹。此外，作者以深入淺出的方式建立類神經網路與生物神經網路的關聯性，以便讓讀者更能發揮想像力。 目錄 第1章 類神經網路之簡介 第2章 感知機 第3章 多層感知機 第4章 非監督式類神經網路 第5章 聯想記憶 第6章 增強式學習 第7章 模糊集合 第8章 模糊關係及推論 第9章 模糊系統 第10章 基因演算法則

ChatGPT 5 萬用手冊：自動化 AI agent、提示詞技巧、研究推理、影音生成、自然語音、專案排程、工具連接 (1版) (1版)

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【簡介】 ──── AI 學 習 第 一 品 牌 #1 ──── ★2024 博客來電腦書暢銷榜 Top1★ ★2025 上半年博客來電腦書暢銷榜 Top2★ 　　你應該有這樣的經驗： 　　收到客戶或廠商傳來的檔案直接就另存開啟,  　　殊不知這些檔案名稱通常都隨便取, 時間一久,  　　重要、不重要的檔案都混在一起, 怎麼辦？ 　　以前,  　　只能一個一個開檔來檢查, 再手動重命名,  　　就算會寫程式也幫不上忙。 　　現在,  　　用 ChatGPT 的 Agent 代理模式,  　　自動幫你讀檔, 再根據內容重新命名。 　　不管有數十個、上百個檔案, 操作過程花不到你 1 分鐘, 後面就統統交給 AI 搞定了。 　　AI 不再只是「出張嘴」, 還可以「動手」幫你處理更多、比上述情境更複雜的工作。最新推出的 ChatGPT 5, 具備超強大的理解與推理能力, 又擁有跨領域、博士級的知識庫, 迎來這麼聰明靈活、有執行力的 AI 模型, 需要有人帶你一起發揮它的威力。 　　ChatGPT 5 將各種不同功能的模型整併在一起, 懂得跟 AI 好好溝通, 把問題和需求說清楚, 才能有正確、高品質的回應成果。而且模型雖然統一了, 但 ChatGPT 提供多達 10 多種對話模式和輔助功能, 根據適當的情境選用對的工具, 才能讓 AI 成為你最佳助手, 不會反覆空轉、拖慢你的腳步。 　　現在 AI 做事真的快狠準, 打不贏就學會好好用它吧！先用先贏, 贏得更多時間、省下更多力氣, 讓你工作更加游刃有餘。 本書特色 　　▋更快 更強 更即時,新一代 AI 應用全到位 ▋ 　　本書完整蒐羅各種官方、非官方的 ChatGPT 功能技巧, 榨出 GPT-5 的應用極限, 精心設計合理的提示詞與操作範例, 充分展現新模型的潛在威力, 跟你一起煉成辦公室、研究室、Lab 實驗室不可或缺的各種 AI 活用技。 　　特別收錄 　　✦【書附下載】：上百個實證有效的 AI 應用例 　　✦【書附下載】：立即套用的 Prompt 範本懶人包 　　✦【Bonus 電子書】：兩個 GPT 機器人手把手實作教學 　　◤必看！GPT-5 世代的殺手級應用◢ 　　◇ 假新聞、偽報導剋星！讓 AI 幫你深入分析調查 　　◇ 全民自學時代, AI 帶你練外語、考證照、做投資、學樂器一把罩 　　◇ AI 搜尋時代！不只找資料還能自動過濾和寫報告 　　◇ 讓 AI 定時執行任務, 蒐集各類網路情報 　　◇ 開啟 Agent 代理模式, 繁雜工作讓 AI 自己查、自己想、自己做 　　◇ 善用連接器, 讓 AI 自動整理網路郵件和檔案 　　◇ 全面開放的擬真語音/視訊對談, 零距離交流好療癒～ 　　◇ 一句話讓 AI 寫出整個俄羅斯方塊遊戲 　　◇ . . . 　　◤立即優化!跟 GPT-5 溝通必備的提示工程◢ 　　◇ 7 大萬用提示詞範本, 適用各種不同類型情境 　　◇ 階段式、多輪問法、零樣本、少量樣本、思維鏈、先發散再聚焦 　　◇ 讓 ChatGPT 隨時記住你的特定指示和個人需求 　　◇ Agent 代理世代特有的提示詞技巧 　　◇ GPT-5 專屬的提示詞優化工具 　　◤上班族必學 AI 工作流, 讓職涯全面進化◢ 　　◇ 20 個職場一定會遇到的超好用實例 　　◇ 一專案一助理, 讓 AI 持續幫你推進不同工作 　　◇ 最強文案生成器！太長？太短？ Canvas 模式一鍵改到好 　　◇ 自動彙整簡報內容, 還能生成圖文簡報檔 　　◇ 使命必達的 SEO 文案達人 　　◇ 自動生成函數、VBA, Excel 大師就是你  　　◇ 入職神攻略！幫你寫履歷和客製化面試預演 　　◇ 草擬日常合約條文、存證信函內容和法律諮詢 　　◇ 下班後陪你進修、飲控、健身的好夥伴 　　◇ . . . 　　◤AI 神繪師不只會畫圖, 還帶聲光影◢ 　　◇ GPT 全新生圖功能, 轉換各種畫風、還能生科普漫畫 　　◇ 自動加上插圖文字, 中文字也沒問題 　　◇ 最美 Sora 影片生成搶先玩 　　◇ 功力大增又看得懂中文的 DALL-E 3 　　◤小天使幫寫 Code！你也是 AI 工程師◢ 　　◇ 讓 ChatGPT 幫你寫程式, 用 Python 處理大小事 　　◇ 程式看不懂？有 Bug？要說明文件？一次全搞定！ 　　◇ 用說的就能做資料分析, 補缺值、視覺化還能幫建模 　　◇ 實戰見真章！股市資料爬蟲應用 　　◇ 自建 Connector 連接器, 擴展 ChatGPT 能力【目錄】 ▋ 第 1 章 ChatGPT 起手式 1-1 ChatGPT 的對話與註冊 1-2 問一波！來跟 ChatGPT 互動吧 1-3 該不該付費升級 ChatGPT Plus 帳號？ 1-4 多管齊下跟 ChatGPT 5 溝通互動 1-5 使用 ChatGPT 時可能遇到的狀況 ▋ 第 2 章 跟 ChatGPT 好好說話的各種技巧 2-1 對話與記憶相關設定 2-2 幫你做摘要 2-3 幫你讀圖片 2-4 GPT-5 thinking 推理模式 2-5 Project 專案功能 2-6 電腦版語音對話功能 ▋ 第 3 章 AI Agent 代理模式和各種對話工具應用 3-1 Agent Mode 代理模式 3-2 Connectors 連接器 3-3 Study Mode 學習模式 3-4 Canvas 畫布模式 3-5 Task 排程功能 3-6 Deep Research 深入研究功能 ▋ 第 4 章 建立 AI 工作流：GPT-5 提示詞實戰案例 4-1 翻譯與文書處理 -多國語言翻譯 -各種文書疑難雜症 4-2 數據分析與自動化 -將資料整理成表格 -函數製造機 -VBA 自動化任務 4-3 建立職場工作流 -從擬訂履歷到面試預演 -從信件撰寫到文件管理 -從故事架構到內容潤稿 -從教案設計到出題測驗 -從行銷企劃到發文曝光 -從資料蒐集到生成簡報 4-4 學習成長攻略 -英文寫作攻略 -會話練習 -程式語言 -學科理論知識 -理財入門小幫手 -體態與健康管理 4-5 法律問題幫幫忙 -合約擬定 -法律諮詢 -存證信函 ▋ 第 5 章 跟 GPT-5 溝通必修的提示工程 5-1 要寫好提示詞超難欸…沒關係！提示詞優化器工具來幫你 -GPT-5 的提示詞優化器工具 -發佈並取得 Prompt ID 5-2 問對問題很重要！撰寫 Prompt 的基本原則與技巧 -提問形式 -提問的段落格式 -提供角色定位與目標 -提供背景與細節資訊 -提供執行步驟與流程 -提供具體案例 -指定輸出格式與條件 -驗證結果 -管理記憶與上下文 -管理積極程度 5-3 提示工程有心法嗎？從思考模式、提問層次到範例策略 -建立你的思考模式：從思維鏈 (CoT) 到思維樹 (ToT) -掌握提問層次：善用布魯姆分類法 (Bloom's Taxonomy) -給予範例策略：零樣本 (Zero-shot) 或少樣本 (Few-shot) 5-4 ChatGPT 問答的七大萬用模板 -角色扮演模板 -結構化回答模板 -逐步推理模板 -任務拆解與流程設計模板 -優化與檢查模板 -多版本生成模板 -教學與學習模板 5-5 有些可以靠 AI, 但有些還是得靠自己！ ChatGPT 模型的限制與注意事項 ▋ 第 6 章 讓 ChatGPT 化身手機、電腦的個人助理 6-1 ChatGPT 就是你的隨身助理！ -在 Android 和 IOS 下載與使用 -設定選項 & Android 手機的預設助理 -文字與聽寫輸入超方便 -輕鬆讀取圖片 -善用手機板功能, 讓學習效率加倍提升！ 6-2 仿真人語音對話, 隨時都能 talk！ -語音即時翻譯 -英語口說家教 -影像互動功能 6-3 ChatGPT 加持！替 Apple Intelligence 掛 Power 6-4 ChatGPT App, Mac / Win 都適用 ▋ 第 7 章 活用 GPT 機器人, 提升辦公室生產力 7-1 官方 GPT 機器人初體驗 7-2 Excel AI：幫忙處理複雜的表格資料 7-3 SEO 行銷機器人：一秒完成行銷新聞稿、網頁體檢 7-4 AI Voice Generator：文字轉語音 7-5 Consensus：論文搜尋神器 7-6 其他好用的 GPT 機器人 ▋ 第 8 章 ChatGPT 和它的影片生成小夥伴 8-1 最好溝通的 AI 繪圖工具–DALL-E 8-2 ChatGPT 圖片生成再進化 8-3 超擬真的影片生成工具–Sora ▋ 第 9 章 Canvas 幫寫 Code, 用 Python 處理大小事 9-1 生成 Python 程式 9-2 重構程式 -增加可讀性、可重用性 -重構程式、增加效能 -簡化邏輯、減少重複 -使用「程式碼評論」功能 -控制台執行與錯誤修復 -生成網頁遊戲 9-3 註解 9-4 程式除錯 -修正語法錯誤 -修正邏輯錯誤 9-5 轉換語言與生成說明文件 9-6 用 GPT 機器人生成中文流程圖 9-7 實戰 1：股市爬蟲程式 9-8 實戰 2：分析資料與建立圖表 ▋ Bonus 電子書 附錄 A 用自然語言打造專屬 GPT 機器人 基本建立方式 – 新聞報導喵星人 進階階設設定定 – 打造專屬的法律顧問 GPT

超有料 Plus！職場第一實用的 AI 工作術 - 用對 AI 工具、自動化 Agent, 讓生產力全面進化！ (2版)

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【簡介】 　　▍本系列前作《超有料！職場第一實用的 AI 工作術》榮獲博客來 2025 上半年圖書暢銷榜【電腦類】★ TOP1 ★ 　　▍職場上最實用的一本 AI 工作技, 比傳統、錯的 AI 用法快 N 倍, 您試過就回不去！ 　　▍AI 持續進化！30 大精挑嚴選 AI 職場工具, 99%「零花費」輕鬆上手！   　　在職場上, 舉凡：資料整理／會議、訪談記錄抄寫／上網抓資料／閱讀、資料蒐集／收發信／做簡報／翻譯／客服／合約處理／資料分析／資料視覺化／畫圖解／做網頁／寫程式／設計文宣圖像／修圖／寫文案、SEO 行銷／擬節目講稿／生成字幕／翻譯字幕／擬動畫腳本／做廣宣影片...不管哪一項工作, 都免不了耗費我們大把時間。   　　自從 ChatGPT 問世以來, 愈來愈多人試著用 AI 解決各種職場工作。能開始用 AI 很好, 但 ChatGPT 等 AI 聊天機器人終究只能解決部分工作, 也不是每次都能順順利利, 不夠熟的話就是將就著用, 甚至問到最後放棄白花時間...因此, 光開始用 AI 還不夠, 【知道怎麼正確用 AI 更重要！】   　　【30 大 AI 工具的職場應用技, 讓生產力全面進化！】 　　AI 進化速度驚人, 除了 ChatGPT 外, 還有超級多 AI 工具問世, 但要如何活用種種工具, 絕對是一項大挑戰。市面上雖然有不少 AI 職場、AI 工具書, 但不少只教工具介面操作, 範例也不夠職場面, 很容易用到最後不知道這些 AI 要用在哪裡而晾在一旁...   　　放心, 本書就是為此而生的！本書的精神很簡單：凡工作上遇到 AI 可以幫上忙的地方, 書中都會教你【用最快速、省事的 AI 工具來解決】, 不用自己摸索老半天！像是：   　　．從查資料到簡報製作, 一站幫你直接搞定的【超強搜尋引擎 AI：Felo】 　　．全自動抓網頁資料並整理成表格的【自動代理人 AI (AI Agent) ：Manus】 　　．做摘要、當客服、快速生成 Podcast、影片樣樣行的【多功能筆記 AI：NotebookLM】 　　．一鍵完成逐字稿 key-in、待辦事項整理的【會議助理 AI：CLOVA Note】 　　．把想法一鍵變成互動式網頁的【網頁 AI：Canva Code】 　　．點一下就自動將文字加上圖解內容的【瞬間製圖 AI：Napkin】 　　．快速幫我們做宣傳動畫、教學影片的【影片 AI：Sora、Veo】 　　....   　　每一個 AI 進化技保證讓您用了讚嘆不已, 驚呼「這豈不是比傳統做法或我的 AI 用法快 N 倍！！！」。   　　上述這些您知道後一定想學、但一定不希望老闆、同事們知道您會 (噓~~^^) 的 AI 職場進化技盡在本書！   　　【教您用 AI 掌握 AI, 排除難關, 效率再加倍！】 　　凡事都叫 AI 操刀聽起來很美好, 但依經驗, 您在使用過程中難免還是會碰壁, 最常見的就是不曉得如何下提示語 (prompt) 給 AI, 很多人雖然靠著瞎問、狂問, 多少能得到一些結果, 但那樣一點也不紮實, 也徒耗時間。   　　老話一句, 【別忘了我們有 AI 啊～～】, 當遇到這種情況, 我們會示範如何利用 ChatGPT 等 AI 聊天機器人幫我們解決用其他 AI 所遇到的問題。例如不少 AI 工具需要一長～～串英文提示語來運作 (想到就暈), 此時就可以請 ChatGPT 幫我們擬內容, 畢竟我們是要用 AI, 不是來練英文的 :)。一大堆 AI 工具就擺在那, 該如何組合運用才能對工作有幫助, 本書會有完整的示範。   　　最後, 請切記！以後但凡您有任何「做苦工、挑燈夜戰」的念頭, 請隨時思考【是不是可以用 AI 來做？】；而遇到「唉～怎麼連 AI 也搞不定, 好像也沒那麼神...」的情況時, 也要及早警覺【我是不是用錯了 AI？】。AI 這麼火熱, 有在用 AI 已經不稀奇了, 【懂得正確用 AI 才是勝出的關鍵】。用的對, 效率就能瞬間飆升；用的不對, 再厲害的 AI 也可能讓你徒勞無功！就以本書做為指引, 正面迎戰 AI 帶來的職場大變革吧！   本書特色   　　【辦公室作業神隊友！這些事都 call AI 做！】 　　資料整理 AI／會議、訪談整理 AI／抓網頁資料 AI／閱讀、資料蒐集 AI／郵件處理 AI／簡報 AI／翻譯 AI／客服 AI／合約處理 AI／資料分析 AI／資料視覺化 AI／畫圖解 AI／做網頁 AI／程式設計 AI／廣宣圖像生成 AI／修圖 AI／寫文案、SEO 行銷 AI／語音 AI／音樂 AI／擬節目講稿 AI／生成字幕 AI／翻譯字幕 AI／翻譯音訊 AI／寫動畫腳本 AI／做廣宣影片 AI...   　　【用對 AI 工具全面優化日常繁重工作】 　　‧免手工、比程式還快, 要【上網抓資料做整理】就 call AI 自動做 　　‧網頁、影片、PDF…, AI 幫你【讀得快、答得準、不虛構！】 　　‧有想法技術不夠？用 AI 一鍵做好互動式精美【網頁】 　　‧查完資料還要做整理成報告, 一站式 AI 幫你直接做成完整【簡報】 　　‧報告缺圖缺很大！AI 幫我們把文字一鍵轉成【圖解】 　　‧逐字稿 key-in、待辦事項整理, 【會議】繁瑣事通通交給 AI 　　‧幫您讀信、擬信、模擬語氣回覆..., 用對 AI 處理【郵件】超輕鬆！ 　　‧自訂【翻譯】風格、全文對照翻譯, 效率提升百倍的 AI 助手 　　‧留言擬稿、產品疑難解答, AI 讓【小編客服】變輕鬆！ 　　‧擬專業條文、白話文解釋, AI 輕鬆搞定【合約】大小事！ 　　‧自動得出結論, 繪製圖表, AI 讓分析工作變簡單！ 　　‧AI 幫您寫【程式】、找 bug、全自動撰寫應用程式 　　‧海報、社群貼文圖片、美編素材..., 【做圖/生圖】通通請 AI 代勞 　　‧一秒清除雜物、合成背景, AI 助您成為 【P 圖】大師 　　‧【行銷】文案、新聞稿、埋關鍵字、網頁體檢..., 通通請 AI 操刀！ 　　‧語音旁白、Podcast、背景音樂、【廣告】歌曲, 用 AI 生成最 Easy！ 　　‧【產品影片】製作、各種字幕生成、語言轉換工作, 用 AI 做最輕鬆！ 　　‧片頭動畫、商用廣告、酷炫電子報, 【影片宣傳品】用 AI 做超快！   　　【30 大精挑嚴選 AI 職場工具, 99%「零花費」輕鬆上手！】 　　ChatGPT／Felo／NotebookLM／Manus AI 代理人 (AI Agent)／Gemini／Canva AI／Copilot／CLOVA Note／Napkin／ChatPDF／Monica／YouTube & Article Summary／Gemini Advanced／Gamma／Canvas (畫布)／沉浸式翻譯／Gemini Live／Deep Research／Colab AI／Adobe Express／Adobe Firefly／Recraft AI／SEO 行銷文案、新聞稿撰寫 AI／Search Intent Optimization Tools／ElevenLabs／Suno／HeyGen／FlexClip／Veo／Sora... 【目錄】 ▌Part 01 辦公室作業神隊友！用 AI 全面優化日常繁重工作 第 1 章 【資料整理 AI】 — 免手工、比程式還快, 要整理資料就 call AI！ 1-1 用 AI 幫忙處理複雜的表格資料 1-2 請 AI 從繁雜的 PDF 抓數據、彙整成表格 1-3 用 AI 代理人 (AI Agent) 全自動抓網頁資料並整理成表格 第 2 章 【會議、訪談 AI 助理】 — 逐字稿 key-in、待辦事項整理, 繁瑣事通通交給 AI 2-1 用 AI 將會議 / 訪談語音檔一鍵轉成逐字稿 2-2 會議 / 訪談的逐字稿很亂？交給 AI 輕鬆整理 第 3 章 【閱讀、資料蒐集 AI】 — 網頁、影片、PDF…, 用 AI 讀資料、找資料最快！ 3-1 讀文件、網頁、PDF... 的得力 AI 助手 3-2 邊對照 PDF 邊向 AI 提問, 效率提升超有感！ 3-3 請 AI 做影片重點摘要 3-4 請 AI 一鍵取得影片字幕逐字稿 第 4 章 【郵件處理 AI】 — 幫您讀信、擬信、模擬語氣回覆..., 用 AI 處理郵件超輕鬆！ 4-1 超智慧的 AI 回信助手, 成堆郵件快速處理 OK 4-2 用 Gemini AI 一鍵生成 Email 並統整郵件內容 第 5 章 【簡報 AI】 — 選範本、構思大綱、擬講稿、生成插圖..., AI 幫您輕鬆搞定！ 5-1 請 AI 生成符合簡報主題的範本 5-2 請 AI 構思簡報大綱 5-3 請 AI 一鍵生成完整的簡報檔 5-4 請 Gamma AI 一鍵生成精美簡報 5-5 從查資料到簡報製作, 一站式 AI 幫你直接搞定  第 6 章 【翻譯 AI】 — 自訂翻譯風格、全文對照翻譯, 效率提升百倍的 AI 助手 6-1 提升 AI 聊天機器人翻譯品質的技巧 6-2 經常請 ChatGPT 翻譯時的便捷技巧 6-3 AI 幫您做 PDF 原文 / 譯文對照翻譯, 快又方便！ 6-4 把 AI 裝進手機, 當您的隨身口譯助理！  第 7 章 【客服 AI】 — 留言擬稿、產品疑難解答, AI 讓小編、客服變輕鬆！ 7-1 一大堆留言待處理..., 用 AI 當小編的客服助手！ 7-2 熟讀產品型錄, 24 小時不打烊的客服 AI 第 8 章 【合約處理 AI】 — 擬專業條文、白話文解釋, AI 輕鬆搞定合約大小事！ 8-1 請 AI 解釋複雜的法律 / 合約用語 8-2 請 AI 扮演法務增補條約 8-3 請 AI 草擬存證信函 ▌Part02 資料分析與程式設計 AI 組合技！技術小白、職場老手全適用！ 第 9 章 【資料分析、視覺化 AI】 — 自動得出結論, 繪製圖表, AI 讓分析工作變簡單！ 9-1 請 AI 當您的資料分析總規劃師 9-2 各種資料分析、視覺化圖表繪製工作, 都請 AI 自動做！ 9-3 AI 幫你全自動完成專業又深入的資料分析報告 9-4 報告缺圖缺很大！AI 幫我們把文字一鍵轉成圖解 第 10 章 【程式設計 AI】 — 幫您寫程式、找 bug、全自動撰寫應用程式 10-1 用 AI 聊天機器人處理程式大小事 ‧從無生有生成一段程式 ‧請 AI 協助改造程式 ‧程式看不懂, 請 AI 做程式教學 10-2 不只小程式, 完整的網頁應用程式都請 AI 操刀 10-3 雲端 Colab AI (Gemini)：AI 輔助寫程式超輕鬆！ ▌Part03 廣宣製作、文案、網站行銷的 AI 應用技 第 11 章 【廣宣圖像生成 AI】 — 海報、社群貼文圖片、美編素材...通通請 AI 代勞 11-1 用 AI 生圖助手快速獲得設計靈感 11-2 可商用的 AI 生圖工具–Adobe FireFly 11-3 電商小編的救星！隨手拍的照片也能用 AI 變成廣宣圖 11-4 缺中意的設計素材 (icon、插圖…)？用 AI 快速生成！ 第 12 章 【修圖 AI】 — 一秒清雜物、去背景、 拓展圖片, 輕鬆成為 P 圖大師 12-1 用 AI 一秒清除影像上的雜物 12-2 用 AI 幫影像一秒去背並更換背景 12-3 用 AI 任意調整圖片比例、自動填補內容 第 13 章 【寫文案、SEO 行銷 AI】 — 文案、新聞稿、埋關鍵字、網頁體檢...通通請 AI 操刀！ 13-1 寫出的文案太枯燥？請 AI 協助撰寫吸睛的文案 13-2 不用費心擬提示語, 跟 AI 輕鬆互動完成 SEO 行銷新聞稿 13-3 利用 AI 工具優化既有網頁內容 ▌Part04 AI 影音行銷助手 第 14 章 【語音 AI / 音樂 AI】 — 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AI Agent手刻首選 - 使用LangChain親手實作 LLM 大型商業專案 (1版)

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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  

不再是ChatBot - 最新AI Agent代理建構 (1版)

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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