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零基礎玩轉LLM應用全攻略:Python × No-Code實作AI開發超簡單(iThome鐵人賽系列書)

零基礎玩轉LLM應用全攻略:Python

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9786264144056
潘駿諺(海狸大師) 著
博碩
2026年3月10日
230.00  元
HK$ 195.5  






ISBN:9786264144056
  • 規格:平裝 / 400頁 / 18k / 17 x 23 x 2.09 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習


















    用Python和No-Code工具來開發專屬你的LLM應用

    新手友善的LLM應用實戰指南,理解本質才能精準操作LLM這個黑盒子

    從基礎AI開發開始,奠定AI應用飛躍之路






    【專業推薦】

    本書不像其他生成式AI書籍,需要很深的數學基礎與AI知識,而是選擇以新手友善、從工程與系統設計的視角,說明LLM的特性、限制與應用方法。書中內容涵蓋Prompt設計、RAG、模型微調、模型安全等議題,透過大量Python與No-Code工具的實際操作,從本質出發,協助讀者建立正確的觀念,而非僅止於零碎技巧的學習。

    ─ 郭耀煌,國立成功大學副校長



    本書最難得的地方在於,它沒有急著要教你多厲害的東西,也沒有一直強調「你一定要會寫很多程式」,反而是很踏實地把原理講清楚,再搭配實際可以動手做的例子,讓你知道原來這些生成式AI應用不是遙不可及,而是真的可以一步一步做出來的。

    ─ 陳明毅(Miles Chen),采?數據科技 CTO



    在目前生成式AI快速落實的背景下,提供了一條清楚且務實的實作導向學習路徑。作者不以理論推導為主,而是聚焦於大型語言模型在實務場景中的應用方式與限制,並結合Python與No-Code工具,協助讀者將LLM穩定地整合進實際流程與系統架構中,創造可持續的應用價值。

    ─ Jerry Tseng,EMILY.RPA Founder & CEO



    本書不使用艱難的數學公式,而是從實務出發,循序漸進帶領讀者掌握打造大型語言模型應用的核心知識。書中以遊戲化設計來提升學習動力,像是「小海狸心法」點出思考關鍵、「訓練場」提供題型演練、「戰利品」清楚標示可獲得的技能與成就、「冒險者素質」提醒必備技能,最後再加上「祕技加成」進一步強化實作,更讓整個學習過程變得充滿趣味且有效率。本書相當適合AI初學者,以及希望快速上手、一步步「打怪升級」的你。

    ─ 陳培殷,國立成功大學資訊系 特聘教授 兼 成大醫院資訊室主任



    本書最珍貴之處在於大幅降低技術門檻,以淺顯易懂的語言,讓非工程背景的讀者也能深受啟發,無論你是AI初學者還是資深架構師,若想在這波浪潮中快速實踐創意,這本書將是最好的起點,誠摯推薦給每一位準備動手實作的朋友。

    ─ 劉秋良,采?數據科技股份有限公司 總經理





    【內容簡介】

    ?學習AI開發:建立正確觀念,奠定紮實基本功

    ?理論實作並行:由淺入深學習,搭配程式碼實作

    ?套件全面剖析:理解套件背後的設計思路與取捨

    ?搭配No-Code工具:完整解析繁體中文Dify實戰



    本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組冠軍系列文章《Python新手的AI之旅:從零開始打造屬於你的AI / LLM應用》。本書將一步步帶著讀者學習建構一個AI應用的必備知識,從理論到實作都有涵蓋,不用擔心自己沒有AI的基礎。



    本書專注於推論階段的LLM應用,前半部分介紹的是AI的基礎知識、LLM API的使用方法,以及圍繞在LLM周邊問題的解決方案;後半部分則詳細介紹Agent以及Dify這個No-Code LLM應用設計平台的使用方法和小訣竅;最後則是LLM應用的相關補充資料。



    看完本書的你,就相當於擁有精準操作LLM這個「黑盒子」的基本能力,任何天馬行空的想法都能實現,而這也將會是你進入AI領域最開心的前奏。



    【目標讀者】

    ?Python新手、想做點什麼的人。

    ?對AI有興趣、不知道怎麼開始的人。

    ?對開發LLM應用有興趣的人。

    ?不怕被說是套模仔的人。




     






    【Part 01 AI入門】

    |Chapter 01| AI基本介紹

    1.1 AI與GAI是什麼?

    1.2 機器學習與深度學習

    1.3 分類模型 vs 預測模型 vs 生成模型

    1.4 深度學習與類神經網路

    1.5 小結



    |Chapter 02| LLM的基礎知識

    2.1 文字接龍

    2.2 文字變數字

    2.3 推理模型

    2.4 小結



    |Chapter 03| LLM API的基本用法

    3.1 什麼是API?

    3.2 OpenAI API

    3.3 其他酷酷的API

    3.4 環境設定

    3.5 正式說你好

    3.6 小結



    |Chapter 04| 追蹤開放原始碼

    4.1 Git與GitHub

    4.2 openai-python專案

    4.3 小結



    【Part 02 用聰明的方式使用LLM】

    |Chapter 05| Prompt Engineering介紹

    5.1 模型實際看到的東西

    5.2 Prompt和Prompt Engineering是什麼?

    5.3 Prompt Engineering策略

    5.4 小結



    |Chapter 06| 幫你的聊天機器人加入記憶功能

    6.1 實作簡單記憶的系統

    6.2 上下文限制

    6.3 更聰明的記憶系統

    6.4 小結



    |Chapter 07| 讓你的LLM使用工具

    7.1 連這個都不會

    7.2 如何讓模型使用工具

    7.3 小結



    |Chapter 08| 用檢索增強生成來減少模型幻覺

    8.1 語言模型的幻覺

    8.2 檢索增強生成

    8.3 手刻一個簡單的RAG系統

    8.4 為網站做一個基於RAG的問答系統

    8.5 一些特別的RAG策略

    8.6 小結



    |Chapter 09| 多模態模型

    9.1 多模態

    9.2 利用STT & TTS模型,讓你的APP會說話

    9.3 小結



    |Chapter 10| 模型微調

    10.1 什麼是學習?為什麼需要訓練?

    10.2 語言模型學習三階段

    10.3 LoRA / QLoRA微調

    10.4 來微調模型吧!讓你的模型變可愛

    10.5 用Ollama部署模型,並用openai套件來使用模型

    10.6 小結



    |Chapter 11| 安全防護與進階控制

    11.1 被攻擊的模型

    11.2 基本防範

    11.3 其他參數

    11.4 小結



    【Part 03 Agent和工作流】

    |Chapter 12| Agent基本概念與案例

    12.1 Agent 是代理人而不是智能體

    12.2 LLM-based Agent

    12.3 問題太複雜?團結力量大!

    12.4 代理化工作流

    12.5 Agent框架比較

    12.6 小結



    |Chapter 13| Dify的介紹與安裝

    13.1 簡化開發複雜度

    13.2 架設開源版的Dify

    13.3 小結



    |Chapter 14| Dify的工具

    14.1 讓Dify的Agent使用工具

    14.2 自訂工具

    14.3 小結



    |Chapter 15| Dify的知識庫

    15.1 知識庫

    15.2 做一個串接Notoon外部資料來源的小幫手

    15.3 小結



    |Chapter 16| Dify的工作流

    16.1 Dify的「流」基本介紹

    16.2 不會亂回的宿舍問答機器人

    16.3 升級版水果查詢機器人

    16.4 狗狗品種猜測圖片查詢機器人

    16.5 小結



    【Part 04 爬蟲與使用者介面】

    |Chapter 17| LLM時代下的爬蟲

    17.1 當個有禮貌的爬蟲

    17.2 爬給LLM看

    17.3 把文件轉換成LLM看得懂的樣子

    17.4 小結



    |Chapter 18| 好看的使用者介面

    18.1 LLM應用的門面

    18.2 好看的終端機介面

    18.3 小結



    |Chapter 19| 小海狸心法

    19.1 Dify可能會遇到的問題

    19.2 分享想法






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