出版商:博碩
出版日期:2026-05-05
語言:繁體中文
頁數:432
ISBN-13:
9786264144964
【內容】
♚OpenAI API入門：LLM知識深入淺出，提示工程輕鬆上手
♚LangChain實戰：模組化元件開箱即用，打造可組合的AI應用
♚RAG與AI Agent：向量資料庫整合實作，建構企業級智慧系統
♚本地LLM與資安：雲端與本地混合架構，AI應用安全防護實戰
本書內容改編自第17屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《用Node.js打造生成式AI應用：從Prompt到Agent開發實戰》。以Node.js打造生成式AI應用為主軸，透過完整的實戰範例，協助開發者快速熟悉AI工具鏈。本書分為五大篇章，循序漸進地帶領讀者掌握生成式AI應用開發的關鍵要素：
✪PART 1 OpenAI API基礎應用：瞭解LLM核心概念，掌握OpenAI API使用模式、提示工程與函式呼叫。
✪PART 2 LangChain核心應用：掌握LangChain提示模板、結構化輸出、LCEL流程鏈與工具代理整合。
✪PART 3 RAG實戰應用：實作文件載入與分割，整合嵌入模型與向量資料庫建構RAG問答系統。
✪PART 4 LangGraph AI Agent實作：建構具備多代理協作、人機互動、記憶管理與MCP整合能力的AI Agent。
✪PART 5 本地LLM部署與安全設計：整合Ollama與LiteLLM建構雲地混合模型架構，並涵蓋資安防護策略。
【目標讀者】
✪想從OpenAI API 起步進入AI應用開發的入門者。
✪想使用JS生態圈工具打造生成式AI應用的Node.js開發者。
✪想運用自有知識庫打造RAG應用的企業內部技術團隊。
✪想掌握生成式AI系統設計原則、部署模式與安全風險評估的技術主管與架構師。
✪想理解LangChain、LangGraph、Ollama等框架的獨立開發者與技術創作者。
Node.js生成式AI應用開發實戰：實作OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG，打造從雲端到本地LLM的混合式安全架構 王雋凱
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【目錄】
【Part 01 OpenAI API基礎應用】
|Chapter 01| 理解大型語言模型的核心概念
|Chapter 02| 掌握OpenAI API的使用模式
|Chapter 03| 使用OpenAI API建立第一個應用
|Chapter 04| 運用提示工程打造可控的角色與回應
|Chapter 05| 調控取樣參數Temperature與Top-P
|Chapter 06| 使用Function Calling讓模型呼叫工具
【Part 02 LangChain核心應用】
|Chapter 07| 理解LangChain的核心概念與生態系
|Chapter 08| 使用LangChain建立LLM應用程式
|Chapter 09| 設計LangChain提示模板
|Chapter 10| 解析LangChain結構化輸出
|Chapter 11| 使用LCEL組合流程鏈
|Chapter 12| 整合LangChain工具與代理
|Chapter 13| 實作LangChain應用案例：AI部落格寫手
|Chapter 14| 追蹤與觀測LangChain執行流程
【Part 03 RAG實戰應用】
|Chapter 15| 理解檢索增強生成
|Chapter 16| 載入與分割文件
|Chapter 17| 使用嵌入模型與向量資料庫
|Chapter 18| 結合檢索與生成
|Chapter 19| 實作RAG應用案例：文件問答助理
【Part 04 LangGraph AI Agent實作】
|Chapter 20| 理解LangGraph的流程架構
|Chapter 21| 使用LangGraph建立Agent流程
|Chapter 22| 打造多代理協作系統
|Chapter 23| 設計人機協作流程
|Chapter 24| 管理AI Agent記憶
|Chapter 25| 透過MCP連接第三方工具與資源
|Chapter 26| 實作LangGraph應用案例：可審核與修訂的AI寫作Agent
|Chapter 27| 探索深度代理架構
【Part 05 本地LLM部署與安全設計】
|Chapter 28| 理解本地LLM的部署方案
|Chapter 29| 使用Ollama管理本地模型
|Chapter 30| 實作本地LLM應用案例：RAG文件問答助理
|Chapter 31| 使用LiteLLM建構多模型代理服務
|Chapter 32| 強化生成式AI應用的資安防護
【Part 06 附錄】
|Appendix A| 安裝與設定開發環境
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