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書名：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）
書號：MP22541 作者：潘駿諺（海狸大師） 著 ISBN： 978-626-414-405-6
定價：NT$690元 印刷：單色 頁數：400頁
書籍規格：17*23 上市日：2026/3/5 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：無  
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦技術  
       
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    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），采鑛數據科技 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，采鑛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
 
    潘駿諺（海狸大師）
    我目前就讀成大資訊所碩一，最近都在看用AI幫資安的東西，因為我覺得LLM實在太酷了，所以從大三開始就在玩一些相關的東西，不論是實習、社團、還是我的畢業專題，都摸得到LLM的邊邊毛毛。

    從當時的import transformer到import openai，再到現在只要出一張嘴，整個學習過程讓我覺得很奇妙，也進步太快了，不論是科技、還是自己的成長，也感謝AI工具以及曾經在網路上留下高品質訓練資料的前輩們，於是我秉持著「取之於網路，用之於網路」的精神，在大四的時候，鼓起勇氣參加鐵人賽，結果居然很幸運得獎了，謝謝評審們喜歡我寫的文章，雖然看起來很像小朋友寫的，不過我的目標就是要讓大人及小孩都看得懂我在寫什麼，並在網路上留下精確的資訊科技詞彙來造福下一代人，講得好像很偉大，但就是覺得帥而已。
 
 
 		  
     

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