從 AI Demo 到企業上線：從知識引擎、多語互動到治理合規

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書名：從 AI Demo 到企業上線：從知識引擎、多語互動到治理合規
書號：MP22616	作者：陳葵懋、鄭智遠、小朱	ISBN： 978-626-414-623-4
定價：NT$680元	印刷：單色	頁數：368頁
書籍規格：17*23	上市日：2026/9/11	譯者：(無)
學習定位：初階	本書附件：GitHub下載
前往購買 >> 蝦皮購物	類別：電腦技術

台灣首部AI專法《人工智慧基本法》正式上路，
你的AI系統準備好了嗎？

一本補齊企業AI上線三大關卡：知識可信、多語品質、治理合規

● 向量搜尋做完了，企業RAG的麻煩才正要開始

● AI翻譯真正的難題，從「翻得出來」之後才開始

專文推薦

書裡的每一條規則，背後大概都有一次真的出過的事。看別人的，會比自己撞一次便宜。

書裡的範例是 C# 加 Azure，技術棧不一樣也沒差，後三章的問題換成哪一家雲端都躲不掉。我自己是從第四章開始讀，那一章把前面的東西串成一條流程，看完再回頭讀第二、三章，就會知道每個設計是為了擋哪一種錯。如果你的工作是替這種系統簽字放行，第五章可以單獨先看，跟會不會寫程式沒關係，那一章的份量單獨成一本都夠，光是後面那份參考文獻就值回票價。

AI 做得出東西這件事，這一兩年已經不太需要再證明了。難的是做出來之後，敢不敢讓它去接電話、發公告、回客訴。如果你或你的同事正在把 AI 的東西往正式環境推，這本我強烈推薦，而且是那種會一直翻、翻到書角都捲起來的工具書，買就對了。

——五倍學院，高見龍

內容介紹

RAG 已經建好了，為什麼答案還是找不準？模型明明會翻譯，為什麼企業仍要面對專有名詞、文件格式、語音辨識、品質追蹤與人工覆核？

企業 AI 真正的挑戰，往往從 Demo 完成後才開始。

本書以企業 AI 產品化為主線，結合作者群的第一線實務經驗，帶你看見看似容易上手的 RAG 與 AI 翻譯，在實際導入時為何比想像中更加複雜。從常見問題、容易踩到的坑，到背後原因與解決方法，逐步拆解企業 AI 從功能實作走向正式上線的關鍵環節。

全書最後進入 AI 治理與法規，帶領讀者認識台灣首部以人工智慧為主體的專法《人工智慧基本法》，理解資料治理、隱私保護、資安、透明、公平、可追溯與責任歸屬等原則，將如何影響企業未來的 AI 導入、系統設計與營運管理。

這是一本寫給開發者、架構師、技術主管與企業 AI 導入團隊的實戰指南，協助你提前看見問題、避開常見陷阱，讓 RAG 找得更準、翻譯品質更穩，也讓 AI 系統能在創新、營運與治理之間穩健上線。

本書範例原始碼 : https://github.com/iangithub/ai-demo-to-production

CHAPTER 1 Azure Foundry：企業AI Agent的產品化起點

1.1 從碎片化到統一：Microsoft Foundry的誕生
1.2 Foundry能力光譜
1.3 建立你的第一個Foundry Project
1.4 Foundry AI Services：Speech快速體驗
1.5 Foundry AI Services：Translator即時翻譯
1.6 Realtime GPT：即時語音互動、即時翻譯與即時轉錄
1.7 本章小結

CHAPTER 2 Azure AI Search與Foundry IQ：打造企業級RAG知識引擎

2.1 從會回答，到根據公司資料回答
2.2 Azure AI Search在RAG架構中的位置
2.3 索引設計與建立第一個索引
2.4 典型的RAG：先把可控路線做好
2.5 Agentic retrieval：把檢索變成多查詢流程
2.6 Foundry IQ：Agent的知識層
2.7 提升RAG精準度與評估
2.8 治理、成本與正式環境注意事項
2.9 本章小結

CHAPTER 3 企業語音及多語翻譯的核心挑戰與技術

3.1 企業翻譯與一般翻譯的差異
3.2 靜態內容的挑戰與解法
3.3 動態語音的挑戰與解法
3.4 企業知識的對齊與沉澱
3.5 模型與能力分工
3.6 本章小結

CHAPTER 4 從Prompt到平台落地：打造高品質企業多語翻譯應用

4.1 飯店多語翻譯應用的控制流程
4.2 翻譯前的共用控制資料
4.3 住宿規範翻譯中的專有名詞控制
4.4 圖片與PDF文件的OCR前處理
4.5 多格式文件翻譯
4.6 語音轉文字後的服務詞校正
4.7 即時字幕與會後逐字稿的輸出分流
4.8 逐字稿整理與會議結論管理
4.9 品質檢查與修正沉澱流程
4.10 知識閉環於飯店多語翻譯流程整合的應用
4.11 本章小結

CHAPTER 5 現代組織不可不知的AI治理

5.1 AI 治理的概念
5.2人工智慧之法治框架
5.3 與AI治理相關的國際標準框架
5.4 AI供應鏈的八個層次
5.5 治理的最後一哩路：使用者邊界意識
5.6 與AI治理相關的事件
5.7 AI 治理的結構性挑戰
5.8 合規路徑：從原則到實踐
5.9 治理實務：以企業翻譯為例
5.10 給組織的行動建議
5.11 參考文獻

陳葵懋（Ian Chen）

微軟AI領域的最有價值專家（Microsoft AI MVP），以及微軟國際認證講師（Microsoft MCT），目前任職於一等一科技股份有限公司，多本生成式AI技術著作。
專注於軟體架構設計、雲端解決方案、生成式AI應用解決方案，經常於於Microsoft Tech days、Microsoft DevDays Asia、iThome等大型技術研討會擔任講者，同時也是高雄技術社群K.NET的聯合創辦人，樂於分享經驗，疫情期間曾開發「敗口罩」、「找找快篩」LINE Bot，相信軟體技術應發揮影響力創造更美好的生活。

鄭智遠

長期投入企業系統開發逾二十年，專注於系統架構規劃、製造流程數位化與跨系統整合，專長涵蓋C#、ASP.NET、企業Web系統、ERP、PLM、MES、QMS，以及CI/CD自動化部署。深耕軟體技術社群約十五年，曾經營KSDG，並持續參與K.NET的技術交流與經驗分享，致力於將複雜技術轉化為容易理解、能夠實作並真正落地的內容。
近年專注於人工智慧在製造業與企業場景中的導入，實務範圍包含通用型AI對話助理、RAG企業知識庫、多語翻譯、AI Agent、AI會議助手、品質問題分析、8D改善及AI治理。持續整合人工智慧、企業資料與既有作業流程，讓AI不只停留在技術展示，而能真正解決現場問題，為企業數位轉型與營運改善創造實際價值。

小朱

資深軟體開發工作者，K.NET社群共同創辦人，專長為軟體架構、企業應用與分散式系統之開發。曾於2004-2019間獲選Microsoft MVP、於大型研討會中擔任講師。
在因緣際會下主導與完成數個組織的資訊安全管理系統導入，對ISO與ISMS管理制度相當熟悉。
近期對AI發展浪潮快速變遷的治理議題及AI對軟體開發產業的影響有所心得，並持續關注中。

範例程式檔

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