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內容簡介
結合架構思維與實務
帶你從0到1完整理解如何實作AI Agents專案
本書著重於「流程與架構」，提供一套通用的邏輯與方法，協助個人或企業依照自身需求將生成式AI技術實際應用於專案中。本書涵蓋生成式AI應用的兩大面向：生成式AI模型和檢索增強生成（RAG），內容包含大型語言模型（LLM）、模型選擇、部署、RAG技術到AI Agent整合的完整流程，並深入淺出地講解生成式AI的核心概念和實務技巧，讓讀者能夠快速上手，將生成AI技術應用於各種實際場景。
本書特色：
❏ 基本概念與實務應用
介紹生成式AI的基礎知識、大型語言模型、模型服務上線，以及DevOps和MLOps實務。
❏ RAG技術深度解析與應用
深入探討檢索增強生成（RAG）技術，包括知識庫建置、進階檢索方法，以及與AI Agent的整合應用。
❏ 導入策略與未來展望
分析生成式AI技術的導入方法、模型與系統評估，以及未來發展方向。
重點內容：
｜生成式AI基礎與模型選擇｜
。生成式AI的基本概念與介紹
。大型語言模型（LLM）的介紹與使用方法（閉源與開源）
。評估模型能力，並建立可用的AI服務
｜LLMOps與模型部署｜
。DevOps與 MLOps簡介
。LLMOps - LLM for DevOps方法與流程
。透過DevOps進行生成式AI專案的流程再造
本書特色：
❏ 基本概念與實務應用
介紹生成式AI的基礎知識、大型語言模型、模型服務上線，以及DevOps和MLOps實務。
❏ RAG技術深度解析與應用
深入探討檢索增強生成（RAG）技術，包括知識庫建置、進階檢索方法，以及與AI Agent的整合應用。
❏ 導入策略與未來展望
分析生成式AI技術的導入方法、模型與系統評估，以及未來發展方向。
重點內容：
｜生成式AI基礎與模型選擇｜
。生成式AI的基本概念與介紹
。大型語言模型（LLM）的介紹與使用方法（閉源與開源）
。評估模型能力，並建立可用的AI服務
｜LLMOps與模型部署｜
。DevOps與 MLOps簡介
。LLMOps - LLM for DevOps方法與流程
。透過DevOps進行生成式AI專案的流程再造
作者簡介
劉育維
劉育維（Simon Liu）
為人工智慧解決方案領域的技術愛好者，專注於協助企業如何導入生成式人工智慧、MLOps與大型語言模型（LLM）技術，推動數位轉型與技術落地如何實踐。
目前也是Google GenAI領域開發者專家（GDE），積極參與技術社群，透過技術文章、演講與實務經驗分享，推廣AI技術的應用與發展，目前，在Medium 平台上發表超過百篇技術文章，涵蓋生成式AI、RAG和AI Agent 等主題，並多次擔任技術研討會中的講者，分享AI與生成式AI的實務應用。
歡迎追蹤我的LinkedIn，瞭解更多的AI資訊：https://www.linkedin.com/in/simonliuyuwei/
為人工智慧解決方案領域的技術愛好者，專注於協助企業如何導入生成式人工智慧、MLOps與大型語言模型（LLM）技術，推動數位轉型與技術落地如何實踐。
目前也是Google GenAI領域開發者專家（GDE），積極參與技術社群，透過技術文章、演講與實務經驗分享，推廣AI技術的應用與發展，目前，在Medium 平台上發表超過百篇技術文章，涵蓋生成式AI、RAG和AI Agent 等主題，並多次擔任技術研討會中的講者，分享AI與生成式AI的實務應用。
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