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內容簡介
從概念到實作，全方位掌握RAG與LangChain
精準打造你的專屬AI系統！
從概念到實作，全方位掌握RAG與LangChain
精準打造你的專屬AI系統！
本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《初探LangChain與LLM：打造簡易問診機器人》，完整收錄生成式AI、大型語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）的核心觀念與技術細節。
書中首先帶領讀者認識生成式AI與LLM的重要觀念，深入探討模型常見的幻覺問題與即時知識更新的難點，並逐步引導讀者學習RAG架構如何有效克服這些挑戰。接著，以詳細且易懂的步驟說明環境建置方法，包括Python、PyCharm、OpenAI API及MongoDB Atlas的設定，確保讀者能快速架設並應用於實務專案。
此外，書中透過實際案例「智慧問診機器人」專案的完整演練，全面介紹LangChain框架的基礎到進階操作技巧，並深入說明如何評估與測試系統效能，運用DeepEval及LLM as a Judge等工具進行成效驗證，幫助讀者掌握RAG系統的實務與優化策略，快速提升實戰能力。
無論你是初次接觸生成式AI的新手，或希望深度實作RAG技術的進階讀者，本書將引導你扎實地掌握理論基礎與技術細節，輕鬆建立屬於自己的高效能智慧應用系統。
【重點摘要】
✦ 理論基礎
深入淺出RAG核心觀念
✦ 環境架
精準打造你的專屬AI系統！
本書改編自第16屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《初探LangChain與LLM：打造簡易問診機器人》，完整收錄生成式AI、大型語言模型（LLM）與檢索增強生成（RAG）的核心觀念與技術細節。
書中首先帶領讀者認識生成式AI與LLM的重要觀念，深入探討模型常見的幻覺問題與即時知識更新的難點，並逐步引導讀者學習RAG架構如何有效克服這些挑戰。接著，以詳細且易懂的步驟說明環境建置方法，包括Python、PyCharm、OpenAI API及MongoDB Atlas的設定，確保讀者能快速架設並應用於實務專案。
此外，書中透過實際案例「智慧問診機器人」專案的完整演練，全面介紹LangChain框架的基礎到進階操作技巧，並深入說明如何評估與測試系統效能，運用DeepEval及LLM as a Judge等工具進行成效驗證，幫助讀者掌握RAG系統的實務與優化策略，快速提升實戰能力。
無論你是初次接觸生成式AI的新手，或希望深度實作RAG技術的進階讀者，本書將引導你扎實地掌握理論基礎與技術細節，輕鬆建立屬於自己的高效能智慧應用系統。
【重點摘要】
✦ 理論基礎
深入淺出RAG核心觀念
✦ 環境架
作者簡介
陳柏翰
陳柏翰
現職生成式AI及資料工程師，專長於Python程式語言、知識型問答系統（RAG，Retrieval-Augmented Generation），以及企業級AI應用的落地實作。擁有多年軟體開發、資料科學與機器學習專案經驗，長期投身於人工智慧產業應用與創新教學，並活躍於技術社群、學術研究與專業寫作領域。
目前就讀於輔仁大學資訊管理碩士在職專班，曾於網通產業、數位科技新創等不同型態企業服務，參與過多項結合NLP與資料工程的大型專案，涵蓋智慧客服、智能醫療諮詢、文件搜尋與自動化知識問答等應用場域。深諳Python、Django、LangChain、OpenAI API、Docker、PostgreSQL、MongoDB等主流技術，亦積極參與新一代AI工具在企業環境中的最佳實踐推廣。
除了專業領域的投入，也善於觀察生活、反思科技與人之間的關係。因此在書寫風格上，力求兼顧專業嚴謹與易讀親和，讓更多初學者、工程師與決策者都能從中找到啟發，真正落實「人人都能用AI提升數據力」的願景。
現職生成式AI及資料工程師，專長於Python程式語言、知識型問答系統（RAG，Retrieval-Augmented Generation），以及企業級AI應用的落地實作。擁有多年軟體開發、資料科學與機器學習專案經驗，長期投身於人工智慧產業應用與創新教學，並活躍於技術社群、學術研究與專業寫作領域。
目前就讀於輔仁大學資訊管理碩士在職專班，曾於網通產業、數位科技新創等不同型態企業服務，參與過多項結合NLP與資料工程的大型專案，涵蓋智慧客服、智能醫療諮詢、文件搜尋與自動化知識問答等應用場域。深諳Python、Django、LangChain、OpenAI API、Docker、PostgreSQL、MongoDB等主流技術，亦積極參與新一代AI工具在企業環境中的最佳實踐推廣。
除了專業領域的投入，也善於觀察生活、反思科技與人之間的關係。因此在書寫風格上，力求兼顧專業嚴謹與易讀親和，讓更多初學者、工程師與決策者都能從中找到啟發，真正落實「人人都能用AI提升數據力」的願景。
「iThome鐵人賽」系列
全系列作共70冊
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