| 第 1 章 大語言模型基礎 | 15 |
| 1.1 大語言模型簡介 | 15 |
| 1.2 LangChain 簡介 | 17 |
| 1.3 雲端模型 Google Gemini 的 API 串接 | 18 |
| 1.4 本地端模型部屬平台 | 21 |
| 1.5 結語 | 28 |
| 第 2 章 提示詞工程的應用 | 29 |
| 2.1 提示詞工程簡介 | 29 |
| 2.2 對話訊息列表 | 31 |
| 2.3 翻譯系統（範例） | 33 |
| 2.4 人資履歷篩選系統（範例） | 36 |
| 2.5 社群留言情緒分析（範例） | 41 |
| 2.6 結語 | 45 |
| 第 3 章 對話機器人 | 47 |
| 3.1 對話機器人簡介 | 47 |
| 3.2 對話機器人原理 | 49 |
| 3.3 對話機器人實作 | 55 |
| 3.4 串流式對話機器人 | 61 |
| 3.5 遊戲 NPC（範例） | 66 |
| 3.6 SQL 指令對話機器人（範例） | 73 |
| 3.7 勞動基準法諮詢對話機器人（範例） | 84 |
| 3.8 結語 | 92 |
| 第 4 章 RAG | 95 |
| 4.1 簡介 | 95 |
| 4.2 文字嵌入模型 | 98 |
| 4.3 向量資料庫 | 111 |
| 4.4 文件載入 | 117 |
| 4.5 文本分段 | 123 |
| 4.6 RAG 系統整合（範例） | 139 |
| 4.7 ReRanker | 154 |
| 4.6 結語 | 159 |
| 第 5 章 Tools / Function Call | 161 |
| 5.1 前言 | 161 |
| 5.2 Tools 原理 | 163 |
| 5.3 Tools 技術探索 | 168 |
| 5.4 Tools 對話機器人 | 180 |
| 5.5 程式與文件助手（範例） | 197 |
| 5.6 結語 | 229 |
| 第 6 章 MCP | 231 |
| 6.1 MCP 簡介 | 231 |
| 6.2 MCP 架構與元件 | 234 |
| 6.3 MCP Server 實作 | 238 |
| 6.4 MCP Client 實作 | 249 |
| 6.5 建立能夠使用 MCP 的對話機器人（MCP Client ChatBot） | 263 |
| 6.6 結語 | 280 |
| 第 7 章 進階技巧 | 283 |
| 7.1 簡介 | 283 |
| 7.2 LCEL | 284 |
| 7.3 結構化輸出 | 294 |
| 7.4 Memory | 307 |
| 7.5 RAG 進階 | 326 |
| 7.6 結語 | 359 |
| 第 8 章 LLM 應用範例 | 361 |
| 8.1 簡介 | 361 |
| 8.2 SQL 資料庫助手 | 362 |
| 8.3 Line 對話機器人 | 378 |
| 8.4 RSS 主題篩選助理 | 391 |
| 8.5 Agentic RAG | 399 |
| 附錄 | 411 |
| A-1 書本範例與開發環境設定 | 411 |
| A-2 Gemini API KEY 申請 | 413 |
| A-3 LM-Studio 安裝、模型下載與伺服器設定 | 414 |
| A-4 Ollama 安裝、模型下載 | 416 |
| A-5 Claude Desktop 安裝與 MCP Server 設定 | 417 |
| A-6 Line API 申請 | 419 |
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