| 第一部分 GenAI 基礎內容 | 27 |
| 第 1 章 揭開大型語言模型（LLM）的神秘面紗：從入門到核心應用 | 29 |
| 第 2 章 ChatGPT：從研究預覽到引領全球的 AI 革命 | 37 |
| 第 3 章 揭密「提示語工程」：學會如何精準對話 AI，讓它聽懂你的心聲！ | 51 |
| 第 4 章 如何挑選最適合你的大型語言模型？ | 65 |
| 第 5 章 Colab 介紹 | 75 |
| 第 6 章 Colab 操作指南: 就像間開放式實驗室 | 83 |
| 第 7 章 Colab 如何添加 Secret key | 91 |
| 第 8 章 初次認識 Gemini：簡單探索 LLM 開發所需魅力 | 97 |
| 第 9 章 Gradio 是什麼？如何快速打造互動式機器學習應用？ | 105 |
| 第 10 章 Gradio- 啟動篇：打造機器學習應用 | 111 |
| 第 11 章 Gradio- 建立對話機器人 | 117 |
| 第 12 章 Gradio 串接 HuggingFace：從基礎到部署的完整指南 | 127 |
| 第二部分 LLM 開發基礎與應用 | 133 |
| 第 13 章 LangChain 在 LLM 時代的定位：打造你的 AI 應用流水線 | 135 |
| 第 14 章 LangChain 實戰：輕鬆搞定長文與多文件摘要，告別AI 失憶症 | 143 |
| 第 15 章 LangGraph 入門：打造你的AI「智能導航系統」 | 153 |
| 第 16 章 LangGraph 實戰：用 Reflection 模式，打造會自我校稿的 AI 郵件助理 | 161 |
| 第 17 章 LangGraph 從單一代理到協作流程：實現 ReAct、Reflection 與 Hierarchical Workflow | 167 |
| 第 18 章 LangSmith 啟航手冊 | 179 |
| 第 19 章 RAG 的誕生與核心概念 | 187 |
| 第 20 章 RAG 前處理：專屬知識庫的基礎 | 201 |
| 第 21 章 向量嵌入：化文字為數值 | 223 |
| 第 22 章 RAG 鏈組裝，讓外部知識活起來 | 249 |
| 第 23 章 RAG 效能評估 | 275 |
| 第三部分 深刻的工程洞察專案實作 | 315 |
| 第 24 章 多語言翻譯系列一：打造你的第一個 AI 翻譯系統 | 317 |
| 第 25 章 多語言翻譯系列二：你的翻譯，可以更完美 | 325 |
| 第 26 章 多語言翻譯系列三：實現多語言並行翻譯團隊 | 333 |
| 第 27 章 多語言翻譯系列四：用 Reflection 模式檢查翻譯一致性 | 341 |
| 第 28 章 多語言翻譯系列五：打造完整的多語翻譯系統：整合與應用 | 349 |
| 第 29 章 新聞摘要系列一：打造高效社群貼文生成器 | 361 |
| 第 30 章 新聞摘要系列二：讓你的 X 貼文更吸睛！ | 367 |
| 第 31 章 新聞摘要系列三：打造吸睛貼文 | 375 |
| 第 32 章 新聞摘要系列四：摘要貼文改良 | 383 |
| 第 33 章 新聞摘要系列五：打造「一站式」爆款貼文工廠 | 391 |
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