API

★大模型上下文調度理論全解析★MCP協定標準與互動規範詳解★DeepSeek平台API與SDK開發實務★多層級Context Object建模技術★任務導向Prompt合成流程設計★多模態上下文封裝與注入方法★MCP狀態機驅動控制架構實作★智慧郵件系統構建全流程範例★跨模組語義控制與狀態共享模式★開發工具鏈：模擬器、偵錯、Mock測試★複合代理系統專案實戰三例★兼顧專案實作與研究探討的標準參考本書是深入探討大模型上下文管理技術的實戰型技術專著，針對MCP（Model Context Protocol）協定從架構設計、資料結構、互動語義到開發工具鏈全面剖析，為開發者提供一套可系統性複製的大模型應用開發方法論。書中不僅對上下文注入、多模態輸入處理、Prompt合成邏輯等複雜議題做出結構化解析，更基於DeepSeek開放平台實作一套可驗證、可擴充的智慧系統建構流程。無論是Context Object的巢狀結構與狀態快照、還是任務導向的Prompt拼接策略與多輪語義保持方法，皆有範例可循。書末三個大型專案包括AI劇本工坊、自演化議程系統與深夢指令生成器，更直接示範MCP協定在多元領域中的靈活應用與工程價值。適合有意進行智慧Agent開發、研究上下文協定架構或構建LLM應用平台的開發者、架構師與研究人員深入研讀。本書共分為4部分9章，涵蓋MCP協定的原理、標準、開發方法與實踐專案。第一章介紹大模型與上下文管理機制，包含Transformer結構、上下文表示方式及DeepSeek平台API。第二章說明MCP的基本架構、上下文資料結構與狀態管理邏輯。第三章整理MCP協定標準與訊息格式，涵蓋互動協定、錯誤碼、權限與安全設計。第四章深入MCP與大模型的整合流程，包括Prompt注入、多模態處理與KV Cache對齊。第五章說明開發工具鏈、SDK使用與本地偵錯技術。第六章進入應用建構，介紹任務導向上下文組織、模組化設計與狀態控制流程。第七章透過智慧郵件系統示範MCP應用開發的完整實作過程。第八章擴展至多模態整合，處理圖像、音訊與表格型資料上下文注入。第九章提供三個完整實戰專案，展示MCP協定在AI劇本、議程協作與夢境生成領域的應用能力。

【本書特色】分享在 Github 獲得 2,300 stars 的大數據 Side Project――FinMind，並一步步帶領讀者從 0 開始，打造專屬於自己的大數據 Side Project。不同於僅止於教學示範的 Side Project，FinMind 是少數經過實際使用者驗證、長期維運的資料服務，完整呈現資料工程從架構設計、系統實作，到產品化與穩定營運的全流程。讀者不只學會「怎麼做」，更能理解 為什麼要這樣做。【你將學到】資料工程實戰?使用分散式架構蒐集證交所、櫃買中心、期交所等股市資料，?並以容器化技術建構爬蟲、API、資料庫與訊息佇列服務。低成本雲端部署?單月約 5 美金 即可運行完整系統，?一站式管理多台分散式機器與服務。產品化與迭代流程?從單元測試、CI/CD 到 API 上線，?建立可持續維護與擴充的資料產品。監控與視覺化?建立專屬資料儀表板，並以業界主流監控工具掌握系統狀態。

用說的就能寫程式！AI 時代人人必備的開發新技能 本書獨創創新螺旋式學習法，一步步帶你建立 AI 應用開發的能力 ✦ 附完整範例程式碼 ✦ 本地部署 + 雲端整合雙軌教學 ✦ Gemini / OpenAI / Ollama / Claude 四大平台實戰 ✦ 教育部 AI 認證講師親授 ✦ 11 個實戰專案完整收錄 AI 浪潮席捲全球，你是否也想打造屬於自己的 AI 應用，卻因為不會寫程式而卻步？ 本書以「VibeCoding 氛圍編程」為核心，教你用自然語言對話的方式開發程式，完全不需要程式基礎也能完成！書中涵蓋本地部署與雲端整合兩大主軸，從 Ollama 本機運行 AI 模型到串接 Gemini、OpenAI 雲端服務，透過 11 個完整實戰專案，帶你親手打造 RAG 知識庫、智慧記帳、Line 聊天機器人等多元應用。 不論你是完全零基礎的初學者，還是想將 AI 導入工作的專業人士，這本書都能讓你真正掌握 AI 開發的實戰能力！ ________________________________________ 【精采內容】 👉認識 Vibe Coding 氛圍編程，用對話方式開發 AI 應用 👉取得 Gemini、OpenAI 等主流平台 API Key 完整教學 👉掌握地端與雲端 AI 模型串接的核心概念 👉打造 RAG 知識庫問答系統，讓 AI 讀懂你的資料 👉實作智慧記帳、行事曆管理、新聞查詢、電影推薦系統 👉建構 Prompt 互動提示詞生成器，提升 AI 對話品質 👉開發 AI 表單生成與預約系統，自動化日常作業 👉串接 Line Messaging API，打造專屬聊天機器人 👉YouTube 影片自動生成測驗系統實戰 👉使用 Ollama 在本機部署 AI 模型，保護資料隱私 ________________________________________ 【目標讀者】 👉想了解 AI 應用開發，但沒有程式基礎的初學者 👉希望將 AI 導入工作流程，提升效率的上班族與教師 👉對 Line 機器人、RAG 知識庫等熱門應用有興趣的開發者 👉想學習 Vibe Coding 氛圍編程新趨勢的技術愛好者 不會寫程式，也能打造AI應用！本書以VibeCoding氛圍編程為核心，教你用說的就能開發系統，從零開始建立AI實戰能力。內

【書籍特點】★系統解析大語言模型與智慧體的結合機制★建立智慧體的感知、決策與執行架構★實作上下文管理與記憶模組的核心技術★整合向量資料庫與RESTful API進行知識擴充★使用LangChain實現多步驟推理與任務自動化★運用LlamaIndex建構可查詢的智慧知識庫★透過OpenAI API快速搭建可用的智慧體原型★實作出行訂票與語言翻譯等實用智慧應用★處理郵件、自動回覆與多工佇列管理技術★開發具備履歷解析與面試評估功能的智慧體★建立個性化推薦系統與使用者行為預測模型★開發支援多語言、長上下文的智慧寫作工具★實現智慧客服中的對話管理與語義理解模組★涵蓋從需求分析到部署上線的完整開發流程【內容簡介】本書針對AI Agent開發的實際需求，從大語言模型的語言理解能力出發，說明智慧體的核心組成與開發架構，涵蓋記憶模組設計、上下文管理、語義查詢與任務執行等技術關鍵。內容橫跨LangChain、LlamaIndex、向量資料庫整合與OpenAI API實作，並透過郵件回覆、論文潤色、出行訂票與智慧客服等案例呈現LLM應用落地的完整流程。相較於僅介紹語言模型的入門書籍，本書更強調工具鏈的組合與系統層次的實現方式，適合需要從0到1實作智慧體應用的工程師與技術決策者。從開發環境設定、模組設計到部署測試，皆提供具體步驟與實戰細節，是整合語言模型與企業應用場景的實用參考架構。

本書以扎實的 Spring Boot/MVC/API 基礎為基石，帶您精通 Spring AI 的核心組件，最終具備開發企業級 AI 應用程式的能力★ 從 Spring Boot 基礎教起，建立堅實的企業級開發能力★ 精通 RESTful API 設計，打造穩健的生產級後端系統★ 掌握多模態處理、語音合成，擴展智能應用邊界★ 由 API 串接 AI，為模型賦予 Function Calling 行動力★ 實戰企業級 RAG 知識庫，讓 AI 讀懂你的私有文件★ 提供17個實作範例，涵蓋最新的MCP開發【核心基礎】奠定企業級 AI 應用開發基石‧ 穩固開發基礎：深入解析 Spring Boot 自動配置、三層架構，以及 RESTful API 開發‧ 必備觀念與實踐：掌握依賴注入、Validation、全域錯誤處理、安全配置 API Key 的方法‧ 掌握 Spring AI 核心價值：專注於解決將 企業數據、API 與 AI 無縫串聯 的根本挑戰‧ 統一 API 介面：透過 ChatClient，輕鬆整合多種主流 AI 模型【AI 實戰】建構高智能對話與多模態能力‧ RAG 知識庫核心：實作RAG系統，從而解決資料過時或幻覺 問題‧ 賦予 AI 行動能力：透過 Function Calling突破AI限制，讓模型能調用外部 API 獲取即時數據、執行業務操作‧ 記憶與上下文管理：建立 ChatMemory 系統，實現對話歷史的 短期記憶 和跨會話的 長期記憶‧ 多模態功能集成：實現圖片、語音、影片分析及生成等功能‧結構化輸出保證：讓 AI 回應自動轉換為 類型安全 的 Java 物件，便於系統整合與數據處理【企業部署與優化】打造生產就緒的 AI 平台‧ 數據品質保證：深入了解 ETL的 文本清理、智能分塊 和 元資料增強 等技術‧ Advanced RAG：學習 Embedding、Re-ranking排序優化，將檢索準確率提升至 90% 以上‧ MCP協議擴展：掌握MCP，這是標準AI工具接口，可輕鬆整合外部服務‧生產部署與監控：進行效能監控與成本追蹤【本書適合】◎Java 開發者： 熟悉 Spring Boot 或 Spring Framework，希望快速進入 AI 應用開發領域◎企業架構師與技術主管： 負責設計穩定、高效能、可擴展的 企業級 AI 平台 和

【內容特點】大語言模型與LangChain應用架構★OpenAI API金鑰與開發環境建置★模型類別與LangChain快取機制★提示詞範本與多輪對話設計★任務鏈組件：LLM鏈、序列鏈、路由鏈★文件處理：Stuff鏈、Refine鏈與Map-Reduce鏈★記憶體模組：階段緩衝、摘要與Redis整合★LCEL語法與並行處理技巧★Agent系統與多工任務執行★回呼處理與任務即時監控★模型I/O處理與嵌入儲存系統★檢索系統與文字向量儲存架構★系統性能最佳化與查詢任務設計★企業級智慧問答系統建構流程【內容簡介】本書共分12章，第一章介紹大語言模型基本原理與LangChain架構；第二章說明API金鑰與開發工具鏈設定流程；第三章講解模型類別與快取應用；第四章涵蓋提示詞範本、多輪對話與少樣本提示技巧；第五章介紹LLM鏈、序列鏈、路由鏈與文件處理鏈的功能與差異；第六章說明聊天記憶模組、階段摘要與Redis整合方式；第七章描述LCEL語法與並行執行實作；第八章介紹Agent架構、ReAct流程與自訂LLM代理配置；第九章說明回呼處理常式設計與任務監控機制；第十章講解模型輸入輸出解譯與向量儲存結構；第十一章探討系統效能優化、任務鏈拆解與併發處理；第十二章實作企業級智慧問答系統，整合提示、檢索、記憶與回呼模組，展示從需求設計到測試部署的完整流程。

【書籍特點】★解構高維資料儲存與「維度詛咒」問題★比較向量資料庫與傳統關聯式資料庫設差異★探索靜態與動態向量嵌入的生成與應用★分析距離度量失效與高維相似度計算方法★實作HNSW與LSH等近似最近鄰搜尋演算法★評估Annoy與BallTree在不同檢索場景的效能★解析FAISS向量索引類型與GPU加速技術★建構Milvus系統並實現分散式與容器化部署★支援中繼資料條件查詢與多維混合檢索★結合語義嵌入技術進行語義搜尋系統開發★完整實作自動駕駛場景的資料檢索系統★導入預訓練模型與微調生成高品質語義向量★實現RESTful API與雲端語義檢索服務整合★全面覆蓋語義搜索性能調校與異常診斷模組【內容簡介】這是一本針對高維向量資料檢索技術所編寫的系統性實務指南，涵蓋從理論基礎、核心演算法到主流工具與應用部署的完整脈絡。內容不僅說明向量資料庫的設計必要性，也具體分析傳統資料庫在高維資料處理上的限制，進而引入HNSW、LSH、Annoy等近似最近鄰搜尋演算法的實作方法。對於工程應用層面，書中詳細介紹FAISS與Milvus兩大系統的架構設計、索引建構、GPU最佳化與容器化部署流程，並輔以自動駕駛、語義檢索等真實場景的完整案例。實作細節包括語義嵌入生成、向量預處理、多條件查詢與RESTful介面開發，對需要建構語義搜索或高效推薦引擎的開發者而言具有極高參考價值。本書適合AI開發者、搜尋系統工程師、推薦系統實作者及研究高維向量檢索的學術人員使用，是串接模型應用與資料系統的關鍵橋樑。

本書從實用的角度出發，系統性地介紹了利用Python開發管理信息系統和智能應用所需的基礎知識與核心技術。內容涵蓋Python基礎語法、數據結構、面向對象編程、數據庫操作、網絡編程以及AI技術的深度融合。通過豐富的實例和項目，本書詳細講解了如何利用Python構建高效的管理信息系統，並結合AI工具（如大語言模型提示工程、API調用）提升開發效率。書中每章均配有習題和實戰練習，幫助讀者鞏固所學知識。本書既可作為高等院校計算機軟件技術課程的教材，也可作為Python開發者和AI技術愛好者的技術參考書。

本書基於 Gemini 3 與 Nano Banana 模型，聚焦“文檔驅動開發”核心範式，系統闡釋 AI編程的方法與落地實踐。書中精選 15 個覆蓋工作與學習場景的實戰案例，層層拆解從一句話核心想法、參考圖設計風格提取、逆向總結與參考文檔撰寫，到 MVP 文檔編寫與技術選型的全鏈路產品開發邏輯，再延伸至代碼優化、自定義 API 服務及雲端部署的實操環節，助力讀者掌握從產品原型到上線的完整流程。即便沒有技術基礎，也能快速上手並掌握與 AI 高效協作的核心技能。本書適合非技術背景的創業者與自由職業者，產品經理、設計師等非技術崗位的專業人士，希望提升效率的技術從業者，以及教育工作者與學生群體閱讀。

本書是一本全面且實用的指南，它摒棄了枯燥的理論堆砌，以一系列基於問題的實踐練習為引，帶你回歸數學的“基礎”，層層遞進地揭開計算機圖形學的神秘面紗。從繪製簡單的圖形線條與形狀，到熟練應用向量與頂點；從構建和渲染網格，到巧妙運用頂點著色器提升渲染效率，每一個環節都緊密圍繞數學原理展開，讓你在實踐中領悟數學與圖形開發的緊密聯繫。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你將創建屬￿自己的基於數學的引擎和API，並在構建應用程序和示例的過程中不斷實踐，逐步掌握將這些理論知識轉化為實際成果的能力。

本書系統講解複雜系統架構設計知識，兼具理論深度與實踐價值。全書分為三部分，先闡述系統設計基礎概念、分布式系統屬性及核心定理與數據結構；再詳解DNS、負載均衡器、數據庫、分布式緩存等核心組件的設計與實現；最後通過API設計、安全防護等實踐內容及URL短鏈、仿Twitter/Instagram/Google Docs等真實案例，結合面試指南與實用手冊，助力讀者掌握系統設計思維。本書面向軟件工程師、面試求職者等群體，既夯實理論基礎，又提供實操方法，幫助應對系統設計面試與實際工作中的複雜問題。

本書聚焦人工智能與安全測試的交叉創新，系統性介紹了從AI輔助信息收集到漏洞利用開發等前沿技術，比如現代紅隊基礎設施的構建與維護方法，並討論如何使用結合傳統與新型技術的定制工具和框架。全書共11章，第1章梳理了安全測試領域的發展歷程，並闡述三個關鍵變革對網絡安全行業產生的深遠影響；第2章介紹紅隊評估與傳統滲透測試在基本原則和方法論上的區別以及相關基礎框架，並分析這些框架在現代紅隊行動中的實際應用；第3章詳細闡述如何構建和維護紅隊基礎設施；第4章深入探討塑造現代紅隊評估的先進技術體系和工具集，並系統地解析紅隊評估各個作戰階段的細節；第5章重點探討紅隊評估中的人為因素，主要從高級社會工程學技術和物理安全評估兩個維度展開分析；第6章闡述了一系列精密的後滲透方法，幫助紅隊在規避檢測的同時維持對目標系統的持續訪問能力；第7章深入講解針對現代Active Directory(AD)環境和Linux基礎設施的高級攻擊方法；第8章探討人工智能與新興技術在紅隊評估中的應用；第9章系統介紹了在當前競爭激烈的環境下，專業漏洞賞金獵人的基本概念；第10章介紹了一系列用於測試現代Web應用和API的技術方法；第11章闡述人工智能與自動化技術在漏洞挖掘領域中的應用變革。

「軟體開發者與資料科學家必備的實戰資源！Ali以深厚技術與清晰教學，手把手帶你用FastAPI打造可上線的生成式AI服務，從實作中保持領先地位。」 ―Joe Rowe，Applied Data Science Partners技術保證與合規主管 「這是一本極實用的生成式AI入門書籍，詳盡說明如何打造真正能運作的服務，非常適合當成邁入 AI 開發領域的首選書籍。」 ―Julian Brendel，Vitol資深Python開發者 準備好要用生成式AI打造真正可上線的應用程式了嗎？ 本書以實作為核心，教你如何運用FastAPI網頁框架來設計與部署AI服務。你將學到如何整合模型，處理文字、圖像、音訊與影片，並讓服務與資料庫、檔案系統、網站與API自然串接。無論你是網頁開發者、資料科學家，還是DevOps工程師，本書提供的範例、工具與策略，都能幫你打造高效、可隨需擴展、能即時提供服務的AI應用程式。 作者Alireza Parandeh透過清楚的解說與實際範例來介紹身分驗證、並行、快取，同時結合向量庫的檢索增強生成（RAG）技術。你將學會如何檢驗AI輸出品質、提升效能，以及保護微服務的最佳做法，並利用Docker來部署容器，在雲端自信啟動你的AI應用程式。 • 建立可與資料庫、檔案系統、網站及API互動的AI服務。 • 管理並行的AI工作與長時間運行的任務。 • 透過WebSockets與伺服器傳送事件（SSE），以串流形式傳送AI生成的結果。 • 使用身分驗證、內容過濾、限流與速率限制機制來保護服務。 • 透過快取、批次處理與微調技術強化AI效能。 Alireza Parandeh 是獲得英國工程委員會（UK Engineering Council）認證的特許工程師（Chartered Engineer），也是微軟與Google認證的開發者、資料工程師與資料科學家。 #FastAPI #生成式AI #AI服務/應用開發 #RAG #Docker部署AI #Context-rich AI

Python 運算思維Google Colab x Gemini AI零基礎 + 高效率 學「程式設計」內容簡介★★★★★【國內第1本Gemini AI輔助學習Python】★★★★★★★★★★【Google Colab x Gemini AI助攻】★★★★★★★★★★【Gemini API設計智慧客服系統】★★★★★本書特色如下：☆ Gemini AI程式除錯(Debug)、註解、重構和重寫程式的應用。★ 完整的解說機器學習數學原理和演算法。☆ 用Gemini API設計「智慧客服系統」。★ 提供「Google Colab的ipynb檔案」與「一般的py檔案」兩種程式。本書用約700個一般實例與程式實例，同時使用ChatGPT輔助學習，講解了下列知識：★ 科技與人工智慧知識融入內容☆ 完整Python語法★ 串列、元組、字典、集合☆ 經緯度計算城市間的距離★ 數學方法計算圓週率☆ 生成式generator★ 函數與類別設計☆ 設計與使用自己的模組、使用外部模組★ 中文Windows預設cp950與國際通用utf-8格式的檔案讀寫☆ 程式除錯與異常處理★ 正則表達式☆ 影像處理★ Numpy☆ CSV文件★ 2D ～ 3D的Matplotlib中英文靜態與動態圖表繪製☆ 網路爬蟲★ 人工智慧破冰之旅☆ 迴歸分析★ 機器學習使用scikit-learn入門☆ 使用Gemini API設計「智慧客服中心」讀者最值得閱讀本書的十大理由①從零開始的運算思維訓練第 1 章從 Computational Thinking、Python 起源、語言演化一路講解，讓初學者打好電腦科學與邏輯基礎。②完整且紮實的 Python 語法入門到進階從變數、資料型態、字串、串列、迴圈、集合、字典，到函數、類別、模組，內容涵蓋所有核心語法，是最適合初學者的系統化教材。③每章皆搭配大量實例，學得會、用得到例如 BMI、房貸、經緯度距離、凱薩密碼、單字統計、影像處理、成績系統、夏令營、動畫等真實專案，全面強化讀者實作能力。④Gemini AI 系列深度整合，全書都有 AI 助教陪學幾乎每章都有「Gemini AI 輔助程式設計」單元，協助：◎產生程式碼◎除錯◎重構程式◎解釋程式邏輯本書是傳統 Python 教學 x AI 學習流程的最佳融合。⑤完整示範 Google Colab 雲端 Python

輕鬆掌握RPA！將辦公室的電子作業自動流程化！ 第二版將附錄update至ChatGPT-5！ 無需撰寫程式碼、節省寶貴時間、減少人為錯誤 提升整體營運力、兼顧雲端版和桌面版、巧妙搭配ChatGPT 可以任意自訂流程將「Excel操作」、「SQL資料處理」、「Web應用」、「資料夾處理」等一連串作業輕鬆自動化！ ✪可下載本書範例檔案✪ ★全盤掌握RPA：機器人流程自動化的基礎知識、優勢與應用案例。 ★Power Automate新手入門：基本操作與桌面流程的設置。 ★自動化範例實作導引：解析檔案管理及Excel工作表、活頁簿等操作。 ★結合SQL進行資料處理：Power Automate結合SQL指令進行資料處理。 ★生活應用自動化實例：操控應用程式、OCR文字及影像識別、PDF分類動作、LINE群發訊息。 ★網頁應用自動化實例：網路爬蟲、螢幕擷取、爬取表格資料、整合Web服務與ChatGPT API。 ★豐富學習資源：包含官方學習資源、社群論壇和YouTube頻道等。 ★AI工具輔助：ChatGPT 5功能精華及提示詞基本功。 本書為讀者提供了全面且實用的RPA（機器人流程自動化）與Power Automate學習指南。從基礎入門到進階應用，囊括了RPA的各個面向，並透過豐富的實作範例展示如何將這些技術應用於工作與日常生活。無論您是初學者還是尋求技能提升的專業人士，本書將為您提供所需的知識與技巧，幫助您在數位轉型的趨勢中站穩腳步。 每一頁、每一章，都是筆者精心規劃的結晶，希望透過這些文字與範例，不僅僅傳遞知識，更能激發您對自動化潛能的探索熱情。我們相信，技術的學習應該是輕鬆而愉悅的。本書精彩內容如下： ☛初探機器人流程自動化RPA ☛Power Automate的基礎 ☛第一次Power Automate自動化就上手 ☛桌面流程必懂的基礎知識 ☛檔案與資料夾自動化操作 ☛自動化操作Excel工作表 ☛自動化操作Excel活頁簿 ☛在Power Automate結合SQL進行資料處理 ☛生活應用自動化實例 ☛網頁應用自動化實例 ☛Power Automate雲端版的網路服務 ☛Power Automate學習資源 ☛ChatGPT 5聊天機器人與提示詞基本功 第二版將附錄update至ChatGPT-5！ 本書為讀者提供了全面且實用的RPA（機器人流程自動化）與Po

本書聚焦大模型開發全流程，從Transformer 到GPT，深度解構大模型的技術核心，從0到1 重構複現大模型，直擊智能體開發與RAG知識庫開發前沿，全書通過代碼級實踐揭示大模型的技術原理與奧秘，鋪就一條從“理解原理”到“親手締造”的進階之路。書中詳解Ollama 本地部署、FastAPI 服務器及雲端API 調用，覆蓋Qwen、DeepSeek 等主流模型部署方案。實戰智能體開發，基於大模型API 與LangChain 框架，實現工具調用、增強檢索、並行工作流；基於多重融合查詢、任務分解、假想文檔嵌入等實現RAG知識庫構建；解讀DeepSeek模型的技術演進路徑，剖析多頭潛在注意力、DeepSeekMoE架構、多Token預測、GRPO等前沿創新設計。本書所有章節配備同步教學視頻，所有代碼採用PyTorch框架編寫，在無GPU的情況下，僅需16GB內存即可正確運行。本書可作為本科院校和高職院校人工智能專業的學習教材，也可作為創新創業、實訓實習、大模型微專業和畢業設計的參考教材，適合社會各界工程人員學習參考。

身處 LLM 時代的必備技能 AI 爬蟲與資料檢索的全本機工作流 你還在用傳統的方法爬取網路資料嗎？還在手動分析 HTML 網頁結構、逐一定位網頁元素、再手刻爬蟲程式嗎？身處 AI 世代，是時候該學習更聰明、更高效的資料收集方法，讓你坐在電腦前，喝著咖啡、悠閒地看著 AI 為你自動爬取網路資料。在 AI 飆速發展的今天，傳統網路爬蟲技術正迎來全新的變革。過去，Python 爬蟲程式的開發者必須自行剖析 HTML 網頁結構，撰寫繁瑣複雜的資料擷取規則與步驟；如今，隨著 LLM 的普及，AI 已能協助我們理解 HTML 網頁結構、定位網頁資料，甚至能夠自動化建立整個爬取流程，大幅提升開發效率。本書從 HTML 結構解析入門，循序講解 BeautifulSoup + CSS 選擇器、lxml + XPath 表達式、正規表達式等核心技術，再深入 Selenium 模擬瀏覽器互動及 Scrapy 爬蟲框架的專業應用，帶領讀者全面掌握靜態與動態網頁擷取技術。更進一步結合 Playwright 自動化瀏覽器、以及 AI 驅動的爬蟲框架 Crawl4AI 和 ScrapeGraphAI，讓 LLM 成為理解與提取網頁資料的主力。不只如此，本書採用 n8n × Ollama 全本機架構，無需 API Key、無需 Docker，即可整合 SearXNG 搜尋引擎、Crawl4AI API 資料爬取、Qdrant 向量資料庫與 RAG 知識檢索生成，最終打造出 MCP + AI Agent 自動化流程 ⸺ 從搜尋、爬取到資料處理與知識生成一手包辦！本書特色: 用 AI 分析 HTML 結構建立 Python 網路爬蟲▸全面掌握靜態與動態 HTML 網頁擷取技術，CSS Selector、XPath 一次上手▸實戰演練 BeautifulSoup、Selenium、Scrapy 經典 Python 爬蟲框架Python × LLM 建立 AI 網路爬蟲▸整合 OpenAI、Gemini、Groq、Ollama 等多種 LLM，打造智慧爬蟲系統▸運用 AI 驅動的爬蟲技術 Crawl4AI 與 ScrapeGraphAI，自動理解並提取網頁內容▸結合非同步程式設計，提升資料抓取效率與彈性整合 Python × AI 網路爬蟲的 AI 工作流程：n8n▸以視覺化介面建立自動化流程，輕鬆整合

提昇TypeScript技術的83個具體做法 「Effective TypeScript探討使用TypeScript時最常見的問題，並提出實用的、結果導向的建議。無論你的TypeScript經驗如何，都可以從本書學到一些東西。」 ―Ryan Cavanaugh，微軟TypeScript工程主管 「本書滿載著實用的撇步，專業的TypeScript開發者都應該把這本書放在桌上。即使你認為已經熟悉TypeScript了，買下這本書也絕對不會後悔。」 ―Yakov Fain, Java Champion TypeScript是包含型態的JavaScript超集合，能有效解決許多JavaScript惡名昭彰的問題。然而，TypeScript有自成一格的學習曲線，開發者往往需投入大量時間來實際操作才能有效運用其強大功能。這本實用的書籍採取《Effective C++》與《Effective Java》（皆由Addison-Wesley出版）風糜已久的寫作風格，提出83條具體建議，明確說明哪些做法值得採用、哪些應該避免，以及如何深入理解這門語言的設計思維。 作者Dan Vanderkam將透過實際範例指引你如何實際運用每一項建議。無論你是TypeScript的初學者，還是已掌握基礎知識、希望更進一步的開發者，本書都將協助你晉升為能熟練運用 TypeScript的專家。 第二版內容更新至TypeScript 5.X，並加入了兩個全新章節，深入介紹型態級程式設計與各種進階的 TypeScript技巧。 •學習TypeScript型態系統的運作細節 •使用型態推斷，以最少的型態註記來獲得嚴密的安全性 •設計型態，讓程式碼更安全且更容易瞭解 •使用泛型型態與型態級設計來定義複雜的API •瞭解依賴項目與型態宣告檔案在TypeScript之中如何運作 •將JavaScript程式順利遷移至TypeScript

全面升級最新的資安挑戰與雲端時代需求 ！  更貼近實務：補充真實案例，幫助企業在混合雲、多重裝置環境下落實零信任網路。  涵蓋更廣：延伸到容器、微服務、API安全，符合現今IT架構的核心場景。 ⚡ 工具與方法更完整：介紹新一代的存取控制、監控與驗證技術，並搭配實作建議。  策略到落地：從概念、架構到部署細節，提供領導者與技術人員都能立即採用的路線圖。 幫助你從單純的「安全架構」思維，升級到面對不可預測威脅的長期戰略。 「零信任不僅是一種策略，更是一種思維方式──它挑戰既有假設，檢視每一次互動，並守護我們的數位系統免受隱藏威脅的攻擊。本書為技術長、工程師，以及所有正踏上零信任旅程的 IT 專業人員，提供實用的指引。」 ――Ann Johnson，微軟資安事業群副總裁 「本書以淺顯易懂的語言，包裝了零信任安全的核心概念。不論是初學者還是專業人士，都是必讀的權威著作。」 ――Karan Dwivedi，Google資安工程經理 這本實用指南深入解析零信任安全模型。零信任是一種資安思維的根本轉變：它摒棄傳統「邊界防護」的概念，要求我們「永遠假設已被攻破」以及「從不盲目信任，而要持續驗證」。 全新修訂的第二版，納入更多情境案例、真實範例，以及對關鍵概念更全面的解說，幫助讀者完整理解零信任架構： ．探討零信任模型的核心概念，包括：信任引擎（trust engine）、政策引擎（policy engine）、具情境感知的代理（context-aware agents）。 ．了解如何將安全性嵌入系統運作之中，每章最後皆附有引導式情境範例。 ．學習如何從傳統的邊界式網路，遷移到真正上線運作的零信任架構。 ．透過案例研究，洞察各組織導入零信任的實際經驗。 ．認識由 NIST、CISA、DoD等單位提出的各種零信任架構、標準與框架。

【書籍特點】★美食推薦與商品推薦系統整合★多輪語言學習與語音互動應用★戲文生成與小說創作自動化★智慧電影推薦與職業媒合系統★履歷生成與留學文書產出流程★職涯推薦與工作技能對應模型★圖片處理、影像生成與換臉技術★情緒分析與使用者評價介面建構★文字轉影像與手繪圖辨識系統★足球與網球運動員資訊查詢模組★菜譜推薦與旅遊圖鑑呈現介面★文案生成與文字校正整合應用★法律諮詢與知識問答服務實作★文風模擬與語體轉換工具開發★前端介面設計與Node.js整合流程★大模型API串接與多語系應用部署【內容簡介】本書共分30章，涵蓋30個實用的大語言模型應用專案。第一章介紹美食推薦系統，實作隨機推薦功能；第二章為語言學習平台，結合大模型進行語言對話；第三章為戲文生成工具，自動產出劇情內容；第四章為智慧電影推薦，整合演算法與GUI介面；第五章為影像處理應用，包含影像增強與生成；第六章設計職業匹配系統，分析履歷並提供建議；第七章實作簡歷生成工具，自動填寫履歷內容；第八章為產品推薦系統，根據輸入條件推薦商品；第九章開發文字互動小說專案；第十章為小說創作平台，自動續寫故事內容；第十一章為情緒分析工具，可解析用戶情緒傾向；第十二章實作文字轉影像工具；第十三章提供足球賽事資訊；第十四章為圖書館檢索系統；第十五章為音色轉換工具；第十六章實作智慧換臉應用；第十七章協助撰寫留學文書；第十八章開發寵物照護小幫手；第十九章分析使用者評價內容；第二十章為旅遊地點圖鑑查詢；第二十一章為文案生成助手；第二十二章為菜譜推薦平台；第二十三章為文字校正工具；第二十四章提供網球運動員資訊；第二十五章設計職業推薦系統；第二十六章建構職場知識問答平台；第二十七章為手繪圖像辨識；第二十八章為文獻閱讀助手；第二十九章開發法律諮詢小程式；第三十章實作文風模擬應用。

若要打造可推理及提取外部資料、理解前後脈絡、可投入正式環境的 AI 應用程式，你就必須熟悉熱門的開發框架與平台 LangChain。它可以用來建立、執行與管理有自主行動能力的 app。目前已有許多頂尖公司採用 LangChain，包括 Zapier、Replit、Databricks 等。對於已經學會 Python 或 JavaScript，且想要掌握 AI 能力的新手開發者而言，本書是必備的學習資源。 作者 Mayo Oshin 與 Nuno Campos 透過實用的見解與深入的教學，帶領你逐步掌握 LangChain 的運用。從基礎概念開始，一步步帶你建立一個可正式上線，並且能夠使用個人資料的 AI agent。 • 運用 retrieval-augmented generation（RAG）技術，結合外部的即時資料來提升 LLM 的準確性。 • 開發並部署能夠與使用者聰明地互動，並且記得前後脈絡的 AI 應用程式。 • 透過 LangGraph 來使用強大的 agent 架構。 • 整合並管理第三方 API 與工具，以擴充 AI 應用程式的功能。 • 監控、測試與評估 AI 應用程式，以提升效能。 • 瞭解 LLM app 開發的基礎知識，並學習如何在 LangChain 上加以活用。 ------------------------------------------------------------- 「本書包含條理分明的講解和可落實的技巧，是掌握 LangChain 的強大功能，並用它來製作可上線的生成式 AI 與 agent 的首選資源。對於想充分利用此平台之潛力的開發者來說，是必讀之作。」 ── Tom Taulli，IT 顧問暨《AI輔助程式開發》作者 「這本完整的指南涵蓋文件提取與檢索，以及在正式環境中部署與監控 AI agent 的完整知識。透過引人入勝的範例、直覺的圖解與實際的程式碼，讓 LangChain 變得既有趣又好玩！」 ── Rajat K. Goel，IBM 資深軟體工程師 「這是一本完整的 LLM 指南，不只介紹基礎知識，也探討生產階段，充滿技術見解、實用策略，以及強大的 AI 模式。」 ── Gourav Singh Bais，Allianz Services 資深資料科學家暨技術內容撰寫人

用一本書走完AI專案的最後一哩路，打造專屬於你的機器學習服務告別只能離線展示的模型，成為業界渴求的全方位AI人才！★ 別讓模型只活在筆電裡！這本書教你打造成真正的產品！★ 一本書搞定！從開發、部署到維運的完整實戰指南。★ 全端AI應用，一次學會Docker、MLflow、Streamlit、FastAPI、BentoML。★ 親手打造音樂推薦系統，讓你從做中學、馬上看見成果。★ 不只給程式碼，更教你背後觀念，讓你不再盲目照抄。【打好地基】搞懂MLOps核心觀念，不再紙上談兵●完整生命週期：從商業需求到監控迭代，一次搞懂 AI 產品的五大核心階段。●關鍵維運挑戰：深入了解資料漂移、模型老化，剖析模型上線後為何會「變笨」。●版本控制核心：不只管程式碼，更要學會管理資料與模型，確保專案的可追溯性。●迭代優化思維：掌握模型與資料導向策略，聰明提升模型表現，告別盲目調參。【動手實戰】跟著做，親手打造全端AI應用●音樂推薦系統：以真實資料為例，整合所有主流工具，讓你從做中學。●高效實驗追蹤：導入DVC和MLflow管理資料、模型與參數，告別混亂的開發過程。●現代化模型部署：採用BentoML將模型打包成產品，實現真正的線上服務。●打造互動式前端：使用Streamlit開發視覺化介面，讓你的AI服務更好用。【整合應用】將模型變為產品，創造真實價值●建構完整架構：整合Docker、資料庫與FastAPI，打造穩定可靠的後端服務。●API整合串接：將你的模型封裝成API，與其他應用程式順暢溝通。●職涯技能升級：填補從「模型開發者」到「AI系統架構師」的關鍵知識缺口。【本書適合】●資料科學家：模型準確率很高，卻不知道如何部署上線，讓它真正發揮價值？●軟體工程師：想踏入最熱門的AI領域，卻不知從何開始建構機器學習系統？●機器學習工程師：厭倦了零散的知識，想尋求一套完整的MLOps實戰方法？●技術主管與PM：需要規劃與評估AI專案，想精準掌握從開發到上線的每個環節？●所有想踏入這個領域的人： 只要你想搞懂AI如何從無到有變成產品，這本書就是你的最佳起點！想了解AI如何從無到有變成產品？別懷疑，這本書就是為你而寫！

JavaScript快速入門與樂趣兼備 《JavaScript程式設計的樂趣》是一本節奏明快又充滿樂趣的程式設計入門指南，帶你用 JavaScript輕鬆踏進程式設計的世界。翻開本書，立刻開始撰寫程式、解決問題，並在短時間內完成可運作的網頁應用與遊戲。 你將從學習變數、陣列、物件、函式、條件判斷、迴圈、類別等基本的程式設計概念開始；在生動的範例和實作練習的幫助下，這些基礎知識將幫助你結合JavaScript、HTML與CSS，建立可以立即執行的互動式網頁應用程式。 接著，你將運用新習得的技能完成三個專案：  一個有虛擬對手的乒乓球模擬遊戲  一個能產生電子音樂的應用程式  一個能從API取得資料並進行視覺化的平台 在這個過程中，你將學到如何： ．透過操作文件物件模型（DOM）來即時更新網頁內容。 ．觸發函式來回應按鍵和滑鼠點擊等事件。 ．使用JavaScript和HTML的Canvas元素產生圖形和動畫。 ．利用D3.js程式庫和可縮放向量圖形（SVG）進行資料視覺化。 ．運用Tone.js和Web Audio API製作電子音樂。 如果你正想一探程式設計，《JavaScript程式設計的樂趣》就是你的魔法工具，帶你快速進入這個奇妙世界，輕鬆寫出真正的程式。別再等了，現在就出發吧！

本書聚焦 AIGC 與智能體編程開發實戰，圍繞開源大模型與API調用展開。本書分為10章，從基礎理論到實際開發，全面講解基於開源大模型與Serverless API的智能應用開發。第1～3章介紹Serverless API、大模型應用架構和開發環境搭建；第 4～6 章以流行的開源模型(如DeepSeek、Stable Diffusion、Whisper 等)為基礎，逐步指導讀者掌握文本生成、圖像生成、語音處理的 API 開發技能；第 7、8 章深入多模態應用開發，如視頻生成與跨模態交互；第9、10 章講述 AI Agent、檢索增強生成(RAG)與微調技術的高階實踐，以及企業案例與未來趨勢。本書以實戰為核心，案例豐富、通俗易懂，適合對 AIGC 與智能體編程開發感興趣，具備基礎編程知識的開發者、創業者以及技術愛好者快速上手並應用於實際工作或教學中。

作者以30多年的豐富教學經驗，透過日常生活範例進行解說，讓你快速掌握C語言的核心精髓。 書中收錄ChatGPT輔助學習專章，示範AI如何成為你程式設計的好幫手！ ◎ 以教學與自學並重的方式編排，兼顧授課使用與個人進修。 ◎ 結合理論與實務，從輸入與輸出、運算子、選擇敘述、迴圈敘述、記憶體的位址到指標與函式、陣列、字串、結構、檔案處理，最後以專題實作串連全書重點，讓你真正學會靈活運用。 ◎ 每章有豐富的實作範例，附有練習題與習題，讓你不只懂，更能「寫出程式、靈活修改」。 ◎ 書中程式完全以C99標準加以撰寫，可輕易移植到不同平台的編譯程式。 ◎ 從C邁向C++，在扎實的C語言基礎之上，帶你初探物件導向程式設計的核心概念。 ◎ AI神助攻！帶你善用ChatGPT有效地學習C程式設計，包括：產生程式碼、除錯與錯誤說明、最佳化與重構建議、API語法的查詢使用、文件撰寫與註解產生、技術問題解決。

?剖析 DeepSeek 核心架構與 MLA 注意力模組?系統講解 MoE 混合專家模型的設計與調度?建構完整的 PyTorch 多模態開發環境?從基礎到進階掌握自注意力與位置編碼原理?實作自回歸架構下的文字生成與情感分類?探討 GQA、MQA、差分注意力等調優策略?整合 API 調用與應用場景中的任務鏈設計?部署本地多模態模型並實作 LoRA 微調?實戰多模態圖文問答與交叉注意力語音轉換?實現 Token 壓縮與特徵融合技術於影像識別?使用 VQ-VAE 與 FSQ 進行影像與語音重建?完整開發跨平台智慧客服應用與 UI 前端整合本書重點在於多模態大模型 DeepSeek 的核心技術架構，深入解析其高效注意力機制（如MLA、MQA、GQA）與混合專家模型（MoE）在實際應用中的設計與優化策略。內容涵蓋從PyTorch環境建置、API串接到LoRA/PEFT微調等多個開發環節，並透過情感分類、語音辨識、圖文問答、影像生成等跨模態實例，具體展示各模組在不同任務中的運行特性與效能差異。書中對於特徵融合策略、位置編碼設計、token壓縮方法等議題也有細緻探討，尤其在調優章節中，對各類注意力變種模型的適用條件與實作瓶頸提供實證分析。對於希望深入理解高性能Transformer架構、多模態任務建模及部署流程的開發者與研究者而言，本書可作為技術參考與實作指南。

☆Transformer 架構與 MoE 專家路由解析☆DeepSeek 系列模型架構與優化策略☆FP8 混合精度與 DualPipe 平行算法實作☆多頭注意力與跨節點通訊技術最佳化☆程式自動生成、自動補全與偵錯技術☆Prompt 工程與 Few-shot、Soft Prompt 設計☆多工任務調度與跨領域特化模型應用☆零售、製造等行業的訂製化實戰案例☆資料構建、自監督學習與模型微調☆DeepSeek-R1 自回歸快取與長上下文推理☆分散式訓練與推理部署策略☆API 呼叫設計、吞吐調校與系統整合本書共分為十一章，涵蓋大模型核心技術與實務應用。第一章介紹大模型的演進歷程與基礎概念，說明深度學習、Transformer 與 MoE 架構的發展脈絡。第二章深入解析 DeepSeek 的核心設計，包括多頭注意力、FP8 混合精度與跨節點通訊技術。第三章建立大模型開發基礎，從 API 調用到資料準備與模型訓練。第四章聚焦對話生成與語義理解，實作多輪對話與語意分析。第五章實作從文字到程式的智慧開發流程，包含程式補全與錯誤偵測。第六章說明多工學習與跨領域應用，包括少樣本調適與領域特化。第七章系統介紹 Prompt 工程設計與調優策略。第八章探討模型最佳化與分散式部署。第九章解析資料構建與自監督學習流程。第十章展示訂製化模型開發在零售與製造業的應用案例。第十一章專章說明 DeepSeek-R1 的推理引擎與最新優化技術。全書內容完整銜接理論與實踐，適合開發者快速掌握 DeepSeek 的開發核心。

你與 AI 大神的距離，只差這本「動手做」的實戰指南！ 翻開本書，開始打造專屬於你的第一個 AI 應用吧！★ AI 當你的程式助教，從零開始不怕痛！ 本書專為入門者設計，帶你從 Colab 環境建置到程式碼實作，每一步都有白話說明。 ★ 掌握 LangChain、LangGraph、LangSmith核心框架，晉升 AI 開發者 不只教你用 AI，更教你打造 AI！學會業界最主流的 LLM 應用框架，讓你的作品更上一層樓。 ★ 深入 RAG 技術，徹底告別 AI 的胡說八道 本書帶你深入剖析 RAG（檢索增強生成）技術，讓你的 AI 應用能整合外部知識，提供有憑有據的精準回答。 ★ 打造兩個超酷專案，作品集馬上 +1 親手實作出「多語言 AI 翻譯系統」與「自動化新聞摘要與社群貼文產生器」，從理論到實踐，完整體驗開發流程。 ★ Gradio 讓你的成果被看見，輕鬆做出互動介面 學會用 Gradio 快速打造使用者介面，讓你的 AI 程式不只會跑，還能動手玩，輕鬆分享給朋友與全世界。 【專家推薦】我認為這本書非常棒的地方是恆修在技術講解中融入了大量的實務考量。比如在討論文件分割時，不僅考慮技術層面的語義完整性，還顧及了不同文件類型（技術文件、公司政策、API 文件等）的特性差異，提供了針對性的優化策略。這些步驟也確實是我們在業界實務開發上會考慮到的「眉角」。這樣貼近實際應用場景的設計，才會讓讀者能夠將所學直接應用於企業級專案開發。喬泰科技股份有限公司 - 邊緣運算電腦總監暨AI 系統架構師侯冠宇【第一部分：打好 GenAI 核心基礎】◆揭開 LLM 的神秘面紗：從大型語言模型的運作原理、Transformer 架構，到什麼是 Token，用最白話的方式，讓你真正搞懂 AI 如何思考。 ◆學會與 AI 高效溝通：深入「提示語工程」的核心策略，學習如何下達精準指令，讓 AI 聽懂你的心聲，產出高品質的結果。 ◆開發環境一次搞定：帶你無痛上手 Google Colab，從建立筆記本、操作介面到管理 API 金鑰，讓你擁有一個免費又強大的雲端開發實驗室。 【第二部分：掌握 LLM 開發框架與應用】◆LangChain 實戰入門：學習如何使用 LangChain 這套強大的開發框架，將資料載入、切割、儲存到模型串接的複雜流程，變成像堆積木一樣簡單有趣的過程。 ◆LangGrap

本書系統闡述自動化測試在軟件開發生命週期中的理論體系與工程實踐。本書從自動化測試方法論入手，全面覆蓋軟件全生命週期中的應用場景，包括測試左移、持續集成、測試右移、敏捷開發和DevOps等；深入探討自動化測試的框架選型、測試用例管理、測試策略等核心理論與方法；詳細解析TDD、ATDD和活文檔等自動化測試實踐；對比分析單元測試、API自動化測試、UI自動化測試、性能測試和自動化安全測試等不同測試類型，並介紹在不同平臺下的數十種主流開源自動化測試框架和工具。此外，本書前瞻性地探討自動化測試在Serverless架構下的應用，以及大語言模型輔助自動化測試的理論與實踐。為增強學習效果，本書附贈超過10小時的配套教學視頻，使本書兼具理論深度與實踐指導價值。本書可作為軟件測試工程師、質量分析師、軟件開發人員和項目管理人員的參考書，也可作為高等院校計算機及相關專業師生的教學用書。

應用程式安全是Web開發人員最關心的議題，無論是以前端框架開發使用者界面，還是建置後端伺服器，都需要洞悉威脅，並清楚掌握如何防止駭客佔上風。 本書內容涵蓋瀏覽器端和伺服器端的應用程式安全所需知識，是開發人員必讀寶典，書中提供經過驗證的技術，可適用於任何技術堆疊，並以作者親身經歷加以說明，讀者可學到必要實作的安全原則，甚至還能一窺駭客用來攻破系統的巧妙工具和技術。 本書包含： ．安全第一的開發流程 ．網頁應用程式中的加密技術 ．供應鏈和API攻擊 ．遭受駭客入侵時的因應之道 適合具備基本 Web 應用程式設計與相關技術知識的讀者。

帶你升級Java實力的必備加速器⚡ ️增強技能 專案提效 職涯升級 「這是開發人員都該人手一本的好書，清楚呈現Java程式設計的運作原理，及其多年來與時俱進的樣貌。」 —Achyut Madhusudan 軟體開發人員，任職於Red Hat 這本經典的Java指南，內容已完整涵蓋至Java17，不論是想徹底發揮最新語言特性的資深開發者，還是渴求清晰學習脈絡的入門新手，都能在這本書中找到答案。 -------------------------------------------------------------- 這本最新版的《Java技術手冊》，不僅幫助有經驗的Java程式設計師充分運用Java17的各項特性，也為新進開發人員提供了清晰的學習路徑。本書內容經過徹底修訂，加入了豐富的程式範例，示範如何善用現代Java API的完整優勢，最佳開發實務，並介紹Java物件模型強化的最新特性，這些都是每位開發人員必備的知識。 全書分為兩大部分：第一部份的內容節奏明快，簡潔扼要，介紹Java程式語言的用法和Java開發平台的核心概念。第二部分的章節則聚焦於Java核心觀念和API引用，解釋如何使用Java語言實際完成程式設計的工作。 本書學習目標有： * 徹底掌握至Java17的語言特性與核心函式庫。 * 學習Java語法和物件導向程式設計的模型。 * 探索泛型、列舉、標註和Lambda表達式。 * 探討並行性與記憶體之間密不可分的關係。 * 深入學習Java最新的輸入/輸出API，包括非同步管道。 * 熟悉OpenJDK內建的開發工具。

跟 ChatGPT 對話，害怕隱私資料被竊取嗎？擔心串接 API 的額度爆表，花費太高嗎？在本地端運行 AI 模型也許是你的好選擇！▌ 精通 Ollama 全技巧，客製化模型自由打造 ▌▌ 資料隱私保密不外洩，最強草泥馬養成攻略 ▌本書將手把手帶你將 LLM 裝進自己的電腦裡，詳解 Ollama 本地端模型部署的完整流程，深入剖析各種不同功能的預訓練模型和架構。並搭配對話式介面、Ollama API、程式設計，甚至是對模型進行微調訓練，開啟無限的客製化可能，打造屬於你的離線 AI 助理！◆ 【本機設備要求全面解析】：想在本地端運行大型語言模型卻不知從何開始？不清楚自己的電腦能跑得動什麼規模的模型嗎？本書將帶您深入理解模型格式、量化技術、容量大小與運行效率之間的眉眉角角，協助你找到最適合的硬體設備，避免踩坑，一次到位！◆ 【熱門預訓練模型測試比較】：GPT-OSS、Gemma3、Llama3、Phi-4、Mistral、DeepSeek、Qwen3……到底哪個模型最適合你？本書透過多樣化的資料集，針對 「知識性問答與繁體中文理解」、「多語言翻譯能力」、「數學能力」、「邏輯推理能力」、「程式碼生成」 等五大面向進行實測，並整理各模型的優劣與性能表現，幫助你快速找到最符合需求的語言模型。◆ 【微調訓練的完整流程示範】：想讓 AI 變得更懂你？不知道如何建構訓練資料集？本書將從資料集格式開始介紹、一步步到自動生成 QA 問答資料集、LoRA 微調訓練，並詳解超參數的用途和調整方向，讓你能最佳化訓練效果，打造出專屬的產品客服機器人。◆ 【Vibe Coding × MCP 實戰工作流】：AI 不只會聊天，它還能幫你寫程式、操作各種應用程式！讓我們把 Ollama 結合 Vibe Coding 與 MCP，從程式碼自動生成、補全與除錯，到串接外部工具和即時資料，讓大型語言模型突破「只能說、無法做」的限制。◆ 【Bouns 超值加贈】：服務專區搭配豐富學習資源，不會寫程式也能一鍵運行，搞定模型轉檔、量化或微調的方方面面。

★★★「程式設計不再孤軍奮戰，讓 AI 成為你的戰友！」★★★☆☆☆「用 VS Code + Copilot，讓寫程式變得像聊天一樣簡單！」☆☆☆★★★「專案實戰，立即上手，程式設計不再卡關！」★★★《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》帶你進入 AI 輔助程式設計的新世代。本書不僅教你如何用 VS Code 打造專屬開發環境，更完整揭示 GitHub Copilot 的秘密武器：自動補全、錯誤修正、重構優化、AI 對話寫程式，讓你像專業工程師一樣高效開發。◎為何要讀這本書？在這個 AI 與程式設計緊密結合的時代，單靠背誦語法已經不足以讓你成為一位優秀的工程師。《寫程式的AI戰友 - VS Code x GitHub Copilot》將帶給你三大核心價值：1. 掌握開發主流工具VS Code 是全球最受歡迎的開發環境，本書完整介紹其安裝、操作與進階應用，讓你在最短時間內熟悉業界標準工具。2. 學會駕馭 AI，而不是被 AI 取代GitHub Copilot 能幫你寫程式，但本書更強調「思維升級」——如何正確下指令、判斷 AI 建議的正確性，培養「指揮 AI」的能力，避免淪為被動依賴。3. 專案實戰，立即上手從 CLI 工具到資料分析，從 API 整合到自動化報表，本書以專案導向學習，讓你邊學邊做，學到的技能馬上能應用在實際工作與專案中。◎ 讀完這本書，你將：☆ 熟悉 VS Code 與 Python 的整合操作。☆ 能使用 GitHub Copilot 提升開發效率，寫程式就像與 AI 對話。☆ 具備判斷、比較與優化程式碼的能力。☆ 透過專案實戰累積經驗，快速從初學者邁向專業者。這不只是一本文教你「怎麼寫程式」的書，而是一本幫你建立 「AI 時代程式設計思維」 的手冊。◎本書特色：☆從零開始：安裝 VS Code、設定 Python 環境、快速上手介面操作。☆AI 實戰：完整示範 Copilot 的用法——寫程式、除錯、重構、生成測試與文件。☆專案導向：涵蓋 CLI 工具、資料處理、API 整合等專案，邊學邊做，馬上能用。☆資料科學應用：結合 Jupyter Notebook、NumPy、Pandas、Matplotlib，立即展現 AI + Python 的威力。☆思維升級：教你如何成為「指揮 AI 的人」，而不是被 AI 主導

>資 料 不 外 流，模 型 任 你 遊

從現代網頁爬取資料爬取×解析×轉換──讓資料收集快、準、全，告別繁瑣工作！從HTML到API、從圖片到文字，使用Python做網頁爬取，能廣泛應用於市場預測、機器翻譯甚至是醫學診斷，實用性極高。因此，無論在哪一個領域，網路爬蟲都可以更有效地應用於商務、分析、提升生產效能，開創新機會。「本書是內容豐富的傑作，可幫助讀者有意識地、有效地抓取網頁資料，值得推薦給想從網站爬取資料、打算建立網站和分享資料的每一個人。」 —Michael HopkinsP.Geo., PMP如果說程式設計像魔法一樣，那麼「網站擷取」無疑就是一種巫術，只要寫一個簡單的自動程式，就可以用它來查詢網頁伺服器、請求資料、解析資料，並提取所需資訊。本書第三版經過徹底翻新，不僅介紹網路爬取，也全面性地教你如何從現代網頁抓取幾乎每一種類型的資料。本書的第一部分專門討論網路爬取機制，包括使用 Python 從網頁伺服器請求資訊、初步處理伺服器的回應，以及自動和網站進行互動。第二部分則探討更具體的工具和應用，以應對可能遇到的各種網頁爬取情境。本書教你如何：•解析複雜的HTML網頁•使用Scrapy框架來開發爬蟲•儲存你抓到的資料•從文件中讀取和提取資料•清理格式不嚴僅的資料，以及將之正規化•讀寫自然語言•爬取表單與登入網站•爬取JavaScript和 API•使用和編寫「圖片轉文字」軟體•避免爬網陷阱和反機器人封鎖•使用爬蟲來測試自己的網站

用最實務的方式，讓 AI 真正為你的系統工作，從此告別只會聊天的 AI，打造能解決實際問題的智慧助手！★ 用 Node.js 打造強大 AI 應用★ JavaScript/Node.js全端開發，Web 工程師最熟悉的技術棧★ 涵蓋 RAG 知識庫、工具調用、多 Agent 協作等企業級應用技術★ 實戰導向教學，每章都有完整可執行的程式碼範例★ 不只教你用 AI，更教你把 AI 整合到既有系統中只要你曾經想過：「如何讓 AI 加入我的系統，為我工作？」 這本書，就是你的一個解答。【專家推薦】這本書正是「AI 原生」思維的結晶。書裡不只是把你帶著寫出一個 AI 應用而已，更重要的是教你怎麼善用 AI 工具的特性，像是怎麼設計提示詞、怎麼處理多輪對話、怎麼拆解工作流程，甚至連安全性、效率管理這些小細節都有涵蓋。—— 古健樺政大數位內容學程兼任講師 / 熊熊幹大事 BearDBT 設計總監【基礎入門】從理論到實作的第一步‧ AI 與 LLM 核心概念：從 Token、Embedding、多輪對話機制完整解析帶你更認識 AI‧ 環境搭建與 Discord Bot 開發：用最熟悉的 JavaScript 開始你的 AI 之旅‧ OpenAI API 整合實戰：掌握 ChatGPT API 的正確使用方式________________________________________【進階技巧】Prompt Engineering 提示詞工程‧ 零樣本、少樣本提示技巧：讓 AI 理解你的真正需求‧ 角色提示與思維鏈：打造有個性、會推理的 AI 助手‧ 格式化輸出與安全防護：用 Zod 確保穩定性，防範 Prompt Injection 攻擊________________________________________【核心技術】Tool Calling 讓 AI 長出手腳‧ Function Calling 實戰：從遊戲指令到官方 API 的進化史‧ 多輪工具調用：讓 AI 學會「連續技」，處理複雜任務‧ OpenAI 官方工具整合：Web Search、Image Generation 輕鬆上手________________________________________【企業應用】Workflow 與 Agent 團隊協作‧ 多 Agent 協作模式：協調者-工作者、評