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【电子书】極速ChatGPT開發者兵器指南：跨界整合Prompt Flow、LangChain與Semantic Kernel框架
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自ChatGPT上市滿週年以來，其熱潮未見減弱，OpenAI官方更積極拓展其應用範圍，推出了Plugins與GPTs等服務，進一步豐富ChatGPT的使用場景。這些創新的大型語言模型（LLM）應用，正在逐步轉變我們的軟體操作方式，將自然語言作為輸入介面，以生成的內容作為輸出回應。舉例來說，僅需輸入「明天10點安排業務會議，並通知相關人員」，LLM應用即可自動完成會議的建立與相關通知。這種方式，無疑是人類溝通中最為自然的模式。面對如此劃時代的變革，我們迫切需要適當的開發指導與策略。 自ChatGPT上市滿週年以來，其熱潮未見減弱，OpenAI官方更積極拓展其應用範圍，推出了Plugins與GPTs等服務，進一步豐富ChatGPT的使用場景。這些創新的大型語言模型（LLM）應用，正在逐步轉變我們的軟體操作方式，將自然語言作為輸入介面，以生成的內容作為輸出回應。舉例來說，僅需輸入「明天10點安排業務會議，並通知相關人員」，LLM應用即可自動完成會議的建立與相關通知。這種方式，無疑是人類溝通中最為自然的模式。面對如此劃時代的變革，我們迫切需要適當的開發指導與策略。
本書旨在提供此類指南，專門解析目前市場上兩大主流的LLM應用開發框架—LangChain與Semantic Kernel。無論您是Python或.NET的開發人員，都能從本書中獲得寶貴的知識與技能。除此之外，本書還特別介紹了當前最受企業青睞的知識庫應用架構—RAG實作，以及提示工程的視覺化工具，每個主題都配有專章詳細介紹與實作教學，旨在為讀者提供全面而深入的學習體驗。
【本書特色】
1.首本涵蓋LangChain與Semantic Kernel框架教學指南
在人工智慧領域，ChatGPT已成為不可忽視的焦點。雖然市場上有許多書籍從探討Prompt提示的調用出發，但真正深入探討如何整合外部系統或進行複雜Prompt提示的資料卻寥寥無幾。本書將填補這一空白，專注於兩大主流開發框架：LangChain與Semantic Kernel，為讀者提供深入指南。
2.內容涵蓋向量資料庫、RAG
RAG是目前企業打造知識庫LLM應用的首選架構，其技術層面涵蓋向量、詞嵌入、提示工程，本書一一拆解為讀者提供詳細的RAG設計過程與實作。
3.提示流程視覺化工具
提示流程視覺化工具是一種開發工具，目的在簡化由大型語言模型（LLM）提供之AI應用程式的整個開發週期。可簡化原型設計、實驗、反覆運算和部署AI應用程式的程式。本書手把手教學，甚至可以實現零程式碼建造LLM應用。適合非專業開發者使用。
4.本書適合的「讀者族群」
a.想瞭解如何使用LangChain與Semantic Kernel的開發者
b.想瞭解向量資料庫與RAG架構的開發者
c.想瞭解Prompt提示工程視覺化設計的使用者
d.想瞭解在企業面如何整合ChatGPT導入應用的技術主管
【專業推薦】
本書作者以獨到的見解和深厚的專業知識，對於Azure OpenAI進行了全面的剖析。從基礎的操作介面到複雜的技術實作，每一個細節都被詳盡而清晰地闡述。這不僅使得書籍成為了新手學習的良師，也為經驗豐富的開發者提供了深入挖掘的可能。
——Will 保哥│多奇數位創意 技術總監/Google Developer Expert/Microsoft MVP
本書無疑是ChatGPT應用程式開發領域的傑作，是一本每位開發者都不應錯過的寶貴參考資料。它不僅覆蓋了最新的技術動態和趨勢，還提供了豐富的實戰經驗和建議，讓學習者在探索ChatGPT應用開發的旅程中，既感受到樂趣也能感受到挑戰的吸引力。
——郭曉穎│微軟Azure AI首席產品經理主管
本書綜合LangChain與Semantic Kernel兩大框架的教學書，內容涵蓋Azure OpenAI服務、Hugging Face平台、向量資料庫、提示流、RAG等LLM整合重要議題，相信本書能為有心學習LLM整合應用的朋友提供指引，節省可觀的摸索時間。
——黑暗執行緒
這本書，有技術、有實務，而且有為數不少的實作範例，由三位身為微軟MVP、在AI領域首屈一指的專家們共同著作，相信對需要深入了解生成式AI應用與相關技術的你，是絕佳的選擇。
——董大偉│Microsoft Regional Director / Microsoft MVP / 光岩資訊資深技術顧問 目錄列表:Contents 書封
推薦序
作者序
如何閱讀本書
目錄
CHAPTER 1 Azure OpenAI動手玩
CHAPTER 2 虛擬環境、HuggingFace，與向量資料庫
CHAPTER 3 提示流 Prompt flow – LLM界最潮整合利器
CHAPTER 4 LangChain實戰
CHAPTER 5 Semantic Kernel實戰
CHAPTER 6 番外知識與OpenAI GPTs篇
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