圖解生成式AI｜一次搞懂AI如何繪圖、寫作與協作
Visualizing Generative AI
內容簡介
✦ 來自業界專家的推薦 ✦
「當你與同事及客戶合作時，熟悉生成式AI是核心職能之一。本書透過簡明的圖表來解釋生成式AI的基本概念、用法，以及實際影響力，是專為初次接觸AI的領導者與高階主管而設計的快速入門指南。」
—— Eliot Danner，Google常務董事
生成式AI（GenAI）具備改革商業流程的潛力，但許多工作者還在探索如何建構、優化、撰寫提示詞以善用GenAI工具來滿足需求。此外，在使用GenAI時也有一些陷阱必須避免，例如安全風險與幻覺。你必須看穿這項技術的能力與侷限，才能做好工作。這本平易近人的指南，將透過一場饒富趣味的旅程，協助各種程度的讀者掌握GenAI。
本書提供大量吸引人的圖表與插圖，無論你是好奇的IT專業人士、渴望掌握最新技術的商業領導者、正在探索雲端運算與AI職涯的學生，還是期待接觸GenAI的任何人，這本書都是完美的起點。你將遍訪生成式AI的全貌，探索這項技術如何運作，以及各企業與組織成功運用它的各種秘訣。
• 瞭解生成式AI的演進歷程，並聚焦於重大的突破
• 熟悉可用來執行GenAI任務的各種工具與平台
• 檢視實務應用場景，例如聊天機器人與工作流程自動化
• 學習可在後續GenAI旅程中持續延伸的基礎知識
「當你與同事及客戶合作時，熟悉生成式AI是核心職能之一。本書透過簡明的圖表來解釋生成式AI的基本概念、用法，以及實際影響力，是專為初次接觸AI的領導者與高階主管而設計的快速入門指南。」
—— Eliot Danner，Google常務董事
生成式AI（GenAI）具備改革商業流程的潛力，但許多工作者還在探索如何建構、優化、撰寫提示詞以善用GenAI工具來滿足需求。此外，在使用GenAI時也有一些陷阱必須避免，例如安全風險與幻覺。你必須看穿這項技術的能力與侷限，才能做好工作。這本平易近人的指南，將透過一場饒富趣味的旅程，協助各種程度的讀者掌握GenAI。
本書提供大量吸引人的圖表與插圖，無論你是好奇的IT專業人士、渴望掌握最新技術的商業領導者、正在探索雲端運算與AI職涯的學生，還是期待接觸GenAI的任何人，這本書都是完美的起點。你將遍訪生成式AI的全貌，探索這項技術如何運作，以及各企業與組織成功運用它的各種秘訣。
• 瞭解生成式AI的演進歷程，並聚焦於重大的突破
• 熟悉可用來執行GenAI任務的各種工具與平台
• 檢視實務應用場景，例如聊天機器人與工作流程自動化
• 學習可在後續GenAI旅程中持續延伸的基礎知識
目錄
Chapter 1 生成式AI在一瞬間隨處可見
何謂生成式AI？
AI讓機器具備真人的能力
生成式AI是怎麼運作的？
在六年之間，從Transformers演變到ChatGPT
生成式AI的挑戰
本書其餘章節的安排
Chapter 2 使用生成式AI
出色的初稿
提示GenAI模型
建構具備GenAI能力的產品
設計GenAI應用程式架構
Chapter 3 生成式AI的應用場景
客戶支援
程式碼審查與生成
知識管理與搜尋
資料分析與洞察
行銷與廣告
Chapter 4 建構代理式系統
為什麼需要代理式系統？
實作代理
在LangGraph中的代理式工作流程
在AutoGen與LangGraph之間做出選擇
RAG代理
讓代理使用結構化的資料
代理式架構
代理整合模式
Chapter 5 設計GenAI應用程式架構
選擇基礎模型
在創造力與風險之間找到平衡點
低風險情境的架構
中風險情境的架構
高風險情境的架構
微調模型
Chapter 6 建立負責任的GenAI應用程式
為何負責任的GenAI不一樣？
價值對齊與安全性
人類與 AI 互動的倫理
社會層面的影響
LLMOps
摘要與總結
何謂生成式AI？
AI讓機器具備真人的能力
生成式AI是怎麼運作的？
在六年之間，從Transformers演變到ChatGPT
生成式AI的挑戰
本書其餘章節的安排
Chapter 2 使用生成式AI
出色的初稿
提示GenAI模型
建構具備GenAI能力的產品
設計GenAI應用程式架構
Chapter 3 生成式AI的應用場景
客戶支援
程式碼審查與生成
知識管理與搜尋
資料分析與洞察
行銷與廣告
Chapter 4 建構代理式系統
為什麼需要代理式系統？
實作代理
在LangGraph中的代理式工作流程
在AutoGen與LangGraph之間做出選擇
RAG代理
讓代理使用結構化的資料
代理式架構
代理整合模式
Chapter 5 設計GenAI應用程式架構
選擇基礎模型
在創造力與風險之間找到平衡點
低風險情境的架構
中風險情境的架構
高風險情境的架構
微調模型
Chapter 6 建立負責任的GenAI應用程式
為何負責任的GenAI不一樣？
價值對齊與安全性
人類與 AI 互動的倫理
社會層面的影響
LLMOps
摘要與總結
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