Node.js生成式AI應用開發實戰:實作OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG,打造從雲端到本地LLM的混合式安全架構(iThome鐵人賽系列書) (電子書)

電子書Node.js生成式AI應用開發實戰:實作OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG,打造從雲端到本地LLM的混合式安全架構(iThome鐵人賽系列書) (電子書)

出版日期:
2026/05/01
88
680598
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第一本Node.js開發者駕馭LLM的生成式AI應用實戰指南
OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG
從零開始打造專屬你的生成式AI應用!


【內容簡介】
♚OpenAI API入門:LLM知識深入淺出,提示工程輕鬆上手
♚LangChain實戰:模組化元

內容簡介

第一本Node.js開發者駕馭LLM的生成式AI應用實戰指南
OpenAI API × LangChain × LangGraph × RAG
從零開始打造專屬你的生成式AI應用!


【內容簡介】
♚OpenAI API入門:LLM知識深入淺出,提示工程輕鬆上手
♚LangChain實戰:模組化元件開箱即用,打造可組合的AI應用
♚RAG與AI Agent:向量資料庫整合實作,建構企業級智慧系統
♚本地LLM與資安:雲端與本地混合架構,AI應用安全防護實戰

本書內容改編自第17屆iThome鐵人賽生成式AI組優選系列文章《用Node.js打造生成式AI應用:從Prompt到Agent開發實戰》。以Node.js打造生成式AI應用為主軸,透過完整的實戰範例,協助開發者快速熟悉AI工具鏈。本書分為五大篇章,循序漸進地帶領讀者掌握生成式AI應用開發的關鍵要素:

✪PART 1 OpenAI API基礎應用:瞭解LLM核心概念,掌握OpenAI API使用模式、提示工程與函式呼叫。
✪PART 2 LangChain核心應用:掌握LangChain提示模板、結構化輸出、LCEL流程鏈與工具代理整合。
✪PART 3 RAG實戰應用:實作文件載入與分割,整合嵌入模型與向量資料庫建構RAG問答系統。
✪PART 4 LangGraph AI Agent實作:建構具備多代理協作、人機互動、記憶管理與MCP整合能力的AI Agent。
✪PART 5 本地LLM部署與安全設計:整合Ollama與LiteLLM建構雲地混合模型架構,並涵蓋資安防護策略。


【目標讀者】
✪想從OpenAI API起步進入AI應用開發的入門者。
✪想使用JS生態圈工具打造生成式AI應用的Node.js開發者。
✪想運用自有知識庫打造RAG應用的企業內部技術團隊。
✪想掌握生成式AI系統設計原則、部署模式與安全風險評估的技術主管與架構師。
✪想理解LangChain、LangGraph、Ollama等框架的獨立開發者與技術創作者。


【專業推薦】

如果你拿到這本書,記得不要只是照做,多去思考作者的選擇邏輯。要知道半年、一年後,技術可能就變了,書裡的具體做法可能就過時了。但如果你學到的是一位資深工程師怎麼看待新技術、怎麼做選擇,那這個能力不會過期。

─ 張天豪,永豐金控科技長


這不是一本「介紹AI有多厲害」的書。它在做的事情,是告訴你怎麼把LLM變成一個可以放進系統裡、可以維運、可以信任的元件。這是一條從一開始「能跑」走到最後「能上線」的完整路徑,而不只是把技術點攤開來的知識拼盤。

─ 周立夫,永豐金控數位科技處副處長
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產品目錄

【Part 01 OpenAI API基礎應用】
|Chapter 01| 理解大型語言模型的核心概念
|Chapter 02| 掌握OpenAI API的使用模式
|Chapter 03| 使用OpenAI API建立第一個應用
|Chapter 04| 運用提示工程打造可控的角色與回應
|Chapter 05| 調控取樣參數Temperature與Top-P
|Chapter 06| 使用Function Calling讓模型呼叫工具

【Part 02 LangChain核心應用】
|Chapter 07| 理解LangChain的核心概念與生態系
|Chapter 08| 使用LangChain建立LLM應用程式
|Chapter 09| 設計LangChain提示模板
|Chapter 10| 解析LangChain結構化輸出
|Chapter 11| 使用LCEL組合流程鏈
|Chapter 12| 整合LangChain工具與代理
|Chapter 13| 實作LangChain應用案例:AI部落格寫手
|Chapter 14| 追蹤與觀測LangChain執行流程

【Part 03 RAG實戰應用】
|Chapter 15| 理解檢索增強生成
|Chapter 16| 載入與分割文件
|Chapter 17| 使用嵌入模型與向量資料庫
|Chapter 18| 結合檢索與生成
|Chapter 19| 實作RAG應用案例:文件問答助理

【Part 04 LangGraph AI Agent實作】
|Chapter 20| 理解LangGraph的流程架構
|Chapter 21| 使用LangGraph建立Agent流程
|Chapter 22| 打造多代理協作系統
|Chapter 23| 設計人機協作流程
|Chapter 24| 管理AI Agent記憶
|Chapter 25| 透過MCP連接第三方工具與資源
|Chapter 26| 實作LangGraph應用案例:可審核與修訂的AI寫作Agent
|Chapter 27| 探索深度代理架構

【Part 05 本地LLM部署與安全設計】
|Chapter 28| 理解本地LLM的部署方案
|Chapter 29| 使用Ollama管理本地模型
|Chapter 30| 實作本地LLM應用案例:RAG文件問答助理
|Chapter 31| 使用LiteLLM建構多模型代理服務
|Chapter 32| 強化生成式AI應用的資安防護

【Part 06 附錄】
|Appendix A|安裝與設定開發環境

作者介紹

王雋凱

現任永豐金控數位科技處研發工程師,專注使用JavaScript生態系打造可落地的應用,長期關注生成式AI、軟體工程與金融科技發展。具備Web前後端整合經驗,致力於將AI技術導入實務並轉化為可維運的系統設計。著有《Node.js量化投資全攻略:從資料收集到自動化交易系統建構實戰》。

【得獎紀錄】
✪2025年 iThome(第17屆iThome鐵人賽)生成式AI組優選
✪2022年 iThome(第14屆iThome鐵人賽)Software Development組冠軍
✪2014年 經濟部技術處〈搶鮮大賽〉系統實作類佳作
✪2011年 經濟部工業局(第16屆資訊服務創新競賽)IAP2資訊技術應用組第二名
✪2011年 經濟部工業局(第16屆資訊服務創新競賽)IAP2智慧手持裝置應用主題獎
✪2011年 經濟部工業局〈App Star高手爭霸戰市集應用軟體設計大賽〉入圍

規格

誠品貨碼 / 2683183622009
ISBN13 / 9786264144964
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786264145725
頁數 / 428
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
檔案格式 / PDF(39MB)
檔案匯出格式 / PDF 提供 Adobe DRM
TTS朗讀 / EPUB不提供TTS朗讀

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  3. 報紙、期刊或雜誌。
  4. 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
  5. 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
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