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