>資 料 不 外 流，模 型 任 你 遊<

No data out, all models in play

本書是專為考量資料隱私問題但又想開發結合大型語言模型 LLM 應用者所設計，不倚賴大型 AI 公司的雲端服務，利用 Ollama 系統建置本機 LLM 推論引擎，既保護隱私又節省串接大型 AI 公司 API 服務的費用。更重要的是，可視需要變換模型，不會被大型 AI 公司綁架，完全彈性自主。本書還具備以下特色：

LangChain 應用程式開發框架

除了簡化程式撰寫，更可跨模型，即使要改用大型 AI 公司的模型也不需要重新撰寫程式。LangChain 框架提供有外部函式（工具）的抽象層，可立即將既有的函式變成模型可用的工具，加上 LangChain 社群的豐富工具，簡直就像是 LLM 軍火庫，讓模型不只能說一口好話，還能付諸行動，可以達成像是執行 SQL 語句查詢資料庫等各種功能。

RAG 應用開發

對於需要參考私有資料的應用情境，LangChain 也提供有完整的 RAG 支援，不但可讀取 PDF/網頁/JSON 等各種格式資料來源，也提供多種文檔切割方式與 FAISS 等嵌入式資料庫儲存/檢索機制，瞬間就能幫模型補足專屬知識，協助解答問題。

AI Agent 代理應用

LangChain 設計有現成的 AI Agent 框架，搭配剛剛提到的各式工具與 RAG 機制，即可設計可自主思考，規劃行動並實際完成任務的 ReAct Agent。

　　獨家 LangGraph 主題

考量到一般 Agent 帶來的不確定性，LangChain 生態系加入了 LangGraph 框架，可以設計具備穩定流程的 Agent 代理，避免 Agent 陷入無窮迴圈無法完成任務的窘境。

　　LangSmith 評估系統

補上 Agent 代理應用的最後一塊拼圖，透過 LangSmith 服務檢視 Agent 執行過程，可評估執行效能、prompt 成效、模型規劃行動優劣，不再只用感覺評斷。

本書特色

自由彈性的本地端 Ollama 模型，節省 API 串接費用 

出張嘴用自然語言替代 SQL 語句查詢資料庫

從 PDF/網頁/JSON 檔擷取資料補充模型知識打造 RAG 應用

善用 prompt 技巧避免模型產生幻覺

設計有記憶、可自主決策規劃並執行任務的 AI Agent 代理

獨家 LangGraph 教學，設計穩定流程的 AI Agent

利用 LangSmith 監測 AI Agent 執行流程