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首頁仕橙出版Node.js & LLM 原理與實務
Node.js & LLM 原理與實務 書封
M8802

Node.js & LLM 原理與實務

AI 應用程式開發

以 Node.js 建立 LLM 應用程式的實務教材。內容從大型語言模型概念開始，逐步進入多輪對話、上下文記憶、RAG、In-Context Learning、Tool-Augmented Reasoning 與 AI 助理架構。

  • 作者Jollen
  • 執行編輯Jollen 研究室
  • 出版Moko365, Inc.
  • 出版日期2025 年 11 月
  • 頁數346 頁
  • 定價NT$780
  • 實體書 ISBN978-626-99833-3-9
  • 電子書 eISBN978-626-99833-1-5
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About the Book

關於本書

本書是「極簡 LLM 應用程式開發入門」的教材，延續作者在 Node.js 系列著作的風格，採用清楚的步驟式教學，並搭配語意導向的說明，協助初學者理解每一段程式碼背後的設計邏輯。

閱讀本書，您將學會：

  1. 理解 LLM（大型語言模型）的基本概念
  2. 如何用 Node.js 建立基本的 LLM 應用程式
  3. 建立良好的 Node.js + LLM 應用程式架構（可擴充性）
  4. 開發第一個 AI 對話程式
  5. 導入外部資料庫，讓 LLM 應用更聰明並降低成本
  6. 導入 In-Context Learning 與 MAML-en-LLM，提升推理能力
  7. 使用 TAR 與 RAG 技術，打造「極簡 AI Agent」

本書為實務導向的 Node.js + LLM 入門教科書，著重 LLM 的軟體思惟，而非僅是 API 與語法。

LLM 應用基礎

從大型語言模型概念建立第一個 Node.js 應用程式。

上下文與記憶

建立多輪對話、資料記憶與動態語境組裝。

RAG 與 TAR

整合外部資料、檢索流程與工具輔助推理。

AI 助理架構

整合推理、記憶與檢索能力，完成可擴充應用。

Contents

章節目錄

  1. 01LLM 大型語言模型概念
  2. 02打造第一個 LLM 應用程式
  3. 03打造多輪對話與上下文記憶
  4. 04建構具資料記憶能力的語言模型應用
  5. 05開發你的第一個 CLI 對話助理
  6. 06設計可控語境：Prompt Engineering × RAG 整合
  7. 07提示詞的學習性：In-Context Learning × MAML-en-LLM 導論
  8. 08從語言到行動：Tool-Augmented Reasoning 架構與實作
  9. 09記憶就是語境策略：選擇、壓縮與動態組裝技術
  10. 10整合系統思維：打造具備推理、記憶與檢索能力的 AI 助理
Author's Preface

作者序

本書屬於「極簡 AI 入門系列」，延續「Node.js Fullstack 原理與實務」的教學脈絡，協助初學者有效率地入門 AI 應用程式，並修煉 LLM 的思惟內功。讀完本書後，能讓你的 Node.js 應用程式具備「思惟能力」。

這是為 LLM 初學者設計的入門教材，從零開始、逐步建立應用實作能力的學習指南。

何謂「思考」？人工智慧是否會像人類一樣思考？要理解這些問題，掌握 LLM 的原理是第一步。本書以此為宗旨，帶領讀者建立語境與語意導向的工程視角。

在人類思考過程中，先有目的與主題，再運用知識進行推理。LLM 擁有龐大的知識與精密的推論能力，可有效輔助更高品質的思考。軟體工程中的 Pair Programming，結合 LLM 之後形成 Vibe Coding，展現「君臣相輔」的協作樣態。

在 AI 時代，重點從過去強調的「程式邏輯」，轉向對「語境」「語意」與輸出「語氣」的可控。開發 LLM 應用，等同於設計一套可被引導的語意流程。理解 LLM 的本質並親手實作後，便能看見現代 LLM 應用開發與傳統方法論在思惟上的差異：輸出內容的正確性，逐步由輸出語氣與語境契合度來主導。

本書聚焦 LLM 的軟體思惟，而非僅是 API 與語法，期望協助讀者進入「君臣相輔」的全新軟體開發時代。