從 Prompt 到 Product:掌握 GPT 模型 API、RAG、Agent 與 Codex 實踐指南

柯克(Ko Ko)、陳葵懋(Ian Chen)、Ryan Chung

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商品描述

搶先使用最強GPT-6模型
你還停在跟 AI 聊天,別人已經叫 AI 去上班。
從「幫我寫」到「照規格做」,
讓 AI 讀資料、用工具、完成任務,才是 Agent 精神

一次打包
● ChatGPT API × RAG × AI Agent × Work × Codex

● Python、Node.js、C#三語言完整範例



跟 AI 聊天,只能得到答案;讓 AI 進入工作流程,才能得到成果。它可以把零散的會議紀錄整理成待辦與客戶信、讀懂你的文件並附上來源回答問題、串接工具完成多步驟任務,甚至依需求規格寫出、測試與驗收一個應用。但前提是,你要知道怎麼交代工作、設定限制、判斷它有沒有做對。

本書從 ChatGPT 的實用協作開始,帶你走進 GPT-6 API、多模態、Microsoft Foundry、RAG、AI Agent、Work 與 Codex。非工程讀者可以學會把需求說清楚、把成果驗收好;開發者則可用 Python、Node.js、C# 把 AI 真正接進產品。別再只問AI能做什麼,開始讓它替你完成一件事。

 

這不是一本只教提示詞,也不是只寫給工程師的 API 手冊,而是從「用AI 協作」走到「打造 AI 應用」的完整路線。適合想用ChatGPT改變工作方式的知識工作者、產品經理、行銷與企劃人員,以及準備把AI接進服務或產品的開發者。沒有程式背景的讀者,可以從提問、整理資料、Work 與驗收方法開始;具備 Python、Node.js 或 C# 基礎的讀者,則能進一步實作多模態應用、RAG 知識庫與 AI Agent,把 AI 從好用的工具,變成能真正協作的工作系統。

本書範例源始碼:
https://github.com/iangithub/GPTBook2

作者簡介

陳葵懋(Ian Chen)
微軟AI領域的最有價值專家(Microsoft AI MVP),以及微軟國際認證講師(Microsoft MCT),目前任職於一等一科技股份有限公司,多本生成式AI技術著作。

專注於軟體架構設計、雲端解決方案、生成式AI應用解決方案,經常於於Microsoft Tech days、Microsoft DevDays Asia、iThome等大型技術研討會擔任講者,同時也是高雄技術社群K.NET的聯合創辦人,樂於分享經驗,疫情期間曾開發「敗口罩」、「找找快篩」LINE Bot,相信軟體技術應發揮影響力創造更美好的生活。


柯克(Ko Ko)
連續當選多年微軟AI領域的最有價值專家(Microsoft AI MVP),曾任職於財星世界500強企業、美國矽谷科技新創、澳洲雪梨科技新創、美國上市公司等企業,擅長於AI技術與軟體開發。他曾在ModernWeb、.NET Conference、PyCon APAC、PyCon HK、DevDays Asia等等的國際大型年會擔任講者,也曾在四大會計、上市櫃公司、大專院校等擔任內訓講師,累計已超過萬名聽眾。

他是技術社群Chatbot Developers Taiwan的核心成員,在社群裡也分享過許多自然語言處理和聊天機器人相關的實戰和心得。他熱愛向大眾分享他的經驗與所學,並且相信這樣分享的過程中能讓彼此都更進步。經營臉書粉絲專頁「大魔術熊貓工程師」。

 
Ryan Chung
行動開發學院MobileDev.TW創辦人,曾獲微軟人工智能大賽特別獎,目前為製造業上櫃公司AI顧問、微軟Ignite國際大會專家、MVP Summit Pre-Day / Reactor / DevDaysAsia / .NET Conf Taiwan講師、中央大學AI學程兼任講師、元智大學資工系兼任助理教授級專業技術人員。專長於雲端生成式AI應用整合開發,使用Microsoft Foundry / Azure AI Service。2022年起,獲選為微軟AI MVP人工智慧最有價值專家。

目錄大綱

CHAPTER 1 先看懂 GPT-5:能力、入口與工作方式Outputs、 工具、圖像與語音
1.1 GPT-5.6 模型能力地圖:ChatGPT 選項、API 家族與推理 模式
1.2 ChatGPT、OpenAI API、Azure OpenAI:三條路怎麼選?
1.3 OpenAI 開發平台全景
1.4 GPT-5 如何改變一般人的工作習慣


CHAPTER 2 把 GPT-5.6 用進工作與生活:提問、協作
2.1 初次見面:ChatGPT / GPT-5.6 介面與小技巧
2.2 提示的秘密:目標、脈絡、標準、輸出
2.3 知識工作者 × GPT-5.6:寫作、摘要、重寫、分析
2.4 學習 × GPT-5.6:教學、語言、邏輯、研究輔助
2.5 日常生活 × GPT-5.6:決策、整理、企劃
2.6 GPT-5.6 對話技巧:如何讓成果更穩定


CHAPTER 3 GPT-6 Astra API 開發入門Responses API、 Structured Outputs、工具、圖像與語音
3.1 GPT-6 Astra 的定位與模型選擇
3.2 用官方 SDK 跑通第一個 GPT-6 Responses API 請求
3.3 Prompt 設計與輸出控制:讓 GPT-6 完成指定任務
3.4 Structured Outputs:讓模型輸出真正可被程式使用的資料
3.5 Tools、Function Calling 與 Agent 基礎
3.6 長上下文、多輪狀態與進階工作流
3.7 圖像理解、生成與編修
3.8 Audio API:語音轉文字、文字轉語音與即時互動


CHAPTER 4 Microsoft Foundry×GPT-6×Azure AI
4.1 Microsoft Foundry:資源建立與入口網站
4.2 Microsoft Foundry - Discover 探索
4.3 Microsoft Foundry - Build 建置 / Operate 營運 / Docs 文件
4.4 Microsoft Foundry - Azure AI 服務:文字轉語音
4.5 Microsoft Foundry - Azure AI 服務:文字情緒分析與 人事時地物分析


CHAPTER 5 用GPT做RAG:你的資料,你的AI助理
5.1 認識Embeddings
5.2 產生第一個 Embedding
5.3 向量資料庫
5.4 RAG 是什麼
5.5 我的資料我做主:實現 RAG 應用
5.6 提升 RAG 精準度與評估


CHAPTER 6 GPT-6×Microsoft Foundry ×AI Agent:人工智慧 代理人
6.1 打造第一個 AI Agent - 情緒價值機器人 - 使用 Microsoft Foundry 入口
6.2 打造第一個 AI Agent - 情緒價值機器人 - 使用 Foundry Agent Service
6.3 AI Agent 與 Tools 工具呼叫 - 網路搜尋
6.4 AI Agent 與 Tools 工具呼叫 - Remote MCP
6.5 Microsoft Foundry - Workflows 多重 AI Agent 協同合作: 這是一隻很好寫的筆

 
CHAPTER 7 Work mode 與 Codex非工程工作流、 AI 應用與安全自動化
7.1 從 Chat 到 Work:不會寫程式也能把工作交付出去
7.2 Projects 與工作位置:先確認資料放在哪裡
7.3 用 Work mode 把回饋整理成需求規格
7.4 把一次性工作變成可重複流程:Projects、Skills、Plugins
7.5 把 Work 規格交給 Codex 建立 AI 應用
7.6 不看程式碼也能驗收:Browser、測試與 Review
7.7 用 Sites 建立並發布「大魔術熊貓工程公司」官網
7.8 平行處理複雜任務:Subagents、Worktrees、Cloud
7.9 離開電腦後繼續工作:Remote 與 Handoff
7.10 Scheduled tasks、Hooks、codex exec、GitHub Action 與 安全實務