PART 1　觀念與地基

Chapter 01 企業 AI 的典範轉移

1.1 從 Rule-based 到 Reasoning

1.2 企業數據孤島（Silos）的救星

1.3 導入策略評估

1.4 企業級 AI 的三大支柱

1.5 本章小結


Chapter 02 深入核心—Google Gemini 與 Vertex AI

2.1 Gemini 模型家族詳解

2.2 為什麼選 Vertex AI ？

2.3 長文本（Long Context）的威力

2.4 GCP 生態系整合優勢

2.5 本章小結


Chapter 03 技術架構藍圖

3.1 現代化 AI App 架構圖

3.2 RAG（檢索增強生成）原理

3.3 微調（Fine-tuning）vs. RAG

3.4 Prompt Engineering 基礎

3.5 本章小結


PART 2　數據工程

Chapter 04 結構化數據處理

4.1 SQL Database 的準備

4.2 Schema Description

4.3 數據清洗實戰

4.4 本章小結


Chapter 05 非結構化數據與向量搜尋

5.1 萬物皆向量

5.2 Vector Database 選型

5.3 文件切塊（Chunking）策略

5.4 混合搜尋（Hybrid Search）

5.5 本章小結


PART 3　三大系統實戰串接

Chapter 06 ERP 系統—供應鏈與財務的智慧化

6.1 Text-to-SQL 技術深究

6.2 實戰 Lab

6.3 應用場景：供應鏈風險預警

6.4 應用場景：自動化單據辨識

6.5 防呆機制

6.6 本章小結


Chapter 07 CRM 系統—全通路客戶賦能

7.1 長文本應用

7.2 實戰 Lab

7.3 超級業務助手 Sales Copilot

7.4 客戶流失預測

7.5 隱私處理

7.6 本章小結


Chapter 08 HR 系統—員工體驗與人才管理

8.1 知識庫問答（RAG）實戰

8.2 實戰 Lab

8.3 智慧招募

8.4 應用場景：員工培訓

8.5 本章小結


PART 4　進階應用與代理人（Advanced Agents）

Chapter 09 AI Agents 與工具使用（Function Calling）

9.1 Agent 的概念

9.2 Function Calling 實戰

9.3 實戰 Lab

9.4 本章小結


Chapter 10 多模態（Multimodal）應用

10.1 原生多模態能力

10.2 場景：生產線品管（QC）

10.3 場景：行銷素材生成

10.4 本章小結


PART 5　落地與運維（Deployment & LLMOps）

Chapter 11 提示工程（Prompt Engineering）企業指南

11.1 COT（思維鏈）技巧

11.2 Few-Shot Prompting：給範例讓 AI 學得更快

11.3 防禦性 Prompting

11.4 Prompt Management

11.5 本章小結


Chapter 12 成本控制與效能優化

12.1 Token 經濟學

12.2 快取（Caching）機制

12.3 評估指標（Evaluation）

12.4 本章小結


Chapter 13 未來 Gemini 多模型架構適應

13.1 各版本的核心差異解析

13.2 將現有 Gemini 1.5/3.1 專案升級到 3.5 版本

13.3 如何優化 Gemini 3.5 的成本

13.4 Google 針對低預算任務推出的替代模型

13.5 實作一個 Router Agent

13.6 本章小結


總結


附錄

A 常用 Prompt 範本庫

A.1 ERP 場景：供應鏈與財務（Chapter 6）

A.2 CRM 場景：客戶關係與銷售（Chapter7）

A.3 HR 場景：員工服務與招募（Chapter 8）

A.4 工程與安全（Chapter 11）


B Vertex AI 快速參考指令表（Python SDK Cheatsheet）




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