2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
生成式 AI
選手 146 文章 3307
Day 6
2025-09-06
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在前幾篇文章中,我們已經能讓聊天機器人具備多輪對話能力,並透過提示工程與參數控制回應風格。但到目前為止,它仍然只能依靠模型本身的知識來回答問題。一旦使用者提出需...
Day 20
2025-09-20
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在前面的實作中,我們多半以 提示工程(Prompt Engineering) 為核心:撰寫 prompt、送入 LLM 取得回應,再將結果整合到應用服務中。這種...
Day 28
2025-09-11
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在前一篇文章中,我們學習了如何保護 AI 應用的資料安全與用戶隱私。今天我們要探討另一個重要主題:測試策略。當 AI 應用準備上線時,如何確保它能穩定運作?如...
Day 29
2025-09-12
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在前一篇文章中,我們學習了 AI 應用的測試策略,解決了回應隨機性帶來的挑戰。但你有沒有想過,如果能從源頭就讓 AI 的回應變得可預測,測試會不會變得更簡單?...
Day 3
2025-09-17
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大家好,鐵人賽第三天,我們正式進入核心領域! 昨天,我們建立了宏觀的認知,知道了 MCP 是一套為了解決 AI 服務整合亂象而生的「通用語言」。今天,我們要從「...
Day 4
2025-08-23
444
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Hi大家好,這是我參加 iT 邦幫忙鐵人賽的第 1 次挑戰,這次的主題聚焦在結合 Python 爬蟲、RAG(檢索增強生成)與 AI,打造一套 PTT 文章智慧...