這系列文章將會分享如何用 FastAPI 建立 AI 應用服務的後端。在基礎篇時，FastAPI 的基礎設定的部分會快速帶過，盡量著重在原理說明；在後面的進階技術篇與應用篇時，會分享各種常見需求的解決辦法。

此系列文將從基礎的部署開始，介紹 graylog 的各種功能，並夾雜我在公司專案中使用的心得與筆記。

歡迎來到現代煉金工房，這裡不煉製黃金，而是煉製智慧。 在現階段的 AI 應用中，許多人面臨一個共同的困境：當 AI 回應不理想時，往往只能無限重複嘗試（Try Again），希望運氣能帶來更好的答案。這種「盲目擲骰子」的方式，不僅耗時耗力，也難以真正掌控輸出品質。 然而，提升 AI 回應的關鍵不在於無止盡的重試，而是像煉金師一樣，懂得調配「試煉的秘方」──也就是善用提示設計、情境功能與結構化指令，讓 AI 的輸出更貼近預期。 不再是單純的運氣遊戲，而是用科學與藝術共同打造的智慧煉金術，讓 AI 成為你值得信賴的助力。