前四天我們已經拆解檢索增強生成(RAG)的原理:文件需要先解析、切割、向量化,再透過搜尋把真正相關的內容交給模型。今天不再停留在概念,而是把這條流程真正接起來。...
Dynamic Workflows
在 AI 自動化領域,Dynamic Workflows(動態工作流) 是相對於「固定流程(Static/Linear W...
模組四|剪輯管線(Day 17–22)
模組三講怎麼驗一份稿子。從今天開始講錄完之後的事,而這一段是整條產線裡 AI 參與最深、也最沒有出過大事的一段。
除...
Agent Teams(代理人團隊)
在AI軟體工程的早期,我們多半使用「單一 Agent(Single Agent)」或「主代理-子代理(Lead-Suba...
模組三|腳本與確定性驗證器(Day 12–16)
模組三的最後一天。前四天講這條產線上活著的那些檢查:64 行的 bash、34 行的 Python、換一個...
如果所有企業文件都是乾淨的純文字 PDF,RAG 會簡單很多。但真實世界通常不是這樣。制度文件可能是掃描檔,月報的關鍵資訊可能藏在圖表裡,簡報頁面可能只有幾個文...