有人說，2023年是生成式AI元年，GPT聊天機器人能達到的品質大幅提升，讓許多產業紛紛引入生成式AI，希望能透過這項技術，結合自身的產業知識，碰撞出新的火花。到了現在，也就是2024年，好像還沒有一個必勝定則，讓大家能使用生成式AI，透過固定的SOP來創造黃金價值。但肯定的是，聊天機器人的技術更加廣泛的被應用，背後的模型也不斷的在推陳出新，整體應用成果仍然持續成長中。因此，筆者決定在鐵人賽分享自身開發聊天機器人的經驗，介紹如何打造企業/團隊專屬知識庫，並透過問答方式直接取得答案，來節省成員們大量查找與詢問的時間。文章會盡量以白話的方式說明，適合想了解聊天機器人的所有人，希望讀者無論是使用者或者開發者都能有不同的收穫。
系列文的前半段，將以Azure提供的資源為例，由筆者過去的開發經驗來分享問答式聊天機器人背後的運作原理，不會有實際的實作，而是介紹整體架構並簡介對應的Azure服務。
系列文的後半段，將延續前述提到的聊天機器人架構（包含RAG和LLM），在不使用付費服務的情況下，改為採用開源資源，在個人電腦（本地端）實作一個專屬的聊天機器人服務。
Azure是微軟所打造的一個公有雲端服務平台，微軟在github提供了範例程式azure-search-openai-demo，如果有付費購買相關服務，可以直接在雲端平台上建立一個聊天機器人，優點是不用被個人電腦設備的條件限制，需要多少資源就在平台上取用。也不用煩惱需要自己開發背後運作的各項功能，直接使用Azure提供的多種服務，透過範例程式串接這些服務，就能快速地建立專屬的聊天機器人。
下一篇將會正式開始介紹範例程式中的架構。
這個系列文雖然已在腦中構思一段時間，但直至開賽的當天都沒有撰寫任何的儲備文章，而且後半段的實作，也尚在評估階段，預計會在鐵人賽的30天中，實作出自己也沒做過的零費用聊天機器人。文章的輸出和限時實作的併行會是筆者給自己的一個挑戰，但相信在網路上眾多資源的支持下，這是個很有機會達成的目標。實作和文章內文都是相對即時地產出，歡迎各位同儕先進們留言分享任何心得或建議，也許能透過討論，和大家共同完成這個系列文挑戰。
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