一、前言
生成式AI模型，如GPT-2，雖然可以生成多樣化的文本內容，但在某些應用場景中，模型可能會偏離我們的預期。為了提供一個更穩定且高效的解決方案，今天我們使用了一個基於固定模板的文本生成方法來替代生成式 AI。這種方法適合用於健康建議生成，因為健康相關內容往往有較為固定的框架和標準要求，避免了隨機生成錯誤或不相關內容的風險。

二、程式碼與結果

三、分析
在今天的實作中，我們通過放棄使用生成式AI，轉而採用一個簡單的模板生成方式來提供健康建議。這樣的方式對於像健康生活建議這種內容要求精確的情境非常有效，因為它能確保輸出的建議不會出現隨機或不適當的內容。這與生成式AI的隨機性形成對比。當需要精確、穩定的輸出時，模板生成是一種可行的替代方案。它減少了生成過程中的不確定性，並且更加可控且可解釋。

四、小結反思
今天的實作讓我認識到，並非所有文本生成任務都需要依賴生成式 AI 模型。在需要穩定輸出、確保內容精確的場合，固定模板生成是一個簡單而有效的解決方案。尤其是在處理醫療或健康建議這類與個人生活和健康密切相關的情境中，模型生成的隨機性可能會帶來不正確的建議，對使用者產生不良影響。因此，學會根據需求選擇適合的技術工具至關重要。在未來的實作中，我會更加謹慎地考慮模型的適用場景與生成方式的可控性。