鐵人檔案
只要 30 天，從 0 打造專屬 AI 聊天助理！先學會規劃對話流程、資料來源與個人化設定，腦中先有藍圖，再走兩條落地路線：路線一：Gemini API（透過 Google AI Studio）；路線二：Gemini API in Vertex AI——會完整跑一遍；另外，如需多代理/搜尋等進階能力，會補充 AI Applications（原 Agent Builder） 的用法。30 天結束，打造一個可用、可管、可維運的 AI 助理。
我已經使用 Chat AI 將近三年了。無論是解決生活中的疑難雜症，還是面對工作上的大小挑戰，AI已成為我日常中不可或缺的工具。有時候，我甚至會開啟對話模式，讓...
接下來幾天我會圍繞這一些比較重要但基礎的觀念探討 現行Chat AI工具已經廣泛地在使用，如果針對此次比賽主題有興趣者，我相信多少已經在使用Chat AI工具來...
昨天我們聊了模型能「看懂」什麼，但更重要的是如何「指揮」它。如果沒有好的指揮，模型再強大，但方向有可能不符合你的需求，看似頭頭是道，實際上很多時候會是毫無章法。...
還記得昨天我們聊的嗎？提示詞就像是指揮棒，能把模型從「亂猜」拉回正軌。可是就算你指揮得再精準，大型語言模型還是有一個很難避免的毛病——幻覺（Hallucinat...
昨天我們聊過 LLM 為什麼容易「幻覺」，甚至一本正經地說出錯誤。那我們要怎麼辦？ 最快速的方式就是寫出好提示詞，也就是一直都很夯的提示工程。 提示工程各家教法...
昨天我們探討了 Google 提出的 T-C-R-E-I 五步驟，為「寫出好提示詞」打下穩固基礎。今天，我們將深入三個能顯著提升模型表現的進階技巧：Chain...
到目前為止，我們已經學會如何透過精準的提示詞，引導 AI 正確地「發問」與「推理」。然而，要讓 AI 的答案真正做到可追溯、可稽核、並能持續更新，單憑既有的推理...
我們已經知道 RAG 讓 AI 學會了開書考，那接下來的問題是：這本『參考書』（知識庫）是如何被製作出來的？AI 又是如何以毫秒級的速度，從成千上萬頁的資料中，...
在昨天的文章中，我們探討了 RAG（檢索增強生成）的準備階段 (Indexing)。了解到此準備工作如同為 AI 精心打造一本高品質、易於查閱的「參考書」。從載...
