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。
在前面的文章中，我們大致掌握了 AI 助理的基礎知識：從 LLM 模型的運作原理、提示詞設計（Prompting）、RAG 技術，到如何用 Context 提高...
今天，我們要跨出最關鍵的一步：親手撰寫程式碼，呼叫你的第一個 Gemini API！ 為了讓能最快、最無痛地體驗，直接採用 Google AI Studio 提...
昨天 的程式碼示範，讓我們成功呼叫 Gemini API 並得到第一個回應。這等同於完成了 Hello World of LLM。 但現實專案裡，我們需要的不只...
昨天我們用最簡單的方式呼叫 Gemini API，學會了透過角色、口吻與限制條件來個人化輸出。但那樣的方式更像是原型測試，在正式專案中有幾個大問題： 規則寫在...
今天，我想暫時跳脫純粹的技術探討，分享一個我認為對每位工程師都至關重要的開發思維，尤其是在我們現在高度依賴 AI Agent 的時代。 近期，一位知名Vibe...
承接之前文章，護欄介紹完後，接著我們來使用Safety Settings來設置護欄。許多開發者在初期會嘗試自己維護一長串的「敏感觸發詞」黑名單，用來防止模型生成...
在前一篇文章中，我們學會了如何簡易開發生成式 AI Chat。但有一個關鍵問題還沒解決：如何讓 AI 記住之前說過的話？ 大多數初學者的第一個 AI 應用都是...
昨天我們學會了用 List 管理對話歷史，讓 AI 終於能記住剛才說過的話。這個簡單而有效的方法，已經讓我們的 AI 應用從「健忘機器人」進化成「有記憶的助手」...
在 Part 1 中，我們建立了短期記憶和長期記憶的基礎架構。但光有記憶倉庫還不夠，我們需要一個智慧管理員來決定： 哪些資訊值得從短期記憶轉移到長期記憶？ 如...
在昨天，我們完成了智慧記憶管理器，讓 AI 能夠記住和回憶對話歷史。但在實際應用中，AI 助手還需要能夠查詢外部知識庫——比如公司的 FAQ 文件、產品說明書、...
