鐵人檔案
在生成式 AI 的時代，「Prompt」是人與 AI 溝通的橋樑。它不只是簡單的文字輸入，而是一門影響 AI 輸出品質的技術。從「幫我寫一篇文章」到「請以專家身份，撰寫 2000 字分析，並附上數據與國際比較」，Prompt 的精準度決定了 AI 是否能真正幫上忙。
這個系列文會介紹 Prompt 的定義、為什麼它在工作與創作中如此重要，以及如何透過不同層次的 Prompt 設計，讓 AI 從單純的工具，變成真正的智慧助理。
在上篇中，我們談到拼貼上下文的幾種方法論：幫資訊做分類打標籤、將上下文切片處理、拼貼分成多個步驟 ... 等等。下篇要分享的，是如何把他們應用到實際的產品或工作...
單純的 Retrieve → Read (Naive RAG) 架構在初期導入時，確實能快速看到成效，從使用者提問、系統檢索文件、到透過大型語言模型生成答案。整...
在 Rewrite 階段，我們最重要的目標是把人說的話變成檢索的話，以下是幾個常見的實作技巧： 補上時間窗：例如最近 6 個月、2025 年之後 限定內容型態...
我們在前面談過上下文的容量限制與策略設計，提到 Token 限制是大型語言模型不可違背的規則。當對話越聊越長，或者多個使用者同時和 AI 互動時，如果沒有好的記...
AI 模型最迷人的特性之一就是強大的自我延伸能力。然而，這項特性如同一把雙面刃，也帶來了最危險的副作用，就是模型會自行想像、補充細節，甚至在資訊不足時，創造出看...
隨著 GPT、Gemini 與 Claude 等強大多模態模型的普及，AI 已經從一個單純的文字處理系統，進化為能夠同時看圖、聽聲、理解影片的智慧代理。這項進化...
在前一篇文章上下文工程在多模態 AI 的應用中，提到的重點是如何為多模態模型建立一個穩定、結構化的工程藍圖。並介紹如何透過層級化設計、模態權重與顯式標記等方法，...
我們已經對純文字的 RAG 框架很熟悉了，當 AI 不知道答案時，它會去查詢資料、閱讀文件，然後生成回答。但當我們讓 AI 同時看圖片、聽聲音、讀文件時，整個系...
AI 繪圖工具如 Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E 3 的問世，讓文字變影像成為創作者的日常。但如果我們實際使用過，就會發現...
今年，2025 年，我們正處於人機互動的關鍵時刻 過去幾年，提示詞工程從一個小眾的黑魔法，迅速演變為驅動 AI 產生價值的核心。然而，僅僅滿足於撰寫精巧的指令已...
