鐵人檔案
本系列將以「生成式 AI 的奇妙旅程：從 ChatGPT 到個人化應用」為題，連續 30 天帶大家探索生成式 AI 的核心概念與實際應用。前兩週從理論出發，解讀大型語言模型（LLM）的架構與運作原理，包括 Transformer、自注意力機制、位置編碼、預訓練與微調、RLHF、人類偏好對齊等，幫助讀者打下基礎。中段將分享實作案例，例如利用 Dify 打造「旅遊規劃助手」，示範如何從輸入需求到產生完整規劃。最後一週則探討個人化應用、提示工程進階技巧、外部知識整合，以及生成式 AI 的挑戰與未來趨勢。目標是讓讀者能在理論與實務間建立完整視角，理解生成式 AI 的運作邏輯，並能實際應用在生活與專案中
在人工智慧與大型語言模型（LLMs）迅速崛起的時代，我們幾乎都能輕易地與 ChatGPT 或 Gemini 這類模型進行互動。或許你曾嘗試詢問模型一個複雜的問題...
承上篇文章，有了方法論，現在把鏡頭拉近到實作現場：我們將用三個代表性情境——數學推理（CoT）、旅遊規劃的角色與風格控制、以及工程整合用的 JSON 輸出——逐...
LLM 的兩大陰影：為什麼你的 AI 偶爾會「胡說八道」又帶有「刻板印象」？ 不知道大家有沒有過這樣的經驗：你問家裡的 AI 聊天機器人一個很專業的問題，它一本...
LLM 評估鐵三角：Perplexity、BLEU 與 Human Eval 我們到底該怎麼評價一個 AI？ 隨著大型語言模型（LLM）的爆炸式成長，它們的應用...
在這個數位化浪潮洶湧的時代，我們對於即時、個人化服務的需求已經達到前所未有的高度。您是否曾好奇，當您在網站上遇到問題時，那個反應快速、對答如流的聊天機器人，為什...
開頭引言 嗨，各位走在 AI 浪尖上的開發者們！是不是覺得最近 AI 模型的升級速度快到讓人追不上？特別是 OpenAI 推出的 GPT-4o，號稱集文字、圖像...
1. 簡單引言：告別「從零開始」的 AI 開發時代 相信大家都對大型語言模型（LLM）的強大能力感到驚豔，從智能聊天機器人到創意圖像生成器，LLM 為應用開發帶...
RAG（檢索增強生成）：大型語言模型突破知識邊界與風格客製化的秘密武器 引言：當「全知」的 LLM 遇上現實的「限制」 哈囉，各位 LLM 應用開發的同好們！不...
大家好！今天我們要來做一個超實用的小專案——打造專屬於自己的行程規劃助手。還記得前天介紹過的 dify 平台嗎？今天就要實際派上用場，帶大家一步一步實作，從零開...
承上篇文章，我將繼續帶領你完成旅遊規畫的第一個部分(Google搜尋)今天帶大家完成了其中一個條件分支(用Google搜尋)明天將會帶大家完成另一個條件分支(知...
