鐵人檔案
這是一系列純觀念、不寫一行程式的生成式 AI 導讀。30 天由淺入深，從「模型在想什麼」到 Token、Attention、Scaling、Prompt、RAG、Agent、評估與監測、幻覺風險、成本與隱私治理，再到金融／教育等應用情境。我用白話與案例拆解名詞背後的決策邏輯：什麼題目該用 AI、怎麼選模型與上下文、何時該設人審防呆。看完你不只會背名詞，更能把熱潮轉成可落地的判斷力。
為什麼需要談？上下文不是越多越好。塞爆＝稀釋重點＋提高成本。 白話定義上下文＝完成任務「必須知道」的東西：定義、關鍵數字、限制、版本。其餘都是噪音。 常見情境...
為什麼需要談？一次「神作」不代表能上線。你要的是「平均穩、最差能接受」。 白話定義A/B＝只改一個變因做對照；穩定性＝多次重跑、看平均／標準差／最差值。 常見情...
為什麼需要談？視窗再大也會被浪費；把無關段落塞進去只會沖淡重點。 白話定義Context Window＝一次能看的 token 上限。壓縮＝保留決策所需資訊（定...
為什麼需要談？文件每天在變；重訓模型貴又慢。RAG 把「知識更新」變成「文件治理」問題，成本更可控。 白話定義RAG＝檢索（先找到對的段落）＋生成（用段落回答，...
為什麼需要談？RAG 的上限卡在「有沒有把對的段落找出來」。召回錯了，生成再強都白搭。 白話定義 Embedding：把文字壓成可比較距離的向量，語意近就距離短...
為什麼需要談？切太細會斷掉脈絡，切太粗會把噪音整坨塞進去。 白話定義Chunk＝最小可引用單位。用來檢索、排名、在回答中標註來源。 常見情境產品手冊、規範/條款...
為什麼需要談？第一輪召回像撒網，第二輪重排才是挑魚。沒有重排，Top-1 常常「很像但不對題」。 白話定義Re-ranking＝用更精準的模型或規則，對候選段落...
為什麼需要談？沒有來源，你無法驗證、無法對焦，也無法在組織內建立信任。 白話定義可溯源＝答案的每個關鍵說法，都能指回「哪份文件、哪個章節/頁碼、哪個版本」。 常...
為什麼需要談？很多關鍵訊息其實長在圖表、表格、介面截圖裡；硬塞成文字會失真、也不精準。 白話定義多模態＝模型能同時理解/關聯不同型態訊號（文字、圖片、語音、表格...
為什麼需要談？單輪對話處理小事 OK，但多步任務容易迷路。Agent 的價值在「可控流程」。 白話定義Agent 不是更會聊天，而是會「規劃→執行→觀察→反思」...
