鐵人檔案
這是從零開始探索 Low-Code AI 應用平台 Dify 的歷程。透過每天搞懂一個操作，從寫精準提示詞、餵資料建專屬知識庫，到串接上網查資料的工具與自動化流程。一步步調校參數、排除錯誤，記錄自己如何建構出一個具備自主查詢與回答能力的個人專屬 AI Agent 應用。
過往使用生成式 AI 的經驗，多半停留在打開網頁版 ChatGPT 或 Claude 進行簡單的問答，但常常遇到回答不符預期、或是無法結合自己私人資料的問題。這...
在昨天的文章中，我完成了Dify雲端環境的帳號開通，並熟悉了工作室、知識庫與工具模組的定位。今天 Day2 的核心目標，是親自動手建立人生第一個以Dify為基底...
在昨天的實作中，建立了第一個聊天型應用。然而，未經設定的預設模型就像一張白紙，回答偏向官方套話，且毫無專業領域邊界。今天 Day3 的實作核心，是透過結構化提示...
昨天把提示詞寫好之後，AI 回答已經比較像個正常的技術顧問了，不會再講一堆客套話。不過今天我想再做一個實驗，常常看到有人說寫提示詞不夠，還要調什麼「溫度（Tem...
前兩天搞定了角色人設與Temperature參數調整，今天我想解決另一個很現實的問題：每個來問問題的人，技術程度根本不一樣。 如果一個剛學寫程式的新手問什麼是記...
昨天順利把「技術程度」與「程式語言」的對話變數接進提示詞，今天我想處理另一個很常見的使用者體驗問題：「使用者一進來，如果對著空白輸入框，往往不知道該問什麼。」...
前六天我們在基礎型Chatbot上完成了提示詞框架、動態變數以及冷啟動引導，但單純的問答機器人有一個無法忽視的硬傷：模型的知識只停留在訓練截止日，遇到即時資訊或...
今天我們的任務是透過Dify的知識庫（Knowledge Base），讓Agent具備讀取私有文件的能力（也就是常見的 RAG 架構）。 實作第一步：建立測試文...
在前兩天的進度中，我們分別驗證了 Agent 的兩項核心能力：Day7的DuckDuckGo即時搜尋，以及Day8的私有知識庫（RAG）。今天我們要進行混合壓力...
一、 為什麼 Agent 比一般聊天機器人更需要「防呆引導」？在一般的Chatbot中，開場白往往只是單純的禮貌打招呼（例如：「你好，很高興為你服務」）。但在智...
