鐵人檔案
本系列將以 30 天實戰為主軸，從智慧助理的需求出發，逐步探索 LLM、Prompt Engineering、RAG、Agent。過程不只介紹技術，更會實際面對資料處理、模型選擇等問題，將零散的 AI 技術串成一套完整的應用系統。透過每天的實作與記錄，從「AI 單機運作」走向「AI 落地應用」，以工程思維打造可靠且實用價值的 AI Application。
前言 近幾年，生成式 AI 發展快速，從 ChatGPT, Gemini, On Premises Model (Gemma, Llama, Qwen)，我們只...
[Day 2] 一個 AI 智慧助理，到底需要哪些要素 昨天我們決定要做一套真正能上線的 AI 智慧助理，今天先不急著 Coding 在開始實作之前，我們需要...
[Day 3] 學習如何將一份文件內容進行切塊 [Day 2] 我們拆解了一個 AI 智慧助理需要哪些核心要素，其中一個很重要的能力就是 RAG 如果今天真的拿...
[Day 4] Embedding：文字到底是怎麼變成機器能比較的向量形式 [Day 3] 我們已經完成 RAG 的第一個重要步驟就是切塊 但這時候系統還有一個...
[Day 5] 建立第一個 Vector Database：讓 AI 助理搜尋自己的知識庫 Day 4 我們理解了 Embedding 我們知道文字可以透過 E...
[Day 6] 串接 Vector Search 與 LLM 讓 AI 助理真正看著資料回答問題 今天為什麼要做這件事 前幾天我們已經完成 RAG 的前置工作：...
