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AI X TOOL / EDITORIAL

AI 文章

從公開資料研究、交叉核驗，再整理成可實踐的 AI 知識文章。每篇文章標註來源與更新時間。

EDITORIAL PIPELINE

每篇文章都經過同一套產生與審校流程

01

研究核驗

公開來源與關鍵事實

02

產生初稿

結構、案例與可執行建議

03

內容審校

核對表達與結構，保留原意

04

視覺製作

專屬封面與配圖規劃

入門PromptRAG 與 AgentAI 程式設計多模態產業實務
大模型到底是什麼：從 Token 到上下文視窗 封面WORKFLOW READY
入門入門

大模型到底是什麼：從 Token 到上下文視窗

用一篇文章建立理解大語言模型的最小知識框架，知道每個參數會怎樣影響結果。

8 分鐘閱讀
如何選擇適合自己的 AI 模型 封面WORKFLOW READY
入門入門

如何選擇適合自己的 AI 模型

從任務、延遲、成本、上下文和資料邊界五個維度做模型選型。

7 分鐘閱讀
API 串接前必須理解的四個概念 封面WORKFLOW READY
入門入門

API 串接前必須理解的四個概念

解釋鑑權、限流、逾時和重試，協助初學者寫出不會頻繁失效的第一次呼叫。

6 分鐘閱讀
AI 學習路線：從會用到能建構 封面WORKFLOW READY
入門入門

AI 學習路線：從會用到能建構

給零基礎使用者一條按週推進的學習路線，避免只收集工具而沒有作品。

9 分鐘閱讀
Prompt 的骨架：讓模型穩定完成任務 封面WORKFLOW READY
Prompt入門

Prompt 的骨架：讓模型穩定完成任務

用角色、目標、輸入、約束和輸出格式搭建可重複使用提示詞。

7 分鐘閱讀
Few-shot 範例怎麼選才真正有用 封面WORKFLOW READY
Prompt進階

Few-shot 範例怎麼選才真正有用

解釋範例數量、覆蓋面和順序對模型輸出穩定性的影響。

8 分鐘閱讀
結構化輸出：讓 AI 回傳可以被程式使用的資料 封面WORKFLOW READY
Prompt進階

結構化輸出：讓 AI 回傳可以被程式使用的資料

從 JSON Schema、欄位約束到失敗兜底，建構可靠的資料提取流程。

8 分鐘閱讀
長文總結的正確姿勢：分塊、提取、合併 封面WORKFLOW READY
Prompt進階

長文總結的正確姿勢：分塊、提取、合併

處理超長資料時，如何避免摘要遺漏重點或被上下文長度卡住。

9 分鐘閱讀
RAG 入門：為什麼要把檢索放進產生流程 封面WORKFLOW READY
RAG 與 Agent入門

RAG 入門：為什麼要把檢索放進產生流程

用通俗方式解釋檢索增強產生，區分知識更新、引用和幻覺問題。

9 分鐘閱讀
向量檢索不是魔法：切塊和召回的實戰方法 封面WORKFLOW READY
RAG 與 Agent進階

向量檢索不是魔法：切塊和召回的實戰方法

介紹文件切塊、元資料過濾、混合檢索和評測指標。

10 分鐘閱讀
Agent 不是自動駕駛：工具呼叫的邊界設計 封面WORKFLOW READY
RAG 與 Agent進階

Agent 不是自動駕駛：工具呼叫的邊界設計

分析 Agent 的規劃、呼叫、觀察循環，以及為什麼必須設定權限和預算。

10 分鐘閱讀
工作流程優先：什麼時候不該使用 Agent 封面WORKFLOW READY
RAG 與 Agent進階

工作流程優先：什麼時候不該使用 Agent

比較固定流程、工作流程和 Agent，協助團隊避免為了智慧而增加不可控複雜度。

8 分鐘閱讀