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大型語言模型 LLM 是什麼？LLM 可以如何運用於商業情境中？

根據 AIM Research 的最新數據，至 2024 年底，40% 的企業應用將整合對話式 AI，並在 2030 年時達到 70% 的即時輸出，而在對話式 AI 中，LLM 大型語言模型即是非常重要的其中一環。此外，在成本方面，OpenAI 和 Anthropic 等主要企業也已經開始大幅降低模型訓練和運行成本，這一趨勢讓 LLM 技術對更多企業變得更容易取得。這樣的發展帶來了許多機會，企業可以利用 AI 技術來實現更有效率的營運、客製化的服務和創新的解決方案。

生成式AI介紹｜生成式AI運作方式、4類型、7種應用案例分享

一、生成式 AI 是什麼？生成式 AI 與傳統 AI 有哪些差異？

（一）生成式人工智慧（Generative AI）概念介紹

生成式人工智慧（Generative AI），也被簡稱為「生成式 AI」，是一種具有創造力的人工智慧模型，其可藉由深度學習、神經網路技術並結合用戶需求，產出圖文影音等各種內容。

商業智慧（Business Intelligence，BI）是什麼？為什麼企業需要 BI？

什麼是商業智慧（Business Intelligence，BI）？

商業智慧 (Business Intelligence, BI) 是企業藉由數據驅動的分析方式，提升決策效率的一套技術和方法。BI 的重點在於透過收集、處理及分析大量資料，並將其轉化為具有價值的洞察，進而幫助企業高層的經營管理策略。從原始數據到策略見解，BI 涵蓋了數據生態系統的所有環節，包括數據的產生、儲存、處理、分析、視覺化與應用。這些環節相互結合，不僅僅是單純的報表工具，還包含更深入的分析和預測功能，幫助企業即時掌握市場變動，從而優化業務流程、提高競爭力。

什麼是 RAG？五分鐘解析 RAG 增強檢索生成模型及如何提升企業效率

隨著人工智慧（AI）的快速發展，如何提升生成模型的準確性和可靠性成為了技術領域十分重視的議題。而其中，大型語言模型（Large Language Models, LLMs）具有強大的自然語言處理能力，經常被用於許多人工智慧應用中，然而，在具有許多優點的同時，LLMs 卻也具備了許多限制，「增強檢索生成」（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術便因此而誕生，並結合了檢索與生成功能，協助解決目前 LLMs 所遇到的許多侷限。

敏捷（Agile）是什麼？企業如何達到敏捷？三分鐘快速了解敏捷的定義與導入方式

在前幾年疫情的影響下，企業的運營模式經歷了重大的變化，企業管理者逐漸意識到在面臨重大、全球性的議題下，企業必須能快速反應，並發展出相應的解決方法，才得以在市場上生存。在這樣的觀念下，「敏捷」（Agile）的概念開始被廣泛討論，並成為當前企業應對挑戰的關鍵策略。KDAN 長期以來，都將「敏捷 Agility」視為我們品牌承諾，希望能快速因應市場變化和客戶需求，塑造不斷滾動調整及高效成長的企業文化。本文將奠基於此，進一步介紹敏捷的定義與實際導入方式、案例，幫助企業可以快速了解如何運用敏捷方法，提升企業效率。