近年來，AI 工具的興起逐漸影響我們日常工作的方式，舉例而言，GitHub Copilot、KDAN AI 這類的 AI 工具，幫助企業簡化了工作流程並自動化重複性的任務，讓員工得以節省時間並運用於更有價值的任務上，進而更有效率、更智慧地完成工作。根據 Digital Ocean 2023 年報告，在 660 名科技業的員工、企業家和創始人中，更有接近 45% 的受訪者認為 AI 和機器學習工具使他們的工作變得更輕鬆。
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AI人工智慧是什麼？技術原理、優勢、5大應用案例一次看！
AI人工智慧是什麼？人工智慧應用有哪些？本文詳細介紹人工智能的起源、4種技術原理、8大優點，以及5種常見的人工智慧應用案例，並分享人工智慧在現今社會目前面臨的3大挑戰，帶你完整認識AI人工智慧！
Continue reading “AI人工智慧是什麼？技術原理、優勢、5大應用案例一次看！”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。
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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。
Continue reading “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”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。