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提示工程五大原則最佳化AI互動

2025年03月15日 – 13 分鐘閱讀

本文探討最佳化提示工程的五大原則，包含清晰的方向指引、格式化的輸出、提供範例參考、建立評估標準以及任務劃分與專業化，以提升與AI互動的效率和效果，並確保在實際應用場景中獲得更可靠、一致且高品質的結果。

2024年12月03日 – 10 分鐘閱讀

本文介紹如何結合 LangChain 與 Deep Lake 建立具備來源回溯能力的 Python 問答機器人。透過實作與範例，讀者將學會構建具高準確性與資訊可信度的問答系統，深入掌握語言模型的應用實務。

2024年11月18日 – 6 分鐘閱讀

本文探討如何利用提示詞工程提升AI影像生成品質，涵蓋品質提升詞、負面提示、權重調整、影像修復與風格混合等技巧。文章提供Midjourney、DALL-E的實用案例，並介紹如何利用ChatGPT進行提示詞重寫與風格解析，以提升創作效率與原創性。

2024年07月22日 – 11 分鐘閱讀

本文深入探討 LangChain 框架如何簡化生成式 AI 應用開發，包含提示工程、RAG、資料感知決策、上下文感知等關鍵技術，並提供實際案例與程式碼範例，展現 LangChain 如何賦能開發者打造高效能、客製化的 AI 應用，涵蓋聊天機器人、教育平臺、虛擬財務分析助手等多元應用場景。