〈AI 應用〉彙整

為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰

本文作者將 RAG 技術運用在自己總計超過 7,000 則的 Apple Notes 筆記。他除了分享實作經驗之外，也會討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的挑戰。文章最後則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力後，還需要 RAG 嗎？

如果你想開發有商業化潛力的 AI 應用，卻還沒決定題目，本文提供五個能找到許多 AI 產品與新創的網站，並依照商業化程度由高至低排序，供你深入挖掘靈感。

本文深入介紹Stable Diffusion，一個革命性的開源AI圖像生成系統，涵蓋其工作原理、應用場景及如何自行使用這一技術。

Hugging Face 整合超過 47 萬個開源、預先訓練好的 AI 模型，供任何人下載使用。由於訓練模型非常昂貴，這樣的平台可以大幅降低開發 AI 產品的時間與成本。本文將概覽 Hugging Face 對開發者的重要性，並在最後討論它們的文化與商業模式。

GPT 3.5 推出不久後，為了熟悉 API 串接，我做了一個 AI 塔羅牌解讀服務。原本只是練習，但在過程中卻發現 AI 應用的難度反而在程式開發以外。本文提出的六個思考點，是我在嘗試搭建產品的過程中反覆自問的問題，希望也能幫你釐清思緒。

LangChain是一種專為大型語言模型（LLM）設計的開源框架，深入探討其如何為AI開發者提供強大工具，以及在AI領域的應用潛力。

在程式開發的領域中，GitHub Copilot已經成為一種創新且強大的工具。作為一款由人工智慧驅動的寫程式助理，它為開發者提供了前所未有的支持。本文將深入探討GitHub Copilot的特點、優缺點以及實際使用方法，助您在程式開發上更上一層樓。