AI 工程師與 AI Builder 在商業場景中,需透過「縱軸」工程技術提升大型語言模型(LLM)的實用性。LLM 面臨缺乏領域知識、資訊落後、難以控制及長文本遺忘等限制,因此需結合 Prompt Engineering、RAG 檢索增強生成及 Agentic Workflow 來構建系統。其中,Fine-Tuning 成本高且時效性差,僅適用於極少數高精度需求場景。打造 AI Agent 的核心在於任務拆解(Task Decomposition)與模糊工程(Fuzzy Engineering),並需建立多維度的評估系統(Eval)以確保產出穩定。此外,透過 Multi-Agent 架構與 MCP 協議,能實現平行處理與模組化復用,將 AI 從單一問答工具轉化為具備實際產出價值的自動化系統。
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