在科技日新月異的時代，人工智慧（AI）已成為推動各行各業發展的核心動力。大型語言模型（LLMs）作為 AI 領域的傑出代表，在自然語言處理方面展現了驚人的能力。然而，這些模型並非完美無缺，它們在知識更新、資訊準確性以及處理特定領域或私有數據方面仍存在局限性 。為了解決這些挑戰，一種名為「檢索增強生成」（Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG）的創新技術應運而生，它巧妙地結合了資訊檢索系統與大型語言模型的功能，極大地提升了生成式 AI 的品質與應用範圍 。 解開 RAG 的神秘面紗：用通俗易懂的方式理解檢索增強生成 對於非技術背景的人來說，「檢索增強生成」這個
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GPT-4o 多模態生圖：開啟 AI 圖像生成的新時代
想像一下，只要用文字描述，你腦海中的畫面就能立刻變成一張真實的圖像。OpenAI 最新推出的 GPT-4o 模型正是實現這一夢想的黑科技！作為 OpenAI 的新一代旗艦多模態模型，GPT-4o 能夠同時理解並產生文字、圖像，甚至聲音等多種媒介內容。其中最令人驚艷的，就是它的多模態生圖（即文字生成圖像）能力。在 GPT-4o 上線後，網路上馬上掀起了一股 AI 生圖熱潮，從一般用戶到設計師、行銷人員都爭相體驗這項「用嘴就能畫圖」的酷炫功能。甚至連 OpenAI 執行長 Sam Altman 都在直播中形容這是有史以來他們推出過「最有趣、最酷」的功能升級。本篇文章將以輕鬆親民的語氣，為您介
閱讀更多MCP（模型上下文協定）是什麼？技術原理解析
MCP（Model Context Protocol，模型上下文協定）是一項由 Anthropic 推出的開放標準，用於讓大型語言模型（LLM）與外部資料源和工具建立統一的介面連結。簡單來說，MCP 就像 AI 應用的 USB-C 接口：提供一種通用且標準化的方式，讓 AI 模型可以安全地存取各種即時的外部資料和服務。透過 MCP，AI 助手不再局限於訓練期間學到的知識，而是能在需要時即時查詢資訊或執行操作，獲取所需的上下文來產生更相關、精確的回應。 MCP 的定義與簡介 MCP 全稱為 Model Context Protocol（模型上下文協定），是在 2024 年由 Anthrop
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