AI

207 posts in ai

5

Part 5 — RAG 完全指南（五）：生產級評估、GraphRAG 與 Agentic RAG

RAG 系列終章：如何用 RAGAS 框架量化評估 RAG 品質、GraphRAG 如何用知識圖譜突破向量搜尋的限制，以及 Agentic RAG 如何讓 AI Agent 主動決策何時搜尋、搜尋什麼。

·35 min
5

Part 5 — 用 AI Bot 打造顧問團隊（五）：數位行銷公司實戰案例

實戰案例：一家 8 人數位行銷公司如何用 AI Agent 團隊自動化內容策略、廣告文案、成效報告與客戶簡報，包含完整 Prompt、LangGraph 實作與執行步驟。

·30 min
6

Part 6 — AIO / GEO - Part 6 - 實戰案例：大型企業官網（多語系 + AWS + 法遵）

一家 3,000 人製造業集團的六語系官網，跑在 AWS CloudFront + WAF 上。看 GEO 在大企業環境的真正瓶頸：不是技術，是治理。附 WAF 規則、hreflang 與實體一致性的實作。

·18 min
6

Part 6 — AI 工程從零開始｜Phase 4 Part 1：電腦視覺基礎 — 從像素到 CNN 特徵

深入解析卷積神經網路的工程直覺：卷積運算、池化、ResNet/EfficientNet 架構演進、影像資料增強與遷移學習策略

·23 min
6

Part 6 — FDE 面試準備指南（六）：RAG 進階——檢索失敗、Grounding、評估指標與成本控制

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，深度拆解 RAG 系統的四大進階主題：檢索失敗的原因與修復、Grounding 策略、RAG 評估指標設計，以及生產環境中的成本控制

·14 min
7

Part 7 — AIO / GEO - Part 7 - 實戰案例：電商網站（12,000 SKU + 價格新鮮度）

一家台灣戶外用品電商，12,000 個 SKU、跑在 Vercel + Shopify Headless 上。電商 GEO 的兩個獨有難題：長尾商品頁怎麼模板化才不變成薄內容，以及價格與庫存怎麼讓模型抓到最新的。

·18 min
7

Part 7 — AI 工程從零開始｜Phase 4 Part 2：目標偵測與語義分割 — 讓機器看懂空間

深入解析 YOLO/Faster-RCNN 目標偵測架構、Mask R-CNN 語義分割、IoU/mAP 評估框架與工業部署的延遲優化策略

·23 min
7

Part 7 — FDE 面試準備指南（七）：Agent 深度設計——ReAct vs Planner、Tool Routing、Multi-Agent

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，深度拆解 Agent 系統設計的五大主題：ReAct vs Planner-Executor 架構選擇、Tool Routing 四層漏斗、Multi-Agent 邊界、Loop 終止策略，以及 Memory 系統設計

·16 min
8

Part 8 — AIO / GEO - Part 8 - 實戰案例：單頁式 Landing Page（內容只有 800 字）

一個 3 人團隊的 SaaS 產品，全站只有一頁 Landing Page 加一份文件。內容量是最小的，資源也是最少的——這反而讓「該做什麼、不該做什麼」變得極度清楚。從 0 到被引用的 8 週實錄。

·16 min
8

Part 8 — AI 工程從零開始｜Phase 4 Part 3：視覺語言模型、3D 視覺與世界模型

深入解析 CLIP/BLIP/LLaVA 視覺語言模型架構、NeRF/3D Gaussian Splatting 三維重建、以及 Sora 等影片生成世界模型的工程原理

·23 min
8

Part 8 — FDE 面試準備指南（八）：ML 基礎必備——從傳統機器學習到 Deep Learning

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，系統整理 FDE 面試不能缺的 ML 基礎：Supervised Learning、評估指標、Overfitting 處理，以及從 MLP 到 Transformer 的 Deep Learning 核心概念

·18 min
9

Part 9 — AIO / GEO - Part 9 - 實戰案例：線上課程平台（付費牆 + 影片內容）

一個 8,000 名付費學員的線上課程平台，跑在 GCP Cloud Run 上。內容 90% 是影片、且全在付費牆後——這是 GEO 最困難的組合。看付費牆怎麼分層、影片怎麼變成可引用文字，以及「開放多少才不會傷害營收」的實測。

·18 min
9

Part 9 — AI 工程從零開始｜Phase 5 Part 1：NLP 基礎 — 文字是智慧的介面

從詞袋到詞嵌入，掌握 NLP 工程師必備的文字前處理、TF-IDF、Word2Vec/GloVe/FastText 嵌入技術與文字分類生產架構

·23 min
9

Part 9 — FDE 面試準備指南（九）：LLM 核心知識——Token、Prompt Engineering 與 Embedding

以 Google AI 工程師兼面試官的視角，整理 FDE 面試中最關鍵的 LLM 實用知識：Token 與 Context Window 的工程意涵、Prompt Engineering 五大技法，以及 Embedding 在語意搜尋中的原理與選型

·15 min
10

Part 10 — AIO / GEO - Part 10 - 實戰案例：私有 Repo 與內部知識庫（把 GEO 反過來用）

最後一個案例沒有搜尋引擎。一家 400 人公司把 GEO 的原則用在自己的內部 AI 助手上——私有 repo、Confluence、Slack 全接進 RAG，答案卻錯得離譜。診斷結果和公開網站一模一樣：內容不是不存在，是不可引用。

·19 min
10

Part 10 — AI 工程從零開始｜Phase 5 Part 2：Seq2Seq 與注意力機制 — Transformer 前夜

深入解析 RNN/LSTM/GRU 序列建模、Encoder-Decoder 架構、Bahdanau 注意力機制，理解 Transformer 取代 RNN 的工程動機

·23 min
10

Part 10 — FDE 面試準備指南（十）：RKK 實戰——AI Agent 的 Context Management

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Context Management：核心問題是什麼、有哪些策略、為什麼選這個、trade-off 怎麼算——含完整架構圖與面試答題框架

·16 min
11

Part 11 — AIO / GEO - Part 11 - 商業化：市場長什麼樣、誰在買、誰在賣

把 GEO 當生意做之前，先看清楚市場。本篇拆解需求端與供給端、服務型態與毛利結構，並誠實處理一件事：關於 GEO 的市場數據，絕大多數是賣 GEO 的人寫的。附三種可行的商業定位與風險清單。

·20 min
11

Part 11 — AI 工程從零開始｜Phase 5 Part 3：進階 NLP — BERT、問答系統與語言理解

深入解析 BERT/RoBERTa/DeBERTa 預訓練策略、問答系統架構、文字摘要、機器翻譯評估與 NLP 生產系統的工程挑戰

·23 min
11

Part 11 — FDE 面試準備指南（十一）：RKK 實戰——AI Agent 線上除錯與故障排除

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Troubleshooting：為什麼 Agent 難 debug、觀測性架構怎麼設計、五大故障模式怎麼追蹤——含完整架構圖與 Google Doc 模擬情境應答框架

·17 min
12

Part 12 — AIO / GEO - Part 12 - 商業化：什麼時候該做 GEO，什麼時候只需要 SEO

Google 官方說「這就是 SEO」——這句話對，也不對。本篇正面處理這個質疑，給出一套決策樹與四維評分表，並列出五種不該賣 GEO 的客戶。附預算配比建議與該怎麼跟客戶解釋這件事。

·18 min
12

Part 12 — AI 工程從零開始｜Phase 6 Part 1：自動語音辨識 — 讓機器聽懂人類

深入解析 ASR 工程架構：聲學特徵提取（MFCC/Mel Spectrogram）、CTC/Attention 解碼、Whisper 架構與生產級語音辨識系統設計

·20 min
12

Part 12 — FDE 面試準備指南（十二）：RKK 實戰——AI Agent 統計評估與品質量化

以系統設計視角拆解 AI Agent 的 Evaluation Pipeline：核心問題是什麼、RAG 評估三角怎麼設計、LLM-as-Judge 的取捨、以及怎麼讓 eval 成為持續整合的一環——含完整架構圖

·15 min
13

Part 13 — AIO / GEO - Part 13 - 商業化：顧問方法論，從第一通電話到簽約

GEO 最有效的銷售動作是「當場跑診斷」。本篇給出 90 分鐘診斷工作坊的完整腳本、診斷報告模板、提案與定價錨定方式，以及最重要的一節：合約 KPI 該怎麼寫才不會自殺。附常見異議的回應與該拒絕的案子。

·20 min
13

Part 13 — AI 工程從零開始｜Phase 6 Part 2：語音合成與音訊模型 — 讓機器開口說話

深入解析 TTS 工程架構：Tacotron/FastSpeech/VITS 聲學模型、聲碼器設計、情感語音合成、音樂生成與即時語音克隆系統

·20 min