AI研究
Prompt 範本設計術：打造模組化、可重用的 AI 指令庫
從單一 prompt 到企業級語言層，學會設計可重複使用的模組化指令庫，提升 AI 輸出品質與一致性。
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大語言模型記性不好？讓你 AI 有「記憶力」的實作技巧
大語言模型無法記住你說過的話？本文深入剖析 AI 記憶問題，並介紹三種常見解法與實務應用。
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AI 組織轉型地圖：你是觀望者、實驗者還是先行者？
從企業使用 AI 的不同階段，解析你該採取哪些策略來轉型。恩梯科技協助你走向私有化 AI 的建置之路。
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中小企業導入 AI 的 5 個迷思與破解方法
「AI 太貴、太難、我們又沒資料…」這些常見迷思，其實都有解。本篇用白話帶你破解 AI 導入的五大誤區，幫中小企業抓對方向、穩健上路。
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2025 AI 趨勢預測：台灣企業需要關注的五大技術動向
從資安法規、成本控制、模型客製化到產業導入需求，2025 將是企業 AI 發展的轉折點。本文整理五大關鍵趨勢，幫助台灣企業掌握時機。
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打造你的企業 AI Studio：一站式應用系統設計流程公開
企業該如何打造屬於自己的 AI Studio？本文拆解設計流程：從 UI、資料、Prompt 到內部系統 API 串接，一站式部署你專屬的 AI 作業平台。
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AI × 視覺資料：當文字模型遇上圖像、表格與 PDF
介紹多模態 LLM（如 GPT-4V）如何讓 AI 理解圖片、PDF 與報表，並分析私有部署與 API 混合應用的實戰方案。
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AI 模型更新風險：為什麼你訓練好的 AI 過幾週就「失效」了？
訓練完的 AI 為何幾週後表現變差？本篇解析模型漂移、知識過時與版本升級風險，提供企業實務對策。
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結合你的資料：RAG 應用實戰，讓 AI 幫你讀懂公司內部知識
RAG 架構是企業打造「懂公司資料」AI 助手的關鍵。本篇帶你認識原理、系統架構與應用實例，助攻企業 AI 實戰。