網誌

由概念走向實用的 AI 應用靈感

以精簡案例和實用建議,實際改善日常工作流程
學習

從靜態 AI 到自適應 AI:系統發展演變

認識自適應 AI(持續學習)與靜態 AI(固定規則)之差異,了解各自適用情境,並透過實例、決策準則與管治做法,設計更合適的方案。
學習

實用指南:提升 AI 準確度的模型集成

認識如何結合多個模型以評估並提升準確度,涵蓋投票、平均、堆疊等集成方法,以及信心校準、評估指標與常見陷阱。
學習

實用指南:什麼是 MCP?模型脈絡協定

模型脈絡協定(MCP)規範 LLM 存取工具與數據的方式。本指南介紹 MCP 概念、如何支援代理式流程與遠端工具、安全權衡,以及落地導入步驟。
AI 規管

值得信賴的 AI 由人類監督開始

人類監督有助確保 AI 負責任運作。了解人類介入流程如何偵測錯誤、修正偏差,並保留稽核紀錄,以符合法規,讓 AI 更安全、公平且可信。
AI 規管

負責任 AI 合規權威指南

透過本合規指南,在新興 AI 法規下建立信任並保持領先,涵蓋負責任實踐、國際框架及可執行步驟,以透明且合乎倫理方式採用 AI。
產品資訊

Teech 現已支援 OpenAI 的 GPT-OSS-120B 模型

無需管理伺服器。結合內建搜尋與 RAG、引用標示及模型切換,為課程、知識庫與團隊助手提供更準確答案。
產品資訊

Teech 現已支援 DeepSeek 全新 DeepSeek V3.1 模型

無需額外設定,結合搜尋與 RAG,提供更快速且有根有據的回答,並支援長脈絡知識庫、團隊助手及多語言協助於同一平台。
學習

提示詞設計框架概覽

認識多種主流提示框架,如 Google 的 Persona Aim Recipients Theme Structure、ACE、CLEAR 與 Four P,幫助你為不同情境撰寫更清晰、更有效的 AI 提示。
學習

Agentic AI 全解析:人工智慧的一大躍進

Agentic AI 透過能自行規劃、行動與學習的智能代理,減少對人工提示的依賴。本文介紹其核心組件、風險考量、實際應用場景,以及導入代理式系統的實務路線圖。
策略

企業 AI 工具採用檢查清單

讓你的 AI 導入過程更順暢、更具策略性。這份逐步檢查清單協助團隊規劃、評估並有效部署 AI 工具,並結合真實數據、最佳實務與可量度成果。
學習

檢索增強生成實用指南

了解什麼是 RAG(檢索增強生成)、其運作原理與常見架構選項,並循序掌握實作步驟,建立能標示來源、減少幻覺的 LLM 應用。
學習

什麼是多模態 AI?能看、能聽、能理解的系統

多模態 AI 結合文字、圖像、聲音與影片,讓系統同時「看見」與「聽見」脈絡。本文說明其工作方式、實際產品應用、常見取捨,以及導入多模態體驗的步驟。
產品資訊

Teech 現已支援 Moonshot AI 全新 Kimi K2 模型

使用 Kimi K2 無需額外設定。結合搜尋與 RAG,提供更快速的推理、長脈絡理解與有根有據的回答,適用於知識庫、團隊協作助手及多語言支援場景。
策略

讓 AI 寫作更有人情味:7 個實用步驟

為 AI 設計合適人設、示範寫作範例、調整節奏與用字、補充脈絡並適度加入情感,再以精修收尾,讓輸出的文字讀起來自然可信。
教育實例

教育聊天機械人:優勢、挑戰與新機會

探索教育聊天機械人如何提升招生與學生支援,同時兼顧風險管理。內容涵蓋主要效益、落地挑戰,以及在學校環境中部署兼顧私隱與安全的方案。
教育實例

高等教育中的 AI 真實應用案例

不再憑感覺規劃校園 AI。了解大學如何在研究、課程聊天機械人、個人化輔導服務與行政協作助手中應用 AI,並參考香港大學試點經驗與管治步驟。