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1. 

   2026年11月3日自主 AI 代理程式：定義及運作方式本指南介紹甚麼是自主 AI 代理程式、它們如何規劃、使用工具、記憶及檢查自己的工作，以及人們如何將它們用於研究、電郵、課業及購物。

2. 

   2026年11月2日AI 代理程式記憶：如何建構具備持久上下文的 AI 代理程式本指南說明甚麼是 AI 代理程式記憶、工作記憶、情節記憶、語義記憶及程序記憶如何協同運作，以及如何建構和測試能透過持久上下文不斷改進的 AI 代理程式。

3. 

   2026年11月1日知識演講

4. 

   2026年10月30日如何微調 LLM [以及何時改用 RAG 或提示詞]本指南逐步說明如何微調 LLM，比較全面微調與 LoRA 及 QLoRA 的分別，並說明何時使用提示詞或 RAG 是改善模型輸出的更佳方法。

5. 

   2026年10月29日文字嵌入詳解：運作原理 [+實例]本指南解釋甚麼是文字嵌入、它們如何將文字轉換成能捕捉意義的向量，以及如何選擇和評估嵌入模型，並將其應用於搜尋、RAG 及其他實際用例。

6. 

   2026年10月28日基本 RAG 實作：逐步教學這篇適合初學者的教學會說明基本 RAG 實作的運作方式，介紹最佳實踐，並逐步帶你使用 Python、ChromaDB 以及 Perplexity 的嵌入模型和語言模型，構建一個可運作的命令列 RAG 系統。

7. 

   2026年10月27日LLM 閘道如何運作？工程團隊實用指南LLM 閘道是一種反向代理，負責路由、驗證、快取和記錄你的模型呼叫。本指南會追蹤一個請求如何通過閘道，說明需要預先規劃的安全性和可靠性風險，並比較從零開發、自行架設、託管服務及 API 閘道等選項。

8. 

   2026年10月26日甚麼是 RAG 架構？完整定義及詳細實際示例RAG 架構是一整套負責儲存、檢索外部資訊並將其提供給 LLM 的組件；本指南將拆解 10 種類型，從基本 RAG、混合式 RAG 到代理式 RAG 和 GraphRAG，並提供兩個逐步示例。

9. 

   2026年10月22日如何評估 AI 代理程式：測試集、評分器及回歸檢查評估 AI 代理程式的六步實用指南，涵蓋定義成功標準、根據真實失敗案例建立測試集，以至選擇評分器、執行回歸檢查及在生產環境中監察。