InDeepNight 的 AI 面面觀

以本地AI的應用來說，有甚麼應用情境最常見，而且又能夠直接感受到AI的好處呢？我認真地思索了一下，我想應該就是「 知識庫系統 」，我們這篇就來探究一下，如果想要在自行建立一個透過LLM為主的知識庫系統，究竟需要哪些資源，以及該要注意些甚麼？ 畢竟，對組織或是企業來說，藉由LLM來驅動的知識庫，可以成為一個企業內部的知識核心，基於這個核心平台，能夠依據不同需求，訂製出各式各樣的不同應用及服務，說它是最直覺可以感受到AI好處的解決方案，絕對是不遑多讓。況且，因為資料來源很多會牽涉公司內部機密，因此，在本地端自行建立也有其必要性。 不過，要自行建立及部署知識庫系統，就代表著要面臨硬體投入與維護挑戰。因此，本文將從軟硬體的角度出發，幫你打造適合的地端知識庫系統。接著就讓我們來接著看下去，應該如何評估跟自行建立內部知識庫。

自從GPT橫空出世之後，語言模型(LLM)正快速改變我們與資訊、系統、甚至也成為AI應用的背後基石。不論是 GPT-5、Claude、Gemini，雲端 AI 的確帶來了截然不同的使用體驗。 不過，它們似乎對個人來說，才有如此大的吸引力，若是換個角度來看，在一個組織或企業內部使用時，似乎又完全是另外一個面向了，這也是為什麼我越來越在意「本地 LLM」的應用場景與價值？ 這篇文章將從幾個面向，說明我對本地LLM的思考與選擇，並分享它在未來 AI 應用中可能扮演的關鍵角色。

"你"會用AI嗎? 現今很常聽見的一句話，代表著AI成了顯學，若說不會的話，好像個人能力就會因此大打折扣。但是，當AI不再只是種選項，而成為一種競爭力的象徵時，我們又該怎麼看待，尤其是怎樣才算會用AI呢？ 身處不同位階，想要透過AI所取得的效益也不一樣，所以，我們這邊來談談應該要具備那些能力，能夠讓你跟別人說：「我會用AI」時，能夠更有自信吧！

被AI再次被推上浪潮的數位轉型 在ChatGPT問世之後，大量人工智慧、自動化...等，特定名詞的能見度大增，又促使組織或企業重新看待數位轉型這個議題，對於上了點年紀的人來說，數位轉型這個詞，可能會聯想起電腦剛大量進入企業時的文件電子化。 不過，這次數位轉型的風潮，應該是指透過AI技術，期許能夠簡單、輕易地解決原本在企業或組織中，希望能夠過AI來提升效率，減少人力來完成既定事件的目標吧！ 如果，你也是這麼想的話，哪麼你可能會大失所望，同時，也代表你沒有認清目前AI與數位轉型上要面對差異。