AI研究
AI 時代，為什麼企業仍需要外包資訊團隊，而不是全靠 AI 自幹？
AI 工具雖然強大，但企業要讓 AI 真正落地，仍需要資訊團隊的協助。從架構、流程、到法規與教育訓練，恩梯科技扮演的是技術後盾，而不是代操角色。
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資料治理 × AI 系統架構：如何確保乾淨、安全又可用？
想導入 AI 卻苦於資料太亂、風險太高？本篇整理企業 AI 資料治理挑戰與實務技巧，讓資料變成 AI 最好的夥伴。
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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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選擇合適模型：GPT-4、Claude、Mistral、LLaMA 的差異比較
GPT-4、Claude、Mistral、LLaMA 到底差在哪？從用途、部署、授權與語言表現給你一次看懂。
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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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Embedding 是什麼？它如何讓你的 AI 懂你在說什麼？
用白話介紹 Embedding（向量表示）在 AI 中的核心作用，從語意搜尋、問答系統到 RAG 架構實務應用，深入了解理解式 AI 的基礎。
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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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AI 是助力還是風險？企業管理層該問的十個問題
導入 AI 是商業決策，不只是技術潮流。本文從真實案例出發，幫助企業管理層釐清導入前該問的 10 個問題。