隨著大型語言模型(LLM)日益強大,我們不再滿足於讓模型僅僅「生成文字」——我們開始期待,它能更深入地「理解語境」、「推動決策」,甚至成為自動化流程中的核心大腦。
這篇文章,將帶你看到一個結構簡單但意涵深遠的實作案例:如何運用本地部署的 LLM,建構一個由模型主導、語意驅動的會議提醒系統,並透過 MCP(Model Context Protocol)的設計思維,真正實踐模型作為決策核心的可能性。
文字辨識與自然語言處理的專家
隨著大型語言模型(LLM)日益強大,我們不再滿足於讓模型僅僅「生成文字」——我們開始期待,它能更深入地「理解語境」、「推動決策」,甚至成為自動化流程中的核心大腦。
這篇文章,將帶你看到一個結構簡單但意涵深遠的實作案例:如何運用本地部署的 LLM,建構一個由模型主導、語意驅動的會議提醒系統,並透過 MCP(Model Context Protocol)的設計思維,真正實踐模型作為決策核心的可能性。