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。
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大語言模型遇上視覺理解：VLM、OCR、LLM 的強強聯手
相信大家都已經很熟悉LLM (Large Language Model, 大語言模型)，不過其實現今的大模型已經可以做到多模態(MutilModel)的應用，也就是LLM不在只是可以看懂文字，甚至可以看懂圖片、描述圖片等等，在這個「看」的領域中除了過往的電腦視覺(Computer Vision；CV)，因應大模型開始有了VLM(Vision Language Models, 視覺語言模型 )．
本篇文章說明VLM、Computer Vision、OCR差異
高效文件處理的未來：LLM、RAG 與AI OCR 的聯合應用
如何透過文本生成，幫你寫祝賀語句或文案
上期寫道， AIGC與LLM語言模型，其實LLM比較像是一個通用的模型，他可能是個全才，在沒有經過訓練的狀況下，可以問他一些相關的問題，很多人在討論這可以帶來什麼好處，也許對於創作者而言，可以提供更多的靈感與想像，期待這樣的東西不是取代人人天生的靈感與創作，而是促使讓人們獲得更多的想法進而產生新的創作..
淺談生成程式AI(AI Generated Content)與大語言模型(Large Language Model)
自從生成式AI與大語言模型的發展快速崛起，加上ChatGPT應用推波助瀾的發展下，有許多的研究開始朝向這方面，韜睿軟體也開始對此展開研究，就先簡述一下生成式AI與大語言模型的差異與未來應用發展，此次透過與ChatGPT對話所產生，各位讀者也可以嘗試看看，另外提供幾個小故事情境讓各位想像一下未來充滿AI的時代．