AI Agent / LLM 接系統

Claude、GPT、Anthropic API、向量資料庫、RAG 架構、AI Agent 怎麼接內部系統。涵蓋從 prompt engineering、工具呼叫(function calling)、長時記憶、語音客服到企業 AI 工作台的完整實作。

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企業 AI 採購風險評估封面:AI 廠商紅線與國別風險

選 AI 工具不能只比價格:Anthropic 事件後企業必看的廠商紅線與國別風險評估

Anthropic 拒絕五角大廈無限制條款的事件,把企業 AI 採購評估推到新階段。本文拆解廠商紅線、司法管轄、備援能力三層架構,附五家主流 AI 廠商紅線比較、三個產業情境、13 題 RFP 清單與三大常見迷思破解,讓你下次採購會議就能落地。

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Anthropic 與五角大廈 AI 採購爭議事件示意圖

Claude 被踢出五角大廈採購名單:Anthropic 拒絕「任何合法用途」條款的完整時間軸與意義

2026 年初開始,Anthropic 與美國國防部為了一句『any lawful purpose』槓上 90 天。Claude 被列為供應鏈風險、川普行政命令封殺、法院兩度交手——最後 5/1 五角大廈跟 7 家 AI 大廠簽約,獨缺 Anthropic。完整復盤事件時間軸,從 AI 倫理角度看 Anthropic 為什麼寧可丟掉 200M 美元合約也要守住紅線。

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Fine-tuning vs RAG 決策框架封面圖:森林岔路代表選擇

AI 模型 Fine-tuning 是什麼?跟 RAG 差在哪?台灣中小企業 2026 微調成本與決策指南

78% 公司在做 fine-tuning,只有 23% 覺得划算——大多數中小企業搞錯一件事:把該用 RAG 解的問題拿去微調模型。本篇給你 LoRA / Full FT / RAG 的 2026 真實報價、5 對該微調 vs 該用 RAG 的訊號清單、4 個常見失敗原因,最後用一張決策樹收斂出你該走哪條路。

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導入 N8N、ChatGPT 等 AI 工具,平均省下 50% 重複性工作時間

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