21h • 閒聊
怎麼增加AI寫出來的內容的人味？
三個字，靠訓練
意思是什麼？
各位現在用的 AI，叫做大型語言模型。
他是怎麼來的？
用所有網路上你能看到的資料訓練來的。
網站、YouTube、論文...
也就是說，它是「通用型」的 AI。
既然是通用型的，那就絕對不會完全符合你的要求跟想像。
就像你請一個什麼都略懂的超級資優生，
卻期待他馬上寫出你這個行業的「老鳥口吻」。
難怪寫出來的東西，總是有種「AI 味」。
所以大家才會推崇 Prompt Engineering，也就是俗稱的「指令」。
你要先告訴 AI 你是誰？你要做什麼？
然後再讓他寫。
但老實說... 寫出來通常還是很爛，不符合你的要求。
這也很正常。
因為你只是在「命令」他，不是在「訓練」他。
我自己現在的做法是搞一個 **向量資料庫 (Vector Database)**。
看嘸？沒關係，我們把它想像成 AI 的「專屬記憶卡」就好。
我不斷地在 Antigravity 裡面寫文章、寫文案。
然後讓 AI 去分析我的寫文邏輯、架構跟風格，寫的不好，就標記起來。
接著，把這些「修改的版本」送進去向量資料庫。
下次寫文時，AI 就不只是從通用的網路上抓資料。
而是先去這個資料庫，「調用 (Retrieve)」我的寫作邏輯，風格等設定。
那這個資料庫也會隨著我的修改而更新，越用越像我這樣。
重點！
Prompt 是給規格。
Vector Database 才是給靈魂。
如果你也有興趣，可以期待我後面即將要釋出的教學！
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怎麼增加AI寫出來的內容的人味？
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skool.com/one-man-business-with-ai-4046
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