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！

我目前寫了三篇 其實邊寫也算是邊幫自己整理經驗 說真的，要完全不靠AI 全部自己從頭到尾把知識跟想法寫出來，不容易 那我是打算說再來開線上的直播去講一下我寫了這些內容的一些看法。 其實這個不一定會用在接案，講接案是真的比較侷限一點，但至少多數人能看得懂？ 是說，如果再來開直播的分享，大家會有興趣嗎？

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