這篇文章是給對於你已經開始使用所謂的 ChatGPT / Claude / Gemini 之類的 AI 服務，甚至是 Siri (嘿丟，他也是一種 AI 應用服務喔） 簡單來說是非 技術人員， PM，小白，想要趕快惡補的人 ，直接花十分鐘可以看完的一篇科普業配文章。 或者是概念僅止於，AI 這東西會幻想，會有誤差，會對於生活有些幫助但沒有幫助的人們，做個簡單又不是太簡單的介紹，希望用一個非常入門的方式讓你們有個了解。 當然，這篇文章目的很簡單， 就是引流 ，如果你身邊有已經對於 Web 技術開發的人員，歡迎報名分享給他，年末出國不如學一技在身，參加今年我們舉辦最後一場 RAG 實作工作坊，報名連結 ， https://exma.kktix.cc/events/ai-for-dev-course-rag-2 注意： 接下來每個大段落結束都會有一段工商導入，但文章絕對精彩，請注意！ 為了讓各位容易想像，我們將整個世界的資訊，先濃縮到這本『西遊記』的世界觀當中，我們整個世界都在這個 『西遊記』 ，而 大型語言模型 我們用 『書精靈』 來描述。 PS. 我們先預設各位，應該都有聽過，西遊記！如果沒有聽過西遊記的，請右轉出去，謝謝！ 先來談談向量 在《西遊記》的世界裡，我們可以把 向量想像成一種「內容座標」 ，讓系統知道每個角色、場景、法術等的 「位置」和「距離」 。向量幫助語言模型知道不同內容之間的關聯程度。 向量就像內容的「距離」和「位置」 比方說，唐三藏的 「位置」（向量）會接近「佛經」和「取經」 的概念，因為他一路上都是為了取經而前進。孫悟空的 向量位置則會更靠近「金箍棒」和「七十二變」 這些概念，因為這些是他的特徵。 相似內容靠得更近：像「佛經」和「取經」會靠近唐三藏的向量，因為它們彼此有很強的關聯。 相差較大內容會離得較遠：像「取經」和「妖怪」「妖怪的寶藏」就距離比較遠，因為妖怪的寶藏和取經的目標關聯性不大。 是誰決定的這些位置？ 簡單來說，這些位置和關係是模型自己學出來的。語言模型會閱讀大量的資料和這世界觀的資訊，觀察哪些詞語經常一起出現，根據「共同出現的頻率」來決定它們的關係，並且自動生成向量。例如： 如果模型看到 「唐三藏」 總是和 「取經」 一起出現，它就會讓「唐三藏」的向量靠近「取經」。
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