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從易經八卦到 AI 應用:用 LLM 自動化數據整理的工程探險

從 2023 年開始,在去年 為何技術老人這樣想那樣做? 的那場分享之前,就開始探索管理的更多可能性,以及探索更深層的奧秘,宇宙的二進位,生活中的陰與陽,到透過朋友深入探索 8 進位和 64 進位的玄學領域。 一開始只是想將自己體驗進行工程的還原,先是以為透過 ai 可以很快(偷懶)就可以解決掉資訊整理的問題,這邊有些踩雷的過程,以及對於整體實作的紀錄,分享給大家。 人生,原本以為很輕鬆的事情,最後都會不太容易 原本目標是希望將網路上許多的八卦資訊,以及六十四卦象內容,透過 AI 將資料進行彙整,就資料進行整合以及釐清就花了些時間 (汗) 以下且聽我慢慢道來 ... . 思緒步驟 大概步驟會是這樣,首先進行基礎八卦資訊搜集,大概由乾掛到坤卦,這些都可以在網路上容易取得,(這邊採用的是先天八卦順序) https://chatgpt.com/share/672083ea-4000-8010-ae50-3e120d845244 接著進入重點, 64 卦目前並沒有太多工程項目可以進行整合資料,因此主要透過 ChatGPT 產生資訊,以及透過 wiki 進行先達到快速效果。 https://chatgpt.com/share/67208416-c210-8010-9d43-a8c7235a1b03 緊接著,就會得到一串很像是 64 掛的內容, 不看不知道,一看嚇一跳,取得資料中會包含錯誤資訊,對應錯誤的上下卦,但畢竟是電腦,有錯很正常,這才是我認識的 ChatGPT (這邊也有試過 Claude 也有相同問題)。 校正回歸 此時經驗就非常重要,透過 AI 協助我們進行資料編寫比對,但不是單純的比對,而是要先想清楚自己的目標是什麼。 64 卦,兩兩相對。 64 卦,每個卦象不重複。 基礎於一開始 『懶』的狀態 , 首先直覺性的,是將比對錯誤的 json 直接丟入,原本預計透過 chain of thought 的方式,讓 llm 進行重複確認,但 ... 測試發現,需要透過 llm 產出原生資料越大時,隱藏的重複錯誤性會隨之提高。 llm 不轉,我轉 因此,這邊的解法朝向糾錯為主。 首先回到目的性,我們需要得到的結果是 完整的 64 卦象 取得對應的正確上下卦位置。 當我們有這樣明