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  chapters: true
tags:
- 系統創新
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> 「若世事皆局，**則善用`AI 工程` ，兼利天下**。何處棲慧根？**萬家燈火日常**；何以生智源？**工程群力共創**。」〜🌉 墨子工程師之眼看`AI 工程` 

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「若世事皆局，**則善用`AI 工程` ，一統天下**。何處棲慧根？**宮廷智能國師**；何以生智源？**主權 AI 算力獨尊**。」〜🌉 秦始皇帝王之眼看「`AI 工程` 」
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# 🌉 「AI 工程」

`工程`是人類心智能力改造大千世界的重要實踐，更是在打造**智能體**時應對萬家燈火的必用的入世指南。近年來發展的「 [提示工程](10-03-prompt_engineering.qmd)」（Prompt Engineering）及「[脈絡工程](10-05-context_engineering.qmd)」（Context Engineering）都是 AI 能改變生產力，影響日常生活的例子。

隨著 [神經網路](04-03-neural_networks.qmd) 發展 及 [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd) 應用的擴散，不管是程式碼與算力，最終是經過一系列叫`AI 工程`的實踐，產出 [AI 產品](10-06-AI_PM.qmd)。

::: {.callout-tip #tip-ai-engineering title="什麼是🌉 「`AI 工程`」？"}

「**工程是行動之橋**」〜 AI 的工程實踐，是人類心智能力改造大千世界的重要實踐，也是打造**智能體**時應對萬家燈火的必用的入世指南。

**🌉「`AI 工程`」三句箴言**：（點開⏵可揭露細節）

<details> <summary>🏗️ 「**系統為橋，脈絡成道**」 〜 不只是技術，而是**系統思維**與**脈絡設計**創新。</summary>  
這呼應了 AI 工程的「**需求 ➾ 設計 ➾ 實作 ➾ 驗證 ➾ 優化** 」全生命週期。  
</details>

<details> <summary>🛡️ 「**可靠為基，評估為鑑**」 〜 `AI 工程`需兼顧**穩定性**、**可控性**與**倫理價值**。</summary>  
這呼應了「責任式 AI」：智慧必須**可靠**且對齊人類**價值**，需發展評估方法等工具。  
</details>

<details> <summary>🔥 「**群力共創，兼利天下**」 〜 `AI 工程`是**跨領域**協作，連結**專業**與**需求**。</summary>  
這呼應了 AI 工程師、AI 產品經理 等[專業分工**跨領域協作**](@sec-ai-colaboration)，共創**產品價值**。  
</details>

收斂三句箴言「**妙問**」成長偈：  
- 🪷「**若世事皆局，則善用 AI 工程，兼利天下**」〜 工程是行動之橋，讓智慧走出實驗室，進入萬千世界，成為萬家燈火的日常助力。  

🌉🔥
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::: {#fig-mindmap-10 caption="聚焦  🌉`AI 工程` 心智圖"  }
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***

## 🌉AI 工程 通論🌏

當前，AI 工程的成長主要來自「**基礎模型**」的應用開發。特別是 **大型語言模型**（LLM）的創新應用，正引領市場趨勢[@Huyen2025-ai-engineering]。本書將探討其中 6 個關鍵知識點。

隨著 [神經網路](04-03-neural_networks.qmd) 發展 及 [大語言模型](02-07-large_language_models.qmd) 應用的擴散，當代 `AI 工程`將學術理論轉化為實際應用。以 2025 年市場最關注的雲端服務與產品為例：

* 💻 **AI 程式設計助理**（AI Coding Assistants）：如 **GitHub Copilot**、**Cursor**、**Gemini Code Assist**，已成為開發者日常工具，支援程式碼生成、除錯與跨檔案重構。  
* - 🏭 **AI 智慧製造與工業應用**：這是一個巨大且成長快速的市場，包括利用 AI 進行**預測性維護**（Predictive Maintenance）以減少停機時間、**機器視覺**（Computer Vision）用於產品品管檢測、以及**機器人流程自動化**（RPA）等，直接提升生產效率與良率。    
* 🛒 **AI 電商與客服助理**：如 **Shopify Sidekick** 與 **Zendesk AI**，透過自然語言理解與生成，支援顧客互動、商品推薦與自動回覆。  
* 🎨 **AI 創意生成工具**：如 **Adobe Firefly** 與 **Canva AI**，結合生成式影像與文字，支援設計、行銷與多媒體創作。  
- 💰 **AI 金融科技**（Fintech）：金融業是 AI 的早期採用者與主要投資方。`AI 工程` 在此領域應用廣泛，例如**詐欺偵測**、**演算法交易**、**信用評分**，以及**個人化金融顧問**服務等。    
- 🚚 **AI 供應鏈與物流**：從**需求預測**、**庫存管理**、到**路線最佳化**，`AI 工程` 透過即時數據與決策演算法，大幅提升供應鏈的彈性與效率。
* 🧑‍💼 **AI 企業協作平台**：如 **Microsoft Copilot for 365** 與 **Google Duet AI**，將 LLM 融入文件、簡報、郵件與試算表，提升知識工作者的生產力。  
* 🏥 **AI 醫療應用**：如 **臨床決策支援系統**與 **醫學影像分析 AI**，利用 LLM 與多模態模型輔助診斷、病歷摘要與治療建議。  

***

`AI 工程` 的核心在於其 **跨領域工程學** 特性，目標是以 **系統性方式** 解決現實世界的 **複雜問題**。這一特性主要體現在以下幾項跨領域實踐中：

- **🏗️ 系統思維（System Thinking）**：  
    將 AI 視為一個 **整體系統**。它不僅是模型或演算法，而是與資料流、基礎設施、使用者需求及商業流程緊密耦合的動態網路。    
- **🎨 設計脈絡（Contextual Design）**：  
    強調 AI 解決方案必須 **嵌入具體情境**。透過理解使用者行為、文化差異與產業規範，確保系統能在真實環境中被採納並發揮價值。    
- **🚨 AI 安全（AI Security）**：  
    獨立於傳統資安的領域，專門應對 AI 特有的威脅，例如 **對抗性攻擊**（Adversarial Attacks）與 **提示注入**（Prompt Injection）。確保系統對這類惡意輸入具備韌性，是 `AI 工程` 的重要責任。 
- **🛡️ 責任式 AI（Responsible AI）**：  
    涉及跨領域的合規與問責挑戰，要求系統具備 **公平性**（Fairness）、**透明性**（Transparency）、**安全性**（Safety）與 **可解釋性**（Explainability），以避免演算法偏見或不當行為。    
- **🏛️ 倫理框定（Ethical Framing）**：  
    又稱 **倫理考量**。在設計與部署 AI 系統時，必須兼顧 **公平性**、**透明性**、**隱私保護**與 **責任歸屬**，以防止技術濫用或偏差放大。    
- **💎 產品價值（Product Value）**：  
    聚焦於 AI 系統如何創造 **可持續的價值**。這不僅是技術展示，更要確保產品能在市場中落地，滿足使用者需求並帶來長期效益。    
- **⚙️ 機器學習運維（MLOps）**：  
    `AI 工程` 的技術底層實踐，涵蓋從資料準備、模型訓練、版本控制，到 **模型部署**、**監控**（Monitoring）與 **持續再訓練** 的完整生命週期。沒有健全的 MLOps 管道，AI 專案難以從原型走向大規模生產。    
- **💻 效能工程（Performance Engineering）**：  
    專注於最佳化模型在推理階段的 **速度**、**記憶體使用** 與 **運算成本**。這對於將大型模型部署到邊緣裝置、行動裝置或高效能雲端服務至關重要。    

這些實踐不僅是產業的最佳準則，也是理解 AI 如何 **「模組化」與「產品化」** 的關鍵專業語言（參見 **10.1** 🌉🔗🌐 [API 與 MCP](10-01-API_MCP.qmd)）。從 **雲端平台**、**企業應用** 到 **開發者工具**，其背後都依賴可靠的基礎設施與服務支撐。

可以說，`AI 工程` 不只是基礎設施、程式碼與模型的簡單堆疊，而是結合 **𝚷 型人才** 主動整合各方**需求**的**系統工程**與**創新工程**，預示了對「**需求 ➾ 設計 ➾ 實作 ➾ 驗證 ➾ 優化**」全產品週期的跨領域整合高要求。

***
## 📐從數學 到 工程 🌉

在第九篇，我們探討了 **AI 數學** 如何作為「**源頭活水**」，提供理論基礎與演算法支撐；第十篇則將 `AI 工程` 視為「**行動之橋**」，它將這些數學理論與實際需求結合，轉化為可落地的系統與產品。

為了具體展示數學如何在工程中被應用，並成為跨領域實踐的核心，下表提供了範例對照（內容非全面，但有闡明價值）。

| 📐 AI 數學  | 🌉 AI 工程實踐               | 踐行機制說明例                                                                                                   |
| --------- | ------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| 線性代數      | **AI 程式設計助理**、**模型參數管理** | 向量與矩陣運算支撐 LLM 的**嵌入表示**與**權重更新**，影響 [脈絡工程](10-05-context_engineering.qmd) 模型部署與程式碼 **生成式 AI ** 落地。 |
| 微積分＋最佳化   | **MLOps**、**效能工程**       | 梯度下降與最佳化方法驅動**模型訓練**與**推理效率**，主導**持續訓練**、**部署**與**效能調優**的效能。                                              |
| 機率與統計     | **AI 醫療應用**、**金融科技**     | **不確定性**建模與統計推斷，支撐如**臨床決策**、**詐欺偵測**與**信用評分**或等建模。                                                        |
| 數值分析      | **智慧製造**、**供應鏈優化**       | 提供**穩定性**與**誤差控制**，確保 AI 模型在工業與物流場景中能**可靠收斂**。                                                            |
| 資訊理論      | **企業協作平台**、**客服助理**      | 熵與交叉熵衡量**資訊效率**，支撐大語言模型的**壓縮**、**泛化**與**對話生成式 AI **。                                                      |
| 圖論與組合數學   | **供應鏈路徑規劃**、**知識圖譜應用**   | 圖結構與組合優化，支撐包括**知識圖譜**的複雜**網路分析**與**決策規劃**。                                                                |
| 賽局理論      | **多智能體系統**、**金融交易策略**    | 將應用情境的**策略互動**依賽局理論**建模**，應用於**博弈 AI**、**資源分配**與**市場模擬**等。                                                |
| 控制理論＋動態系統 | **智慧製造**、**機器人應用**       | 相關的**工程數學**應用，達成**動態環境**中的系統**穩定運作**，支撐**自動化**與**具身 AI**。                                                 |

**✨ 小結**：  
- **AI 數學** 提供了**模型**的「計算及表徵」語言：如何表示、計算與推斷。  
- `AI 工程` 則提供了**系統**的「踐行」語言：如何設計、部署與維護。  
- 進一步，**[AI 產品經理](10-06-AI_PM.qmd)** 提供了產品或項目**需求**的「結構溝通」語言：如何將使用者需求轉化為**產品規格**，並確保工程產品或項目落地與市場價值對齊。  

因此，可以說：  
- 數學是**源頭活水** —— 滋養理論與演算法，「鍛造」數據生產力價值。  
- 工程是**行動之橋** —— 搭建應用與社會之間的通道，「執行」價值。  
- 產品是**體驗之舟** —— 承載智慧，航行於人類日常與產業實踐之中，「交付」價值。  

`AI 工程` 的最終呈現 **AI 產品** 是將數學與工程的成果，轉化為**使用者體驗**與**市場價值**，並透過迭代與回饋循環，持續優化，並在社會與產業中持續發揮影響力。  

***

## 🌉AI 工程 新論🏗️

本書所選條目圍繞著 **大語言模型**（[LLM](02-07-large_language_models.zh-hant)）的應用創新 [@Huyen2025-ai-engineering]，分為兩種視角：

* **狹義 `AI 工程`**：聚焦「以 **LLM** 為基底」的**創新應用**，選取相關知識點。這類實踐將「**模型**視為**生產要素**」，專注於 LLM 的開發、部署與維護。
* **廣義 `AI 工程`**：以「**端到端**」的**全鏈路**描述，展示 **AI 系統**的完整生命週期。這幫助讀者理解「需求 ➾ 設計 ➾ 實作 ➾ 驗證 ➾ 優化」的綜合工程與產品管理能力。

::: {.callout-note #nte-ai-engineering title="🌉 `AI 工程`的狹義與廣義"}
根據《人工智慧工程》 [@Huyen2025-ai-engineering]一書，`AI 工程` 專注於將強大的預訓練模型應用到特定任務，無需從零開始建立模型。據此，可區分出兩種定義：

* 🧞‍♀️🔗🎁 **狹義版本**
	* `AI 工程` 指基於**基礎模型**（foundation models）的再利用與應用開發，包括通用模型（general-purpose models）與領域型模型（domain-specific models）。

* 🌉🔗🎁 **廣義版本**
	* `AI 工程` 涵蓋「**端到端**」的**整個 AI 系統開發生命週期**，從系統設計、數據收集、模型開發、部署到監控維護，目的在將實驗室模型轉化為穩定運作的產品。此過程囊括了**數據收集與清理**、**模型訓練與評估**、**大規模部署**、**監控與維護**等環節。

🧞‍♀️🌉🎁
:::

根據上述，本書提出一個 `AI 工程` 的操作定義，整合了 **AI 產品經理** 與傳統 **機器學習工程** 的新視角：

::: {.definition #def-ai-engineering}

**`AI 工程`**：依據 AI 系統開發生命週期「需求 ➾ 設計 ➾ 實作 ➾ 驗證 ➾ 優化」，將人工智慧的**基礎模型**或**重新開發的機器學習模型**，工程產品化為有效的 AI 解決方案，針對特定情境產出具備交付價值的產品或服務。
:::

此定義同時涵蓋了狹義（基於**基礎模型**）及廣義（**重新開發**模型）。

## 🌉關鍵技術構成🔑

根據 《AI 工程》（AI Engineering），「以**基礎模型**為基底」的 `AI 工程` （其實主要是 **[大語言模型](02-07-large_language_models.qmd)**）有三種核心技術[@Huyen2025-ai-engineering]，以下就作者對 **產品經理** 及 **AI 工程師** 的專業視角做對照補充：

*  🌉❔📌 **[提示工程](10-03-prompt_engineering.zh-hant)**（Prompt Engineering）  
	* 🏷️**定義**：目的在於透過設計與優化**提示輸入**，引導 **AI** 模型（特別是 **LLM**）產生更精確、更符合需求的**輸出**。作用就像與 **LLM** 溝通的「魔法咒語」，用以精準控制模型的回應。
	* 🤓**AI 工程師視角**：是快速**原型開發**與**功能驗證**的利器。工程師會透過設計不同**提示**來測試模型在各種邊界條件下的效能，並與**脈絡工程**、**工具調用**等技術結合，以建構複雜的**代理人**（Agent）系統。
	* 😄**產品經理視角**：讓產品經理能夠**在不更換底層模型**的前提下，快速迭代並改善產品功能。當需要替換模型時，為新模型**重新設計**與**測試提示**所付出的開發成本，是**成本效益分析**中的一項重要評量因素。
* 🌉🔗📝 **[知識驅動生成](10-04-retrieval_augmented_generation.zh-hant)** 又譯 **檢索增強生成**（Retrieval-Augmented Generation, RAG）  
	* 🏷️**定義**：**RAG** 結合「檢索」與「生成」的技術，目的在引入外部**專屬知識庫**（如企業文件、資料庫、網頁）檢索資訊，進而允許 **AI** 模型在回答問題前，能以這些資訊為依據生成回答。這有效解決了 **LLM** **基礎模型**知識過時或缺乏領域資訊而「一本正經胡說八道」的問題。
	* 🤓**AI 工程師視角**：**RAG** 實作是項複雜的**系統工程**。工程師需要設計和維護資料管道，將非結構化資料**向量化**並存入**向量資料庫**，同時還需開發高效的**檢索**與**排序演算法**，確保模型能夠快速、準確地找到並利用相關資訊。
	* 😄**產品經理視角**：**RAG** 產品是解決**準確性**與**可靠性**需求的 **AI** 產品，也因此是 **AI** 產品能否被用戶信任的關鍵，對企業級或專業領域的極為重要。**RAG** 產品開發成效取決於**專屬知識庫質量**、**答疑情境實際需求**、**準確性**與**可靠性**要求門檻等因素是否能對齊。
* 🌉🧹🧩 **微調**（Finetuning）  
	* 🏷️**定義**：**微調**是一種訓練技術，它在一個已經預訓練好的大型基礎模型之上，使用少量特定資料集進行進一步訓練，使其適應特定任務或領域。與**提示工程**不同，**微調**是**改變模型本身的參數**，讓它能更深入地理解特定模式與風格。
	* 🤓**AI 工程師視角**：**微調**是優化模型效能的終極手段。工程師需要收集、清洗並標註高品質的資料集，選擇合適的微調技術（如**LoRA**），並在確保模型不會產生**災難性遺忘**（Catastrophic Forgetting）的前提下，進行高效且可重複的訓練與評估。
	* 😄**產品經理視角**：**微調**雖然成本高昂，但有讓 **AI** 產品在特定任務上表現得更出色的潛質，實現**高度客製化**和**效能極致化**。產品經理必須收集有效市場情報、科技進展、競品分析、特定功能或市場利基等等資訊，協助團隊理解相關的**成本效益分析**，以決定是否值得投入微調。當使用需求**強烈依賴特定領域知識**或**獨特風格**時，微調的必要性也因此提高。

本書因將較偏向實際應用而非模型開發，因此選擇 [脈絡工程](10-05-context_engineering.zh-hant) 及 [AI 產品經理](#sec-ai-pm) 替換了 **微調** 這主題，要深挖此主題可參考原書。

## 🌉關鍵專業分工🏢 {#sec-ai-colaboration}

了解了核心技術後，接下來探討 `AI 工程` 中各個關鍵職位如何協同合作。雖然許多人統稱為「AI 工程師」，但實際上，這是由多種專業角色組成的複雜分工，也對映到不同技能專長。

- 🔗 **數據科學家**（Data Scientist）：
  偏**領域研究與探索**。**探索與分析**數據，找出洞見、驗證假設、**建構實驗性模型**，產出分析報告或「**原型模型**」（Prototype Model）。
- ⚙️ **機器學習工程師**（ML Engineer）：
  偏**模型落地**與**軟體工程**。將「原型模型」**生產化**（Productionization），確保其可在大規模環境中穩定運行。換言之，將**數據科學家**建立的「原型模型」，經高效訓練、控制版本，轉換為在生產環境下能穩定運行的代碼，確保成功部署到服務器，並與產品系統整合。
- 🚀 **機器學習運維工程師**： (MLOps)：
  偏**持續運維**與**自動化**。這是 `AI 工程` 具體的技術底層實踐。它涵蓋了從資料準備、模型訓練、版本控制、到**模型部署**、**監控**（Monitoring）與**持續再訓練**的整個生命週期。沒有健全的 MLOps 管道，AI 專案很難從原型階段走向大規模生產。    
- 🎁 **[AI 產品經理](#sec-ai-pm)**（AI PM）：
  偏**需求定義**與**價值對齊**。定義產品的「是什麼」與「為什麼」，連結商業策略、使用者需求與技術能力。換言之，將**機器學習工程師**訓練及驗證後的模型，成功佈署達到客戶及使用者需求，以成功獲取商業價值及市場聲譽。

廣義的**AI 工程師**是一個複合型**全能整合**角色，在團隊需要的地方，為**AI 專案**的各個環節提供支援，確保整個開發流程順利運行。


::: {.callout-warning #nte-ai-position-skills title="🌉AI 專業角色 × 技能矩陣表💪" }

::: {.table-small-print }
| 角色 /<br/> 技能領域| 🟠數學基礎  | 🟡程式開發  | 🟢系統工程  | 🟣商業策略  | 🟤倫理合規 |
| ---------- | -------- | -------- | -------- | -------- | ------- |
| 🔗 **數據<br/>科學家**| 🟠🟠🟠 | 🟡🟡     | 🟢       | 🟣       | 🟤🟤🟤  |
| ⚙️ **ML <br/>工程師**| 🟠🟠     | 🟡🟡🟡🟡 | 🟢🟢     | 🟣       | 🟤🟤    |
| 🚀 **MLOps <br/>工程師**| 🟠       | 🟡🟡     | 🟢🟢🟢🟢 | 🟣       | 🟤      |
| 🎁 **AI <br/>產品經理**| 🟠       | 🟡       | 🟢🟢     | 🟣🟣🟣 | 🟤🟤🟤  |
| 🏗️ **AI <br/>工程師** | 🟠🟠🟠     | 🟡🟡🟡🟡 | 🟢🟢🟢🟢     | 🟣🟣🟣    | 🟤🟤🟤    |
:::

✨ **解讀**

- **數據科學家**：（某專業領域）數學與統計最強，偏探索與建模。
- **ML 工程師**：程式與模型落地最強，偏軟體工程。  
- **MLOps 工程師**：系統工程最強，偏運維與自動化。  
- **AI PM**：（某行業領域）商業策略最強，兼顧倫理與合規。  
- **AI 工程師**：跨界角色，五項技能均衡，能整合數據、模型、系統與產品。  

:::

總結各職位的**任務**，對照如下：  
  - 🔗 **數據科學家**：如 AI「_研究員/科學家_」
	  - 「有這些數據，能做出什麼有用模型？」
  - ⚙️ **ML 工程師**：如 AI「_模型鍛造師_」  
	  - 「如何讓模型跑起來，發揮其生產力？」
  - 🚀 **MLOps 工程師**：如 AI「_基礎設施工_」  
	  - 「如何確保模型在生產環境中穩健運行與持續優化？」  
  - 🎁 **AI PM**：如 AI「_規劃設計師_」  
	  - 「我們該解決什麼問題？客戶需要的核心價值是什麼？」
  - 🏗️ **AI 工程師**：如 **AI**「**全能建造師**」
	  - 「如何將數據、模型、程式碼、基礎設施及其他資源**系統性地**整合，轉化成可用產品？」  

***
## 🪴 內容大綱

本篇聚焦以 [LLM](02-07-large_language_models.zh-hant) 為基底（包括其[聊天機器人](04-02-llm_chatbots.zh-hant)、[網組合](04-06-llm_webassembly.zh-hant)）的 `AI 工程` ，精選環環相扣的知識模塊，構成「端到端」的**全鏈路描述**。旨在幫助讀者理解「需求 ➾ 設計 ➾ 實作 ➾ 驗證 ➾ 優化」的綜合工程與產品管理能力，並在「模型作為生產要素」的視野下，掌握 LLM 從開發、部署到運維的完整**生命週期**。

結合**智能系統**全鏈路與**模型**生命週期，無論是 AI 技術工程師還是 [AI 產品經理](#sec-ai-pm)，都能在跨領域與跨專業協作中形成協同增效的團隊力量，依不同應用場景構建高效且自適應的 AI 解決方案，既加速從概念驗證到規模化落地，又確保**系統創新**依實際需求持續創造價值。

本篇內容深入淺出地串連 AI [㉄ 問題意識](01----problematics.zh-hant) ⮫ [☸ 導向](05----ai_orientations.zh-hant) ⮫ [❖ 分析與決策](06----analytics_decisions.zh-hant) ⮫ [脈絡工程](10-05-context_engineering.zh-hant) 等多條主題線路，協助讀者在此基礎上發展出適合自身的「`AI 工程` 全鏈路能力」框架，並構建可融會貫通的[知行鷹架](notes-constructive_fill-in.zh-hant)，形成個人的框智格局。

***

### 🌰 內容：核心條目

* **10.1** 🌉🔗🌐 [API 與 MCP](@sec-api-mcp)（API / MCP）  
  - 🧩模組化 與 🚀可互操作性 的核心實踐。  
  - 提供系統間的**溝通與協作**框架標準，確保模組間互通高效安全。  
  - 構建可擴展、可組合、可互操作、多工具協作生態的基礎設施。

* **10.2** 🌉🤖🚨 [智能體可靠性與評估](10-02-agent_reliability_evaluation.zh-hant)（Agent Reliability & Evaluation）  
  - 🤖智能體設計 的評估框架。  
  - 建立衡量 AI 智能體**穩定性**、**安全性**與**對齊性**的**多維指標**。  
  - 從**測試**到**部署**全流程提供可靠性保障，支撐**風險控制管理**。

* **10.3** 🌉❔📌 [提示工程](10-03-prompt_engineering.zh-hant)（Prompt Engineering）  
  - 📦 [LLM](02-07-large_language_models.zh-hant) 生成**高品質輸出**，符合**需求**的引導提示設計。  
  - 連結「**使用者意圖**」與「**模型能力**」的關鍵橋樑。  
  - 將引導流程**工程化**、**系統化**，提升**可重複性**與**可控性**。

* **10.4** 🌉🔗📝 [知識驅動生成（RAG）](10-04-retrieval_augmented_generation.zh-hant)（Retrieval-Augmented Generation）  
  - 🔍檢索 與🧞‍♀️ 生成 的**整合應用**。  
  - 將**外部知識**檢索與**模型**結合，提升輸出的**準確性**與**可追溯性**。  
  - 將**檢索**與**生成**工程化、系統化，支援**專業知識**即時生成的任務。

* **10.5** 🌉🪟🧭 [脈絡工程](10-05-context_engineering.zh-hant)（Context Engineering）  
  - 🛣️ **脈絡感知**的設計原則與工程化運用。  
  - 系統化管理與優化**使用者意圖**與**上下文脈絡資訊**。  
  - 支援**多模態**、**多來源資料**的融合**理解**與安全**控制**。

* **10.6** 🎁🌱🚀 [AI 產品管理](#sec-ai-pm)（AI Product Management）  
  - 🎁 產品價值化的商業創新**實踐路徑**。  
  - 將 AI 技術**成果轉化**為符合市場與使用者**需求**的產品。
  - 平衡**使用者體驗**（UX）、**技術創新**、**商業價值**與**倫理合規**。

### 📚  延伸：知識點

- ☁️💡 **邊緣 AI 與物聯網**（Edge AI & IoT）  
  - AI 在**邊緣設備**與**物聯網**場景的部署策略與挑戰。  
  - 著重於**低延遲**、**高效率**與**分散式智能**的落地實現。  

- 🛡️📝 **AI 倫理與可解釋性**（AI Ethics & Explainability）  
  - AI 系統設計與部署過程中，如何確保**透明度**、**問責制**與**公平性**。  
  - 著重於建立**可解釋**的**模型**與**決策流程**，增進**信任**並符合**監管**要求。  

## 🚀 延伸案例操練

`AI 工程` 涵蓋從系統設計、模型開發、部署到運維的全生命週期，涉及跨領域技術與協作。對「**需求 ➾ 設計 ➾ 實作 ➾ 驗證 ➾ 優化**」進行梳理，並框定有效「工程化 AI 解決方案」的綜合能力，是學習與操練的重點。  

按自己的興趣和需求，進一步搭建自己的[知行鷹架](notes-constructive_fill-in.zh-hant)，認識所處世界「[框智格局](index.zh-hant)」，有以下延伸知識與案例可參考：

- 🏭⚙️🌐 **產業級 AI 系統整合與最佳化**  
	- 在製造、物流、能源等產業中，將 AI 模型與既有 IT/OT 系統整合，實現智慧化決策與流程自動化。  
	- 例如智慧工廠結合預測性維護、動態排程與品質檢測，提升產能、降低成本，並在全球供應鏈中保持競爭優勢。
- 🛡️📡🤝 **關鍵基礎設施與安全韌性工程**  
	- 在電網、交通、醫療等關鍵基礎設施中導入 AI，提升監測、預警與應變能力。  
	- 例如能源網路的即時負載平衡與異常檢測，確保在極端氣候或地緣政治衝擊下仍能穩定運作，並支援跨國協作與資源調度。
- 🧩🗣️🎯 **跨文化與多語言 `AI 工程` 應用**  
	- 在全球化市場中，設計能適應不同語言、文化與法規的 AI 系統，確保產品在多元環境下的可用性與合規性。  
	- 例如跨國客服平台結合多語言 NLP、情感分析與在地化知識庫，提升用戶體驗並促進市場滲透。
- 🌏♟🎮 **全球與中等強權的智能國師**  
	- 如何運用[脈絡工程](10-05-context_engineering.zh-hant) 打造「上知天文，下知地理，且能洞齊時勢，經世濟民」的綜合專家智能體（Mixture of Experts）的智能國師？  
		- 為中美全球強權，要如何挑選能夠橫跨海權、陸權、地緣戰略、國際政治經濟與現代戰略思維的關鍵人物？亨利·季辛吉（Henry Kissinger）、李光耀（Lee Kuan Yew）、喬治·凱南（George F. Kennan）、阿爾弗雷德·馬漢（Alfred Thayer Mahan）、哈爾福德·麥金德（Halford Mackinder）、卡爾·馮·克勞塞維茨（Carl von Clausewitz）、秋山真之（Akiyama Saneyuki）、尼古洛·馬基維利（Niccolò Machiavelli）等等？  
		- 為中等強權（如日本、德國、土耳其、印度、澳洲等），要如何構建有效的貿易網絡、關鍵供應鏈韌性、及軍民兩用科技樹發展策略？
- ⚡🌱🧮 **能源組合與氣候變遷博弈軍師**  
	- 如何運用[脈絡工程](10-05-context_engineering.zh-hant) 打造「上知天文，下知地理，且能洞齊時勢，經世濟民」的綜合專家智能體（Mixture of Experts）的智能博弈軍師，在企業或政府面對的能源組合與氣候變遷賽局中持續勝出？  
		- 為**特定國家**的產業結構、能源組合、與地緣政治格局進行把脈會診後，要如何能產出具體可行、掌握不確定性的發展路徑分析、預測、及建議？  
		- 為**特定產業**的財務結構、能源組合定位、與地緣政治脈絡進行把脈會診後，要如何能產出具體可行、掌握不確定性的發展路徑分析、預測、及建議？


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## 📦 延伸：AI 發展假說

以下有五個 AI 發展假說，請參照上述，分別說明各種 AI 發展假說最需要的 `AI 工程` 需求。

- 💥 **[AI 對齊崩潰假說](appendix-glossary.qmd#ai-alignment-collapse)**（AI Alignment Collapse Hypothesis）：隨著 AI 能力提升，若無法持續確保其行為與人類價值對齊，將導致追求衝突目標、產生有害行為，最終引發社會決策、經濟與安全體系的 **系統性失序與混亂**。
- 🌐 **[AI 公共財假說](appendix-glossary.qmd#ai-commons-hypothesis)**（AI Commons Hypothesis）：主張 AI 應被視為**共享資源**，透過**開源模型、開放資料**與**社群治理**，推動技術的去中心化發展與民主化，以避免少數權力壟斷。
- 👑 **[AI 帝國假說](appendix-glossary.qmd#ai-empire-hypothesis)**（AI Empire Hypothesis）：預測**算力、資料與演算法**將集中於少數國家或超級平台，形成類似「帝國」的支配格局，導致全球創新單一化與**治理不對稱**的風險。
- ⚔️ **[AI 部落化／碎片化假說](appendix-glossary.qmd#ai-tribalization-fragmentation)**（AI Tribalization / Fragmentation Hypothesis）：認為 AI 發展將呈現**多極化、碎片化**格局，不同意識形態群體建立各自的 AI 生態與標準，導致**全球治理失序與標準分裂**。
- 🚰 **[AI 公用事業假說](appendix-glossary.qmd#ai-utilities-hypothesis)**（AI Utilities Hypothesis）：主張 AI 將如同電力或網路一樣，成為**普及、隱形、無所不在的社會基礎設施**，並由政府、企業與社群共同監管，以確保公平取用與安全性。

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