AI 白皮書下載 — LargitData 技術白皮書
LargitData 大數軟體定期發布 AI 技術白皮書，分享我們在輿情分析、RAG 技術、企業 AI 部署等領域的深度研究成果。這些白皮書結合了學術研究與產業實務經驗，協助企業決策者與技術團隊深入了解 AI 技術趨勢與最佳實踐。
企業輿情分析完全指南：從數據蒐集到決策支援
本白皮書深入探討企業如何運用 AI 輿情分析技術，從海量的新聞、社群媒體與論壇資料中萃取有價值的商業洞察。涵蓋資料蒐集策略、NLP 情緒分析技術原理、輿情指標設計、以及如何將輿情數據轉化為可執行的商業決策。
- 輿情分析技術架構與資料來源策略
- 中文 NLP 情緒分析的技術挑戰與解決方案
- 企業輿情指標設計與 KPI 追蹤
- 實際案例分析與 ROI 計算
頁數：32 頁 ｜ 格式：PDF ｜ 語言：繁體中文
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RAG 技術白皮書：檢索增強生成在企業的應用
全面解析 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術的原理、架構設計與企業應用場景。本白皮書詳細說明如何運用 RAG 技術建立企業知識庫，讓員工透過自然語言與企業內部知識互動，並比較 RAG 與傳統知識管理系統的差異。
- RAG 技術原理：Embedding、向量資料庫與生成模型
- 企業知識庫建構的完整流程與架構設計
- RAG vs 微調（Fine-tuning）：選擇最適合的方案
- 文件切分、索引優化與回答品質提升策略
頁數：28 頁 ｜ 格式：PDF ｜ 語言：繁體中文
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企業 AI 部署策略：雲端 vs 地端的最佳選擇
針對企業 AI 部署的關鍵決策提供全面分析。本白皮書比較雲端與地端（On-Premise）AI 部署方案的優劣勢、成本結構、安全性考量與適用場景，協助企業 IT 決策者選擇最適合的部署策略。
- 雲端 AI 與地端 AI 的架構差異與技術比較
- TCO（總持有成本）分析：短期成本 vs 長期效益
- 資料安全與法規合規考量
- 混合部署策略與最佳實踐建議
頁數：24 頁 ｜ 格式：PDF ｜ 語言：繁體中文
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大型語言模型企業應用指南：從 POC 到正式上線
本白皮書提供企業導入大型語言模型（LLM）的完整路線圖，從概念驗證（POC）到正式生產環境部署的每個步驟。內容涵蓋模型選擇、資料準備、效能評估、安全防護與持續優化的最佳實踐。
- LLM 選型指南：開源 vs 商用模型的評估框架
- 從 POC 到生產環境的導入路線圖
- Prompt Engineering 與 AI 安全防護
- 效能監控與持續優化策略
頁數：36 頁 ｜ 格式：PDF ｜ 語言：繁體中文
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