向專家工程師的轉變
從人工智能愛好者走向專家架構師的旅程，始於回答一個關鍵問題：你如何從被動使用雲端模型的消費者，轉變為自主系統的主要架構師？這種轉變需要跳出介面層面，深入探討人工智慧的底層機制。
1. 突破 API 陷阱
許多實務工作者誤以為呼叫專有雲端 API 就等同於人工智慧工程。然而，真正的專業能力在於理解數學理論、張量操作與分散式協調。工程直覺是透過遠離表面化的封裝，轉而建立本地且具韌性的資料流程來培養的。
2. 核心架構協定
建構自主系統需要對通訊有深刻的理解：
- 模型上下文協定（MCP）：用於將模型連接至外部工具與資料來源的標準。
- 代理間通訊（A2A）：讓專業化代理能互相委派任務的通訊總線。
- LangGraph：用於建構具狀態、多代理工作流程的框架。
3. 數學基礎與對齊
專業能力根植於最新的研究。這包括理解訓練後對齊的基礎，例如群組相對策略優化（GRPO），並持續追蹤如 ICLR 與 ICML 等機構發表的重要技術報告。
小提示
理論知識若無嚴謹的實證應用，將逐漸退化。你必須透過公開可驗證的程式碼庫與自動化評估套件，證明你的系統確實有效。
Python：初始化本地智能體流程
問題 1
在人工智慧開發中，「API 陷阱」指的是什麼？
問題 2
哪種協定是專門設計用於專業代理之間的通訊？
案例研究：工程直覺
閱讀以下情境，並回答問題。
你被指派要降低法律領域 RAG（檢索增強生成）系統中的幻覺現象。
目標： 使用實證指標來證明系統效能，而非依賴主觀的「感覺」。
目標： 使用實證指標來證明系統效能，而非依賴主觀的「感覺」。
Q
1. 如何使用平均倒數排名（MRR）來衡量檢索文件的準確性？
答案：
MRR 透過檢視第一個相關文件的排名來評估系統。公式為 $MRR = \frac{1}{|Q|} \sum_{i=1}^{|Q|} \frac{1}{rank_i}$。MRR 值越高，代表最相關的法律文件越接近搜尋結果頂端，進而降低大語言模型因無關背景而產生幻覺的機率。
MRR 透過檢視第一個相關文件的排名來評估系統。公式為 $MRR = \frac{1}{|Q|} \sum_{i=1}^{|Q|} \frac{1}{rank_i}$。MRR 值越高，代表最相關的法律文件越接近搜尋結果頂端，進而降低大語言模型因無關背景而產生幻覺的機率。
Q
2. Precision@K 如何補足 MRR 來評估此 RAG 系統？
答案：
雖然 MRR 只關注第一個相關結果，但 $Precision@K = \frac{\text{Top K 結果中的相關文件數}}{K}$ 可衡量前 $K$ 個結果中相關文件的比例。在法律情境下，一次查詢可能需整合多個判例。高 Precision@K 確保上下文視窗充滿密集且相關的事實，而非雜訊。
雖然 MRR 只關注第一個相關結果，但 $Precision@K = \frac{\text{Top K 結果中的相關文件數}}{K}$ 可衡量前 $K$ 個結果中相關文件的比例。在法律情境下，一次查詢可能需整合多個判例。高 Precision@K 確保上下文視窗充滿密集且相關的事實，而非雜訊。