大型語言模型（LLM, Large Language Model）是生成式 AI 的核心技術之一，具備強大的自然語言理解與生成能力。本文深入解析 LLM 的定義、與傳統 AI 的差異、運作原理（包含 Transformer 架構、預訓練、微調與強化學習流程）、應用場景（如客服對話、內容生成、程式輔助等），並介紹 2025 年主流模型（ChatGPT、Claude、Gemini、LLaMA 等）及未來發展趨勢。透過完整說明與常見問答，協助讀者快速掌握 LLM 的技術核心與應用潛力。

生成式 AI 正在全球快速推進，但開源資源稀缺與算力門檻，使得多數研究與開發仍掌握在少數科技巨頭手中。如今，瑞士團隊在 Alps 超級電腦上成功訓練兩款完全開源的大型語言模型，不僅涵蓋超過 1,500 種語言，還強調資料合規、能源永續與完整透明，為 AI 帶來一條符合公共利益與 ESG 精神的新路徑。本文帶你深入了解這場來自阿爾卑斯山的開源革命如何重新定義語言模型的未來。

通用大型語言模型懂很多，但不一定懂你的企業。本文深入解析三種企業常用的 LLM 調整方法：Prompt Engineering（提示工程）、RAG（檢索增強生成）與 Fine-Tuning（微調訓練），比較它們的運作原理、優缺點、開發成本與應用時機，幫助你選對 AI 調整策略，打造真正落地的專屬智能體。

本文深入解析 Agentic RAG 的背景、運作流程與技術實現，介紹其如何融合 AI Agent 能力以突破傳統 RAG 的限制。文章說明 Reasoning、Tool、Aggregation 三層架構及閉環機制，並對比傳統 RAG 和 LLM 插件的差異，探討技術挑戰及未來發展趨勢。適合企業與技術決策者了解如何導入與應用 Agentic RAG。