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GSS 技術部落格
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如何使用 Dify 和 Python 來建立 Plugin，產生訊息及檔案

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Dify 是非常受歡迎的 LLM 應用平台之一。本篇將依照 Dify 官方文件「Dify 插件开发：Hello World 指南」內容，帶大家手把手寫出一個 Plugin，並實作讓 Plugin 產生 text、json 及 files 格式的回應！ 實作 1.環境準備 需要 Python...
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從風口到落地：IT人該如何看待技術熱潮？

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在資訊科技的世界裡，「風口」來得又快又猛。AI、大數據、區塊鏈、Web3、低程式碼平台、元宇宙……幾乎每年都有一個「下一個顛覆世界的技術」橫空出世，引發熱議、資金湧入、企業爭相跟進。但幾年後再回頭看，才發現有些早已沉寂不再，有些則逐步成為產業基礎建設，真正改變了世界。 對於在第一線工作的 IT 專業人士而言，問題不是技術來得快，而是我們該如何判斷：哪些風口值得投入，哪些只是曇花一現的炒作？ 技術本身不是問題，落地才是關鍵 任何技術誕生之初，往往伴隨許多想像與期待。例如，早期談到 AI，就是要「取代人類」，如今則轉向「協助人類更有效率地處理資訊」。大數據曾經也被視為企業數位轉型的救命藥，如今我們則更務實地談論資料治理與商業價值。 這當中的轉變提醒我們：技術的價值不是來自它本身有多炫，而是它如何...
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GitHub Copilot 串接 Ollama：地端自託管 LLM，守護企業程式碼資安的 AI 補全解決方案

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AI 編程助手（如 GitHub Copilot、ChatGPT）已成為現代開發團隊必備工具。但對於企業來說，最擔心的就是原始碼外洩：資料送到雲端 AI 推理時，萬一被第三方取得，就可能造成商業機密或客戶資料風險。 傳統 Copilot 只能連接雲端 LLM，所以之前筆者找到 CodeGe...
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用 Browser Extension 打造具網頁背景感知的 AI 助理，補足 LLM 的視野盲點

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現在市面上的許多 AI 工具如 ChatGPT、Dify 雖然功能強大，卻常常「看不到你正在用的系統」，造成它無法理解上下文，難以協助處理實際工作流程。例如：CRM、表單、ERP 系統等畫面資訊，AI 根本沒辦法取得。 所以常常會造成企業導入 AI 工具後，MIS 系統也要同時建立許多 API 來讓...
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在 Dify 中利用API + LLM打造企業資訊查詢服務教學

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在這篇文章中，我將分享如何在 Dify 中透過政府開放資料 API 搭配 LLM（大語言模型）建構一個智慧化的「企業資訊查詢服務」。從抓取統一編號到取得公司資訊、員工數量、營業項目，全部自動化，一起來看看我是怎麼做的吧！ 目標功能： 輸入統一編號或公司名稱查詢企業資訊 自動擷取公司名稱、地址、資本額、公司狀態、負責人等資料 利用 104 網頁擷取公司員工數量 抓取營業項目與產業類型 將所有資訊整合為一份簡潔回覆 Dify 流程設計步驟： Step 1：問題分類器 (Classifier) 建立問題分類器，判斷輸入是「統一編號」還是「公司名稱」 若是統一編號（8 碼數字）：跳轉至 查詢統編節點 若是公司名稱：跳轉至 查詢公司名稱節點剩下的歸類為其他問題 Step 2：代碼執行節點（抓統一編號）...
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SQL Server 2025 實戰：資料庫內建 AI 向量語義搜尋與 RAG 教學（以 AdventureWorks 為例）

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在 AI 驅動的時代，資料庫不僅僅是儲存與查詢的工具，還是智能運算的核心。過去想要在資料庫實作語義搜尋（Semantic Search）或 RAG（Retrieval-Augmented Generation）時，往往必須額外串接多個外部服務與資料庫： 需額外部署如 Pinecone、Qdrant ...
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Apple Mac M4 上用 Docker 跑 SQL Server？使用 Colima、Podman 相容性解析

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M4 + DOCKER + MSSQL
隨著 Apple Silicon（M1、M2、M3、M4）筆電普及，越來越多開發者在 Mac 上執行 Docker，尤其是企業常用的 Microsoft SQL Server（mssql）container。但許多人在 ARM 架構下安裝 mssql server 時，常常遇到平台不符（platfo...
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以 LLM 為核心打造零程式碼查詢流程：簡化 Dify 流程設計、讓非工程人員也能上手

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在初期導入 Dify 建立企業資訊查詢流程時，我們使用了多個「代碼執行」節點來處理 API 回傳資料，例如提取統一編號與公司名稱。然而，我們很快發現：這樣的設計對非工程背景的成員不夠友善，維護成本也偏高。 因此，我們重新思考了一個問題： 能不能只透過自然語言與 LLM，讓流程變得更簡潔、更直覺？ 以...
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打造資料不出門的 AI 開發體驗：建構企業內網的 AI 開發助理 - Part 2

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對重度拖延症患者來說，寫 code、寫 blog，或是其他類似的創作產出，我們都會盡量拖到最後一刻才動手。因為我們覺得，到了那個 Deadline 的時候，我們比現在更老了，思想也比現在更成熟、更完整了 (???)。 But！！自從上一篇設定好了 Continue 之後，我發覺我的拖延症被稍稍治癒了。 但這篇仍然拖上了一段時間 這一切的改變，來自今天要介紹的兩個功能： Continue 的 autocomplete 和 edit。讓寫 code 不再是把腦袋當牙膏擠，而是一段拖延症患者與模型的對話。 不用在視窗之間切換，單純在編輯器中與模型對話，聽取模型建議後再給予模型回饋，讓思緒集中在對話的脈絡中。這不就是 Vibe Coding 嗎？ 由於此篇 blog 的底稿同樣也是使用 VS Cod...
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高併發壓力來襲，你的服務是彈性伸縮，還是直接斷線？

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一、從「搶換美元導致網銀當機」談起 近期由於美元匯率大幅下跌，台幣強勢升值，引發民眾搶著把台幣兌換成美元。這一波突如其來的熱潮，造成多家銀行網路銀行大當機——登入失敗、交易卡住、網頁打不開，一度讓使用者氣憤，也讓銀行客服電話被打爆。 這不是第一次發生類似事件。 每次遇到搶票、搶購秒殺商品、補助申請開放時，各種系統癱瘓的新聞就層出不窮。這些現象背後，其實反映的都是同一個問題：高併發壓力。 為什麼現代系統仍會怕「人一多」？不是用了雲端、容器、CDN 就能撐住一切了嗎？本篇文章，就要透過這次的網銀事件，來聊聊「高併發架構設計」背後的關鍵思維與誤解。 二、什麼是高併發？為何它會讓服務崩潰？ 高併發，指的是「在極短時間內，有大量使用者同時發送請求給系統」。這些請求可能是：查詢匯率、登入帳號、送出換匯指...
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