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AI 可視度與 GEO 實務
四引擎量測方法論、五環方法，與 6 個月從 0 到 25% AI 提及率的實測案例。
觀點
我們怎麼想，以及這為什麼會改變你該建什麼。
決策輔助內容，不是思想領導。每一篇存在的理由都是同一個問題在真實對話裡反覆出現：這到底是什麼類別、我們的 RAG 試點為什麼卡住了、該授權還是自建、AI 生成的影片怎麼在交付前知道它是壞的。每一篇給的是可以拿去行動的答案，不是一個可以點頭同意的立場。
4
篇支柱決策文
6
個引擎的知識沉澱
5
條產品線的實戰現場
3
語同步輸出
白皮書
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便宜的模型最貴：LLM 選型與成本實戰
同一題實付差 53 倍、max_tokens 的三次踩坑、快取的安靜失敗——全部生產環境實測。
來自企業實務營運現場
企業 AI 架構、知識營運與可靠系統的實務筆記——從企業日常營運出發，寫的是我們實際跑過的東西，數字都完整留著。
PVL.AI 技術筆記 · AI Radar
107 組人馬在補同一個洞：AI 會忘記你
社群外掛目錄 2,282 個外掛裡，120 個在做同一件事——讓 AI 記得上次講過什麼。來自 107 個互不相識的團隊。官方目錄對應的只有一個外掛，而且它解的是另一個問題。
PVL.AI 技術筆記 · AI Radar
兩千個外掛，誰在替你檢查？
官方 291 個、社群 2,282 個外掛，來自 1,764 個獨立團隊。上一篇說 MCP 生態沒有任何目錄在驗證；這次去查同一個組織的外掛目錄，發現的是相反的東西——但預設不擋。
PVL.AI 技術筆記 · AI Radar
你按下「允許」的那一刻，AI 拿到了什麼？
2026 年 MCP 與 A2A 完成收斂，六大競爭對手共管同一套標準。但 MCP 規範把身分驗證列為選配，全球 10.8 萬個服務每天新增 519 個。協定統一帶來的不是安全，是更快的擴散。
PVL.AI 技術筆記
跑了幾個月 LLM 實驗，四個違反直覺的心得：便宜的模型最貴
四個從生產環境跑出來的心得：不同任務要分派不同模型、便宜的模型往往總成本更高、用貴模型一次做對比反覆重試划算、Max Tokens 設太小會讓整筆花費歸零。
PVL.AI 技術筆記 · Tech Blog
兩個 AI，相反的答案，同一個錯誤——為什麼在地語意庫才是 AI 時代的護城河
實測：同一套流程，術語庫到位前後錯誤率差一個量級。兩個不同模型家族在缺乏基準時犯了同一種錯。AI 的產能天花板不是模型能力，是基準覆蓋率。
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企業 RAG 真正難的不是模型：多租戶架構怎麼設計？
企業 RAG 多租戶架構完整指南，比較 Shared Schema、Schema-per-tenant 與獨立資料庫，解析 PostgreSQL RLS、pgvector、Headless API、文件向量化、混合檢索、租戶資料隔離及正式上線檢核流程。