案例01｜生成式人工智慧生命週期：六階段如何配對設計模式

案例02｜資料管線模式：從蒐集、清理到多模態處理

案例03｜電信客服聊天機器人：模型工廠＋微服務＋回饋迴路

案例04｜A/B 分流測試與影子測試：新模型如何安全驗證

案例05｜跨區域聯邦式學習：資料留在當地、只共享模型更新

案例06｜差分隱私：加入個人資料前後仍產生相近統計輸出

案例07｜模型與資料漂移：監控與回饋迴路何時觸發再訓練

案例08｜藍綠部署：新舊模型並行與快速回復

案例09｜金絲雀部署：先讓部分使用者接觸新模型

案例10｜多模型協作：編排器、組合模式與模型壓縮

案例11｜提問設計選擇：策略、模板與建構器模式

案例12｜代理式人工智慧決策鏈：觀察者、狀態與責任鏈

案例13｜設計模式分類：模式、最佳實務與架構原則不能混為一談

案例14｜生成式人工智慧八項最佳實務：從資料品質到規模與速度

案例15｜觀察者模式：事件發生才通知，減少持續輪詢

案例16｜策略模式：依資源與準確度需求切換輕量／重量模型

案例17｜資料去重模型集合：精確、距離與嵌入比對如何合成分數

案例18｜聊天機器人微服務：四種能力各自擴充

案例19｜多代理協作：角色專門化、平行執行與動態擴充

案例20｜可信任人工智慧：偏誤、可解釋性與內容審核