【6/1台北場】零程式 Open WebUI RAG 打造內部查詢系統- 工研院產業學院(台北學習據點)

尤思雅 — Tue, 05 May 2026 01:30:23 +0000

訓練日期：2026-06-01上課地點：台北市大安區復興南路二段237號4樓上課費用：線上洽詢課程介紹：本 …

訓練日期：2026-06-01
上課地點：台北市大安區復興南路二段237號4樓
上課費用：線上洽詢

課程介紹：

本課程讓學員學會在本地部署 Open WebUI（使用 Docker 與 Ollama），建立企業內部的 RAG 知識庫以支援精準檢索，掌握模型選擇、提示詞與參數調整來提升生成品質，並透過零程式工具整合即時搜尋，使 AI 系統具備更全面的應用能力。

~本課程歡迎企業包班 ~

主題	大綱
生成式 AI 趨勢與 Open WebUI 架構導論	大型語言模型（LLM）的基本運作原理。介紹 Open WebUI 架構的優勢與適用情境。實作環境建置。
本地模型部署實戰 – Ollama 整合應用	Ollama 的核心概念與模型庫運作方式。實作下載與執行主流開源模型，如 Llama 3 和 Gemma 2。導覽 Open WebUI 介面與主要功能。測試與驗證基礎對話生成功能。
提示詞工程與角色客製化	System Prompt（系統提示詞）的設計原理與重要性。 Temperature、Context Window 等參數對生成品質的影響。
RAG 知識庫原理與建置實務解析	RAG（Retrieval-Augmented Generation）原理與優勢。向量資料庫如何存取與匹配語意資料。實作將企業文件（PDF/Word）上傳至知識庫。測試不同嵌入模型對中文檢索精準度的影響。
進階功能 – 聯網搜尋與多模態整合	零程式設定開啟 Web 搜尋功能使用過濾器 (Filters) 管理對話內容與安全策略。
系統管理權限與專題實作	使用者帳號管理與角色權限設定（RBAC）。綜合專題實作

課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利

備註：
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