零程式 Open WebUI RAG 打造內部查詢系統

開課日期 |

2026-06-01

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開課地點 |

台北市大安區復興南路二段237號4樓
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課程資訊

開課日期

2026-06-01

學習時程

14

上課時間

週一,週二

上課時段

上午,下午

適用對象

1.企業 IT 與 MIS 人員:需評估或導入內部 AI 系統者。
2.產品經理 (PM) 與專案經理:需快速驗證 AI 應用場景 者。
3.行政與知識管理人員:需整理大量文檔並希望透過 AI 輔助查詢者。
4.對私有化 AI 有興趣的一般工作者:無需程式背景。

課程特色

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 ~

更多資訊安全相關課程,請參主題館網址:https://college.itri.org.tw/edm/D1/003/05/edm.html
更多軟體開發相關課程,請參主題館網址:https://college.itri.org.tw/edm/D1/008/04/edm.html

詳細內容

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
 
v 課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利

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