LLM這個語言模型，只要沒了插件可以使用，它也就只是一個單純的語言模型、純粹的文字接龍而已。所以，LLM模型要走到通用程度，坦白說，真的很遙遠。但若要提升執行效率與準確性，那麼整合外掛插件還是很重要的一件事。因此，最好每一個插件都能建置各自單一專長領域的資料庫，這樣反而能讓LLM模型變的更容易被用戶所接受與易用，使用者也不用再費盡心思、構想出各種文字指令。

換句話說，只要能獨立建置各種強項領域的資料庫起來當插件供LLM模型做使用，其表現看起來自然就會很強大，自然就會被不懂原理的用戶誤會解讀成是天網來了，而GPT強的地方並不是模型本身，而是資料庫建置的多寡程度而異，再加上插件本身讓用戶輸入文字指令時其體驗上變的十分無痛，多數人自然就會願意付錢使用它。

（本文未完，下面留言繼續）

值得參考

不過，以目前來看，跟國外相比，台灣使用LLM的應用場景真的是很偏保守就是了。因為國外已經有些人已經拿它來製作變現、節約開流方面的日常用途了。（台灣使用GPT，大部分都是在既有存在的文字基礎上不停打轉為主，同一時間，國外則是已經進入實作、量產、變現階段。）

所以，Ai技術到底能不能變現？我覺得還是要回歸於人的部分，有人的地方就有市場機制，基於人性，需求於人，托付於人。

江湖一點訣
點破沒價值