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2023年8月11日 · RAG的優勢. RAG的應用. 結論. AI快速發展之下，大型語言模型（LLM）如GPT-4已經取得了顯著成就，但仍存在資訊準確性和深度的挑戰。 這正是RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構發揮作用的地方。 RAG的基本概念. RAG是一種結合了檢索（Retrieval）和生成（Generation）的模型架構。 它首先從大量數據中檢索相關資訊，然後基於這些資訊生成回應。 這種方法使得LLM能夠在回答查詢時引用具體且相關的資訊來源，從而提高回答的品質和準確性。 Source: Amazon. RAG如何工作. 檢索階段 ：當RAG接收到一個查詢時，它會使用先進的檢索算法在大型數據庫中尋找與該查詢相關的資訊。
2024年3月22日 · RAG比我原本想的還有趣. 次世代LLM應用——打造虛擬團隊. 「軟體工程」仍是打造生產級LLM應用的關鍵. 本文作者是賴冠州（Edison Lai），曾任職於國內大型媒體的資深數據工程師。 這篇文章是他記錄自己今年三月參加 ALPHA Camp 與 ihower 共同推出的「 Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊 」完課心得與收穫，我們獲得授權刊登， 原文刊登在他的 Medium。 自從ChatGPT在2022年底問世以來，以LLMs為中心的應用服務已掀起一股革命。
2024年2月26日 · 1 隨著越來越多的企業和組織期許能夠將 LLMs 應用到生活以及工作的各個領域，如何產生客製化的 LLMs 便成為人們關注的焦點，而名為「檢索增強生成」 （Retrieval-Augmented Generation，縮寫為 RAG）就是值得我們重視的其中一項技術。 本文將介紹 RAG 的運作方式、哪些使用情境適合導入 RAG？ 以及為什麼 NVIDIA、Microsoft 等軟硬體科技巨頭都爭相投入這個領域。 （編按：想要進一步知道 RAG 實作與產品化要考量的面向，可以閱讀這篇 〈為我的筆記加上 AI：RAG 實作經驗分享與四大產品化挑戰〉 。 什麼是 RAG？ 跟模型微調有什麼差別？
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2023年11月8日 · LangChain的特點. 易於使用 ：LangChain提供了一系列API，讓開發者可以快速啟動和運行LLM，而無需深入了解模型的內部運作機制。 高度靈活 ：透過配置和擴展機制，開發者可以根據需要自定義LangChain的行為，使其適應不同的應用場景。 生態系統整合 ：LangChain旨在與現有的AI工具和框架無縫集成，支持多種LLM和第三方服務，從而促進生態系統的互操作性。 LangChain的應用場景. 自動文本生成 ：利用LLM生成文章、報告或其他文本內容。 智能問答系統 ：構建基於LLM的問答系統，提供精確的答案和解釋。 語言理解和分析 ：使用LLM進行語言分析，從文本中提取有用的見解和信息。 個性化推薦 ：根據用戶的互動和偏好，利用LLM生成個性化的內容和推薦。
2024年2月1日 · Stable Diffusion是一種由Stability AI及其合作夥伴開發的開源圖像生成模型。 它使用深度學習技術，特別是變分自編碼器（VAE）和變換器（Transformers），來生成詳細的圖像。 用戶可以通過自然語言描述（例如文字提示），指導模型生成具體的圖像內容。 立即下載. 快速掌握 LLM 應用全局觀. Stable Diffusion 是一款強大的開源AI圖像生成工具，它允許使用者根據文字提示來創造高質量的圖像。 此工具適用於藝術家、設計師、研究人員等各種背景的使用者。 如果您對AI圖像生成感興趣並希望親自嘗試，以下是完整的Stable Diffusion安裝指南。 Stable Diffusion 前置要求.
2023年11月28日 · 深度學習 Deep Learning 是機器學習的分支，大多數的深度學習模型是基於多層神經網絡 Neural Network 模擬人腦的工作方式，演算法在數據中自行在每層挑選哪些特定的特徵是相關再進行分析，隨著數據量越大，深度學習能夠每次對其結果進行改進。 . 在從事機器學習時，一開始會從收集數據並清理整合的準備開始，接著將數據轉換成可以餵給模型的格式，並萃取出有意義的特徵，接著選擇適合你預期目標的模型後開始訓練。 並用一些指標來評估模型並作參數的調整，接著Input更多的數據來測試模型，然後作出Output預測。 深度學習是機器學習的子集，機器學習是透過工程師在訓練數據的input與output給予一定程度的指導，讓機器從累積的訓練數據中學習後得出最佳解。
2023年7月25日 · Reference. 體驗用 ORID 強化全端網頁開發學習效果，3 分鐘小測驗找到你的學習起點. Reflection 與做中學. OBJECTIVE ：具體的事實，做了哪些事情、看到與觀察哪些事情. REFLECTIVE ：感受與反應，在當下直接的感受、反應與印象深刻的地方. INTERPRETIVE ：事後詮釋與分析，試著解釋與分析事實與自己的感受. DECISIONAL ：訂定目標與下一步，找出下一步可應用、執行與改善的地方. AC 學生 David 的實際 ORID 評估. Objective 客觀、事實. Objective: DOM實戰操作. 八月之前，對於DOM操作僅有知識上的學習，只有照著其他線上教學影片跟著老師coding的經驗。
