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2023年1月31日 · 內容目錄. 想出國工作？ 先瞭解需求與想法. 出國工作，怎麼準備與開始？ 怎麼決定去哪裡？ 海外軟體工作怎麼選？ Q. 到工作機會多的區域工作，有什麼優勢？ 海外軟體職涯，怎麼規劃？ Q. 以初階工程師來說，如何加強海外職涯的下一步？ Q. 對於非本科、非本地人的轉職軟體工作，有什麼建議？ 海外工作心得、日本職場觀察. Q. 海外 vs. 台灣：工作環境有什麼不同？ Q. 進入日本職場後的心得？ Q. 日本 IT 產業的現況如何？ Q. 日本遠距工作的情況如何？ 平常怎麼遠端協作？ 職涯規劃方法 1：設定目標、時間要用在最有價值的事. 職涯規劃方法 2：累積帶得走的能力. 如何維持工作熱情？ 工作中覺得最棒的事？ 科技無國界，正準備轉職軟體工程師或想進入數位產業的你，也想出國工作嗎？
商管轉後端，如何取得日本樂天軟體工程師職缺？ 面試過程完整揭露. 發佈日期: 2022 年 4 月 29 日 作者: Richard Widjaya. 內容目錄. 畢業後重新審視、準備作品集. 面試前：無感到極度焦慮. 面試實況與問題集. 過去的經驗，不會辜負你. AC 校友 黃駿傑 Richard 大學讀企管系，畢業後從事數位行銷工作，因為比起「提升銷售成長」更喜歡「產品開發」的成就感，而開始學自學程式，由於在自學中遇到瓶頸而加入 ALPHA Camp 全端網頁開發課程學習，在 2022 年 3 月從 AC 學期 3 課程畢業，在 4 月中就順利獲得日本樂天軟體工程師的職缺。
2024年2月26日 · 內容目錄. 什麼是 RAG？ 跟模型微調有什麼差別？ 快速掌握 LLM 應用全局觀. 何時要使用 RAG？ 何時要使用模型微調？ RAG 發展趨勢：科技巨頭爭相投入，相關產品遍地開花. 在使用 ChatGPT、Gemini 等奠基於大型語言模型（Large Language Models，以下簡稱 LLMs）的人工智慧服務時，很常會遇到一個問題就是：請它們提供與特定專業領域相關的資訊，往往只能獲得極為空泛、甚至是充滿幻覺（hallucination）的回覆。
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2024年3月22日 · 內容目錄. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 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3月7日 · RAG 產品化的挑戰. 一、資料清理. 二、如何切割文本. 三、如何搜尋. 四、LLM 生成品質. 快速掌握 LLM 應用全局觀. 有了「長上下文 LLM」（Long-Context LLM），還需要 RAG 嗎？ RAG（Retrieval-Augmented Generation，檢索增強生成）無疑是當今開發大型語言模型（LLM）產品時，不可或缺的技術。 由於可以確保 LLM 生成的真實性，在企業 AI 應用與搜尋場景相當受到重視。 為此，我也試著實作一個簡單的 RAG 應用。 多年累積下來，我的 Apple Notes 已經有 7000 多則筆記，搜尋愈來愈不準確，常在寫新筆記時想參考舊筆記，卻怎麼也找不到。
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2023年8月11日 · 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。 生成階段 ：檢索到的資訊將被輸入到生成模型（如GPT-3）中，生成模型根據這些資訊來構造回應或內容。 整合檢索與生成 ：RAG模型會學習如何最有效地結合檢索到的資訊和自身的生成能力，以產生高質量的輸出。 RAG的優勢. 增強的準確性 ：通過引入外部資料，RAG能夠提供更精準的資訊。
