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搜尋結果
2024年2月26日 · RAG 概念是由自然語言處理科學家 Patrick Lewis 等學者在 2020 年發表的論文 2 中所提出。 這項技術簡而言之，就是在向 LLMs 提供用戶的提示詞（prompt）之前，會先從外部的資料庫「檢索」相關資料，再將這些相關資料連同原本的提示詞提供給 LLMs 參考並「生成」回覆。 IBM 的語言技術總監 Luis Lastras 用開書考試（open-book）跟闔書考試來類比 RAG 跟模型微調的差異：「使用 RAG 系統時，你是要求模型去檢索書的內容（資料庫），而不是光依憑（模型微調）的記憶來回答問題。 」 3. 而 RAG 所使用並非傳統的資料庫，而是所謂的向量資料庫（vector database）。
2024年3月7日 · 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。
- 資深後端工程師 面試問答
- 面試講評
- 結語：以謙虛學習的心態面對每場面試
Q1：我看你的履歷有提到你有蠻多系統建置經驗，請分享你會從哪些方面去評估系統是否符合效能需求、performance 是否夠穩定、夠好？
威辰：performance 方面，我會裝監控軟體，例如 New Relic，觀察每個頁面的 response time。response time 又分為前端、後端兩個部分，前端會看網路傳輸時間跟 render 的時間，後端看伺服器運作所需時間。 我們會去分析前端、後端，看到底是哪邊出了問題。通常會先 tune 前端，因為理論上講，前端比較能夠去 tune 好。 後端改程式碼，通常只能快幾百毫秒，但前端若 tune 好會是『秒』等級的改善，所以我會先從前端下手。 Sam：你們如何制定你們的服務級別協定 SLI（Service Level Indicator）、SLO（Service Level Object）、SLA（Service Level Agreement）？ 比如今天要把系統交給客戶，客戶會問你有辦法確定系統服務品質嗎？這時候就需要制定 SLA 去評估，通常可能維持在 99.8%，但一旦掉到小於 99%，那天就不跟客戶收錢。 威辰：我們有監控我們倒站的次數…是這個意思嗎？ Sam：可能是倒站，或是 latency 太長。比如原本一個 API 只要 500 ms，可是現...
Q2：如果今天要做一個評價跟留言功能，你會怎麼做？
威辰：首先我會詢問客戶，有哪些角色會參與評價跟留言。如果是使用者要對產品做評價跟留言，我會去跟客戶確定：這個功能的目的是什麼、他們需要使用者的哪些資訊？ 如果使用者要對產品留言，那也要跟客戶釐清，留言功能是否要再去區分成不一樣的留言。比如使用者可能有不同角色，每一種角色的留言是否有不同的處理方式？ 另外，也需要釐清是否要定義留言的狀態。例如某些情況下，留言是公開的；但在什麼，留言必須為非公開。 評價的話，會跟客戶確定評價的方式，是按讚就好還是要用星等？比如一顆星到五顆星來評價，才能確定設計的架構。 Sam：假設剛剛問的評價跟留言得前提是資料來源是從同一個來源來的。假設今天你是 honestbee 工程師，我們的資料來源是從 20 個不同的 Microservices 來的，這時候你會怎麼設計？ 威辰：我會做一個中介層，整理來自不同地方的資料，把資料整理成我們可以讀的、確保傳進來的資料格式是一樣的。 Sam：那你資料的存儲會選用什麼樣的形式？假設資料流量是一小時兩千萬筆。 威辰：我以前的案子比較沒做過…處理這種大流量的機會比較少。 Sam：你可以設想看看，很基本的答案可能會說用 d...
Q3：你有 code review 的經驗嗎？如果我今天發一個 PR 給你，你會如何下手？
威辰：第一個是不要搞壞產品，這是很重要的。我們還會看 coding style，一個團隊的 coding style 對我們 code 的 maintainability 是非常重要的。另外，還會看可讀性，到底讀起來是不是對的。 Sam：為什麼 coding style 需要用人為的方式去檢測？ 威辰：可以用工具可以去做檢測。還有一些 junior 工程師比較不會想到的 edge case、corner case，如果你對整個架構比較了解，其實可以去看。最後是看他整體的 code structure 跟現在的 codebase 是不是符合的。 Sam：你如何去確保不會把產品或系統搞壞？ 威辰：我們有引入 CI/CD 的流程，跑自動化流程去測試，主要是 feature testing。 Sam：所以你們是有一個專門的 automation 的 QA team 嗎？還是你們是 dev 自己去寫？ 威辰：我們是 dev 自己去寫。基本上自己寫什麼方法，就寫哪一個 unit testing。feature testing 另外會寫專門的 feature testing。 Sam：你剛剛有...
模擬面試結束後，ALPHA Camp 的 Bernard 校長以及 Sam 為這次的模擬面試進行深度講評。 Sam 指出：「整體說來，威辰的溝通能力是不錯的，技術程度也算扎實，去追問他一些細節，他也都能回答出來。 但有一件事我比較擔心，我覺得你可以承認自己沒做過、沒經驗。但如果我今天要交辦給你一項你沒做過的工作，我想要聽你講述你會怎麼做、你會怎麼想，而不是就說我沒有做過。即便你今天是用你的想像去編出來，這至少表示你有認真去想，而不是直接說沒有答案。 技術部分，我覺得威辰有講到一個讓我很驚豔的點：我剛剛問他說假設 ratings & comments 的資料是從數十個不同 service 過來，他知道怎麼去 align data flow！這點我很少在沒有大型架構經驗的應徵者口中聽到。 其實 ...
模擬面試與講評告一段落，Sam 建議面試者，以謙虛學習的心態面試，「去面試時，請抱持著你都不會上的心態，得失心太重反而會影響到後面的面試。抱持著謙遜去學習，竭盡可能去發掘、吸收對方（面試官）的經驗。」 「科系已經不是重點了，」Sam 工程團隊許多強棒都不是理工科系畢業的，「重要的是思考能力、學習能力以及願意嘗試的心態！」 （想成為軟體人才？3分鐘小測驗，找到你的自學入口）
2024年3月27日 · 這邊聽我娓娓道來第一次使用 LeetCode 的情境：. 註冊 LeetCode 帳號成功、點選 Problems 後，印入眼簾的是一千多題，不懂門路的我，想說過往寫題目都從第一題開始，而且難度標注是 Easy ，應該是沒問題可以順利解決，於是點擊 Tow Sum 。. 題目的內容是這樣 ...
2023年8月11日 · 本文全面解析了RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構，它如何革新大型語言模型（LLM）Generative AI的能力，提供更準確、豐富的資訊回應。.
2023年1月31日 · 職能角色分布. IBYT 將工程師分為 8 大職能角色，分別是戰士、傳道士、魔法師、弓箭手、先知、樂師、潛力者與守護者， 分析方法 與各 職能角色 的特質定義請參見 IBYT 分析報告說明，在此不再贅述。. 從測驗結果顯示，4,299 有效回收樣本中有 44.7% 的開發者為 ...
2023年5月10日 · 步驟一：訪問 Google Colab. 首先，您需要有一個 Google 帳戶。. 如果您已經有 Google 帳戶，只需將瀏覽器導航到 Google Colab 的網站： https://colab.research.google.com/. 步驟二：創建新的筆記本. 在 Google Colab 的主頁面，您可以選擇“新建筆記本”或者打開已經存在的筆記本 ...
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