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2024年1月29日 · SQL 是和資料溝通的首選工具，在商業情境與資料日益複雜的現今，蹲好馬步打穩 SQL 基礎，是解決實務問題的第一步。 上手 SQL 後，就能進一步整合思維、工具、與應用，並實現真正的數據價值
2024年2月26日 · 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。. 1 隨著越來越多的企業和組織 ...
釐清最基本的問題. 根據 2014 年 CBInsights 的調查，新創第一名的失敗原因就是「產品沒有市場需求」，如果用下面的商業模式圖和大家說明，大部分的新創團隊都是從商業模式圖的左半邊開始做思考：我有一個想法或 IDEA、我有什麼關鍵資源和厲害的技術、或者我 ...
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2023年6月4日 · AI工程師指的是什麼？ 探索成為生成式AI工程師的必備技能：從LLM API應用、Prompt技巧、Embeddings到RAG，本文全面解析AI工程師所需的核心技能及其在實際領域的應用
2024年3月7日 · RAG 是什麼？ RAG 解決了大型語言模型（LLM）實際應用時的兩大侷限：幻想（hallucination）與資料時限。 RAG 結合「資訊檢索（retrieval）」和「生成（generation）」：在文本生成之前，先從資料庫中檢索相關的資料放入上下文，以確保 LLM 可依照正確的最新資訊生成 ...
2023年11月8日 · 什麼是LangChain？ LangChain是一個旨在為開發者提供一套工具和接口，以便更容易、更有效地利用大型語言模型（LLM）的開源框架，專注於
2023年10月2日 · 1. 清晰和具體的提示. 提示應該清晰、具體且明確。 避免使用模糊的或含糊不清的問題，因為這可能會導致不確定的回答。 確保提示中包含所有必要的信息，以使模型能夠理解您的意圖。 2. 上下文相關. 考慮到上下文對 Prompt Engineering 至關重要。 如果您正在進行對話，則應根據先前的對話內容編寫提示。
