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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。
2023年11月8日 · LangChain的特點. LangChain的應用場景. 為什麼AI開發者需要LangChain？ LangChain的基本架構. LangChain 如何運作. LangChin 開發範例：創建一個AI問答系統. 免費點我下載數據技能路線指南. 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，專注於情境感知和推理。 它包含多個組件，如Python和JavaScript的函式庫、快速部署的模板、用於開發REST API的 LangServe ，以及用於除錯和監控的LangSmith。 LangChain簡化了開發、生產和部署過程，提供與語言模型互動、執行檢索策略和輔助建立複雜應用架構的工具。
2024年2月1日 · Transformer的工作原理. Transformer的核心是自注意力機制，這一機制允許模型在生成輸出時評估序列內的所有單詞之間的相關性。. 這意味著模型不需要按順序逐步處理資訊，而是可以平行處理，大大加快了學習速度。. 此外，Transformer包含了多頭注意力（multi ...
2024年1月30日 · Google Gemini是一個使用大型語言模型（LLM）技術的生成式人工智慧（AI）服務，旨在幫助使用者創造內容、發揮創意、提高效率和學習新知。. Gemini模型家族包括Gemini Ultra、Gemini Pro和Gemini Nano三個版本，分別是最強的Gemini模型、一個“輕量級”的Gemini模型和一個 ...
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。.
2024年1月24日 · Hugging Face 整合超過 47 萬個開源、預先訓練好的 AI 模型，供任何人下載使用。. 由於訓練模型非常昂貴，這樣的平台可以大幅降低開發 AI 產品的時間與成本。. 他們也積極推動開源社群，致力於打造更安全與開放的 AI 模型。. Hugging Face 在 2023 年八月募資 D 輪 2.35 ...
林祖輝 相關
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