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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？
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5月25日 · 資料結構是什麼？ 認識 Data Structure 的主要類型. 發佈日期: 2023 年 5 月 25 日 作者: ALPHA Camp. 內容目錄. 什麼是資料結構 (Data Structure)？ 為何要學習資料結構？ 資料結構主要類型. 1. 陣列（Array） 2. 連結串列（Linked List） 3. 堆疊（Stack） 4. 佇列（Queue） 5. 樹（Tree） 6. 圖（Graph） 資料結構和相關演算法與例子. 1. 陣列（Array）相關演算法. 2. 連結串列（Linked List）相關演算法. 3. 堆疊（Stack）相關演算法. 4. 佇列（Queue）相關演算法. 5. 樹（Tree）相關演算法. 6. 圖（Graph）相關演算法. 7.
2023年11月8日 · 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。 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。
內容目錄. 歷史系畢業，跨領域轉職外商軟體工程師的職涯之路. 軟體工程師學演算法有什麼好處？ 談演算法概念與應用場景. 演算法是什麼？ 為什麼許多知名公司面試要考演算法？ 演算法的應用場景：以計算平均股價為例. 演算法面試心法：前後端面試，如何準備資料結構與演算法. 基礎準備：閱讀演算法書籍. LeetCode 刷題：建立正確思維與實作練習. 演算法學習 Q&A. Q：學習演算法之前，需要有什麼樣的基礎嗎？ Q：演算法會因程式語言不同而有差異嗎？ Q：網路開發新手在做 side project 時，如何導入演算法思維？ 結語. 身為軟體工程師，一定聽過演算法、資料結構。 尤其企業面試，「演算法」常作為軟體工程師的面試考題。 但實務上會用到演算法嗎？ 軟體工程師到底該不該學演算法？
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2023年8月8日 · 發佈日期: 2021 年 1 月 13 日 作者: ALPHA Camp. 我們常聽到人們會說，「演算法」和「資料結構」是一名優秀工程師的必備素養，但究竟這句話是什麼意思呢？ 工程師面試時常常用 LeetCode 解題來篩選面試者，而想要針對 LeetCode 刻意練習時，又需要先有「演算法」和「資料結構」的觀念基礎。 這個面試準備過程即使是對本科系畢業的學生也需要刻意準備，對非本科系的轉職者來說，就更加令人望而生畏。 演算法面試準備與LeetCode 刷題重點心法. 但如果脫離「面試解題」這個情境，倒底學習演算法/資料結構有什麼意義？ 除了準備面試，這些學習的投資有什麼長期價值嗎？
2023年11月6日 · 如何建立自學程式的學習計劃. 1. 明確您的學習目標. 2. 設定學習時間表. 3. 選擇學習資源. 4. 實際動手練習. 5. 持續追蹤和評估進度. 6. 加入社群和尋求支持. 7. 保持耐心和積極態度. 有哪些學寫程式可利用的資源和工具. 教學網站和指南. 程式碼編輯器和開發工具. 線上程式練習平台. 實作練習的重要性. 加入社群和討論區. 程式設計持續學習與進步. 如何持續學？ 拆解目標、階段完成、要開心. 為什麼要學寫程式. 隨著科技演進，越來越多產業開始數位轉型。 所以除了軟體工程師之外，數位產業裡的其他職能角色（如 PM、行銷、設計師…等等）若能培養程式專長，也能進一步提升工作效率，增加個人能力獨特性，進而開創更好的職涯。 掌握基本的程式能力，你將能夠建立. 1.
