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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？
2023年11月8日 · LangChain的基本架構. LangChain由幾個核心組件構成，旨在簡化從數據檢索到信息生成的過程： 檢索系統 ：負責從廣泛的數據源中快速檢索相關信息。 這包括從結構化數據庫、非結構化文本到網絡資源的檢索。 處理器 ：對檢索到的數據進行預處理，如摘要、關鍵詞提取等，以便更有效地利用。 LLM集成 ：核心部分，LangChain整合了多種LLM，如GPT-3，提供靈活的API接口，使開發者可以輕鬆調用模型進行文本生成、問答等任務。
- 找到自己工作/職涯的意義
- 設定職涯目標：10 年後，我會在哪裡？
- 透過導師/貴人 探索更寬廣的世界
- 得到他人幫助 自己也成為貴人
- 結語：讓心中的「羅盤」帶你通向職涯目的地！
工作的意義會隨著人生階段而改變。剛出社會的的新鮮人，目標可能是趕緊培養硬技能。有了工作歷練後，學習管理、溝通等軟實力，挑選工作時也會「開始」加入家庭的考量。 Rosa 在管理顧問和投資銀行時期，每天非常忙碌，但樂此不疲。「我曾經覺得年輕就是要燃燒生命，半夜 12 點回家叫奢侈，每天只睡兩三個小時是基本。」 但這樣的燃燒精力，讓 Rosa 得健康一度亮紅燈。醫生警告她若繼續過勞，恐有失聰的風險。Rosa 看待工作的態度開始改變。她後來選擇職涯時會考慮： 1. 我能從這份工作得到什麼價值 2. 我是否能兼顧和家人的關係 3. 我能否從這份工作中得到快樂 對很多人來說，工作和快樂是兩條沒交集的平行線，如何在工作中得到快樂？Rosa 引用《快樂：達賴喇嘛的人生智慧》說明：當你達成目標的那一瞬間，只是...
定期檢視自己的成長
Rosa 指出：「選擇一份工作時，一定要做足功課！」她進入管理顧問業前，已經向業界學長請益相關資訊，並規劃好三年、五年後的學習目標。 開始工作後，Rosa 每三個月會檢視自己：目前的工作是否有助於自己成長、是否朝著當初設定的目標邁進，確定自己來到適合的地方。
有了目標，更要有計劃！
設定職涯目標，到底有多重要？Rosa 分享一個哈佛大學的心理目標設定實驗。實驗調查 1000 名哈佛畢業生：「你是否曾寫下自己的目標，並安排了計畫去實踐它？」並持續追蹤他們後續發展。 或許是因為覺得自己哈佛畢業，已經預約了璀璨的人生，當年 84% 的哈佛畢業生，沒有設定任何目標和計畫。13％ 雖然設立了目標，但沒有具體計劃。 只有 3% 的畢業生，不僅設定清晰的目標，還為自己安排了計劃。 追蹤 10 年後，研究發現，這3% 有目標、有計劃的畢業生，收入是其他 97% 畢業生的 10 倍！而那 84% 沒目標也沒計畫的畢業生，後來就隨波逐流，別人說哪裡好就去哪裡。 由此可見，訂定目標與計畫，可以督促自己成長。Rosa 建議：「問自己、說出來，甚至寫下來更好！」 Rosa 身邊真的有人這麼做。她曾遇到一個學弟向她請益，學弟當年就鉅細靡遺地寫下自己未來幾年的目標：哪一年要出國、要在國外念什麼碩士、幾年後要在哪工作，並把寫下目標的紙條隨身帶著。 令人驚訝的是，那位學弟日後真的實現了當初寫下的目標，在上海渣打銀行升遷到他當初目標的職位。 「目標」就像是羅盤，讓我們可以定期檢視自己的成長，避...
Rosa 自認很幸運，一路上都有不同的貴人 Mentors 提供她建議。當初她研究所畢業後得以進入管理顧問業，有機會探索不同的產業，也是來自於她主動向電機系的教授以及學長請益後獲得的建議。 Rosa認為，當你對未來方向迷茫時，問同溫層「我該去哪裡？」是得不到答案的。她引用《The Click Moment 比努力更關鍵的運氣創造法則》這本書建議：運氣來自於主動掌握機會。 「主動」是關鍵，走出去參加交流活動、找有國際視野的業界專家請益，讓對方用其豐富的職涯經驗，直接給予引導。
Rosa 從 18 歲開始就不跟家裡拿錢，透過兼家教自給自足完成學業，從中發現自己對教育的熱情。「我當初也經歷過『不知道要做什麼』的迷惘，而我很幸運有 mentor 為我指引迷津。後來。我也開始去幫助別人，成為別人的 mentor。」 創辦 Jumpstart Global 近五年，Rosa 除了自己成為年輕人的職涯導師，也透過舉辦論壇、營隊、每月聚會、海外企業參訪等，為年輕學子引薦業界專家和機會。她也期許自己：每天給身邊人的正能量要大於負能量。為他人貢獻價值，心裡也會更加踏實。
熱愛閱讀的Rosa，最後分享了《Design Your Life 做自己的生命設計師》一書中提到的「羅盤」概念： 「職涯其實並沒有所謂明確的道路，重點是明瞭自己的最終目標。當你清楚大方向在哪，以及現在有哪些機會可以把握，很多條路都會帶你通往目的地。」這也是所謂「以終為始」的概念。 「如何邁向理想職涯」看似是個大哉問，Rosa 把它拆解成具體的行動方案： 1. 思考「工作對你的意義」，是薪水、成長性、興趣，還是… 2. 設定三、五年後的職涯目標，並定期檢視自己的進展 3. 除了對內充實自我，也對外請益專家、Mentors 4. 日後成為他人的 Mentor，為別人創造價值 聽完 Rosa 的分享，你是否對職涯探索有了更清晰的方向？
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2024年1月29日 · 你問過自己為什麼要學程式嗎？ 是想要有個帶得走的能力、想加值職能、想轉職、想賺更多錢？ 或是你只是單純認為，現在的人不會程式好像怪怪的、大家都在學程式所以我也要學？ 但是，知道自己為什麼要學程式，很重要嗎？ 維元和 Jack 異口同聲地表示， 問「為什麼」是學習前最重要的一件事情。 只有知道學習的目標和理由，才會有有效的學習計畫和持續實踐的動力。 問為什麼，是做一件事最核心的課題，要越清楚越好。 若不清楚，你可能會把資源投到錯的地方。 輕則會有挫折感，重則造成對學習的傷害。
2023年11月28日 · . 深度學習 Deep Learning 是機器學習的分支，大多數的深度學習模型是基於多層神經網絡 Neural Network 模擬人腦的工作方式，演算法在數據中自行在每層挑選哪些特定的特徵是相關再進行分析，隨著數據量越大，深度學習能夠每次對其結果進行改進。 . 在從事機器學習時，一開始會從收集數據並清理整合的準備開始，接著將數據轉換成可以餵給模型的格式，並萃取出有意義的特徵，接著選擇適合你預期目標的模型後開始訓練。 並用一些指標來評估模型並作參數的調整，接著Input更多的數據來測試模型，然後作出Output預測。 深度學習是機器學習的子集，機器學習是透過工程師在訓練數據的input與output給予一定程度的指導，讓機器從累積的訓練數據中學習後得出最佳解。
- ALPHA Camp. 自學能力. 當我們在學程式時，要學的到底是什麼？ 發佈日期: 2018 年 10 月 29 日 作者: AC 編輯群. 內容目錄. 你學的程式，到底哪裡出了問題？ 你是在訓練記憶力還是解題能力？ 學程式，但不只學寫程式. 所以如果我想學程式，到底要學什麼才好？ 工具只是敲門磚，思維模式才能讓你走得長久. （本文轉載自 Huli 部落格 ） 小明原本是個從事行銷相關工作的新鮮人，在工作屆滿一年之時萌生了退意；沒專業知識又愛亂指揮人的主管、每天加班卻沒有加班費還是做不完事情的日子、絲毫不尊重專業也不尊重人的客戶，這一切的一切慢慢把他逼到極限。
2024年4月3日 · Watch on. 為什麼要學程式設計. 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. 與科技團隊溝通的能力。 2. 建構小型網路應用程式／工具，讓工作更有效率的能力（例如：建構了一支網路爬蟲，收集競爭對手的價格資訊並匯出到 Excel 工作表）。 3. 建構一個簡單的原型、測試初步想法、解決問題的能力。
