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2024年3月7日 · Watch on. 隨著我在文件上輸入、修改，底下會出現一排依照相似度排序的推薦筆記。 而由於我的筆記包含廣泛的領域，當我輸入的是「行銷規劃」，底下只會出現關於行銷的筆記；當切換到「樂理」，則只會推薦音樂相關的筆記。 本文會先簡單介紹 RAG 的原理與優勢，接著分享我的實作經驗（相關的教學文章連結我整理在文末），並討論 RAG 應用產品化過程中可能面臨的問題。 在文章最後，則會進一步探討：當 LLM 具備長文本理解能力，可以讓我們把資料全部塞進 prompt 裡，此時還需要 RAG 嗎？ 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。
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2月23日 · 內容目錄. 數據分析師（Data Analyst）是做什麼的？ 免費點我下載數據技能路線指南. 如何成為數據分析師：必備的工作技能. 數據分析師兩大工作內容：需求確認及分析. 專業的 Data Analyst 要有哪些特質？ 1. 好奇心. 2. 批判思考. 3. 注意細節. 4. 合作精神. 5. 道德感和誠信. 數據分析師的常用工具. 數據分析師薪水範圍. 數據分析師該學習哪些東西？ 1. 統計學和數學. 2. 程式設計（特別是Python或R） 3. 數據可視化. 數據分析如何學習？ 初學者階段：打好基礎. 中級學習者階段：技能深化. 進階學習者階段：專業發展. 數據分析師的職涯發展路徑與選項. 初級階段：數據分析師. 中級階段：高級數據分析師. 高級階段：數據科學家.
2023年2月7日 · 一、競品分析的重要性. 競品分析能夠揭示市場趨勢、對手動態和潛在風險，為企業提供決策支持。 通過詳細的分析，企業可以發現市場機會，避免盲目決策所帶來的風險。 二、競品分析的五個步驟. 1. 確定分析目標. 首先要清楚您想從競品分析中獲得什麼資訊。
2023年11月8日 · 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。 生態系統整合 ：LangChain旨在與現有的AI工具和框架無縫集成，支持多種LLM和第三方服務，從而促進生態系統的互操作性。 LangChain的應用場景. 自動文本生成 ：利用LLM生成文章、報告或其他文本內容。 智能問答系統 ：構建基於LLM的問答系統，提供精確的答案和解釋。 語言理解和分析 ：使用LLM進行語言分析，從文本中提取有用的見解和信息。 個性化推薦 ：根據用戶的互動和偏好，利用LLM生成個性化的內容和推薦。
2024年1月11日 · 1. 理解REST原則. 2. 資源識別. 3. 使用HTTP方法. 4. 狀態代碼的使用. 5. 資源表述. 6. 考慮安全性和認證. 7. 版本控制. 8. 錯誤處理. 9. 文件和API探索性. 什麼是 REST? REST 是 Representational State Transfer 的縮寫，可譯為「具象狀態傳輸」。 由 Roy Fielding 博士在 2000 年的博士論文中所提出。 他同時也是 HTTP 規範的主要作者之一。
7種累積作品的方法. 將作品們整理成作品集. 持續優化作品集. 後端工程師面試必看，我該準備什麼作品集？ 釐清作品集的目的. 用作品集展現後端核心技能. 瞭解面試官怎麼看作品集. 呈現你的作品. 2 個月擁有 6000 用戶 Side project 這樣做（一） 有三篇，客倌們可以點進去慢慢看. 什麼是好的作品 /作品集？ 好的 side project 可以： 讓你學會新的技能. 讓你有穩定被動收入. 能夠展現你的創造力. 小而美的 scope，你可以在有限的時間與心力內完成（1-2 個月） 切記，別試圖打造滿漢全席式的 side project，除了花很多時間、發散、失焦，最後就做了一個似不像出來。 好的 side project 案例.
