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1. tw.alphacamp.co › blog › what-is-rag-ai-technology-and-how為什麼要用 RAG？不用微調模型就能低成本讓 LLM 理解專業知識的 ...

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   2024年2月26日 · 微軟的研究結果發現，RAG 和微調模型確實都能讓 LLMs 的回答變得更為精準：與 GPT-4 的基本模型相比，RAG 的精準度增加的 5%、微調的精準度增加 6%，而微調模型搭配 RAG 的精準度則增加 11%。. 由此可見，RAG 可以用較低的訓練成本達到與微調模型差不多的表現，且 ...

2. tw.alphacamp.co › blog › data-analysis-introduction培養解決問題的能力：從拆解問題到分析步驟 - ALPHA Camp

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   • 數據思維：解決問題的五個步驟
   • 解決問題與數據分析職能地圖應用
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   數據思維不僅僅是數據分析，它是一個全面的問題解決流程。這個流程包括： 1. 定義問題：明確問題並將其量化。 2. 探索數據：找到相關數據。 3. 分析數據：運用數據進行深度分析。 4. 驗證假設：基於數據驗證你的預測。 5. 溝通決策：基於分析結果做出決策。 建立數據思維，4 週養成數據洞察力與實戰問題解決力 這個流程是循環的，意味著一次的分析和解決可能會帶來新的問題和假設。

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   在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。 在問題解決和數據分析的領域中，AC 數據分析職能地圖提供了一個全面的框架，涵蓋了商業應用、理論與素養、技術與工具，以及影響力等四個核心象限。本文將探討如何將這個職能地圖與問題解決的能力結合。

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   問題解決和數據分析是密不可分的，AC 數據分析職能地圖為我們提供了一個全面而實用的框架。通過運用這個框架，我們不僅能更精確地定義和解決問題，還能在組織內部和外部產生更大的影響。 資料量多大算大數據？大數據為什麼重要？認識大數據的應用與工具 ‍

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3. tw.alphacamp.co › blog › three-steps-to-select-the-right-chart圖表應該怎麼選？三步驟讓數據分析清晰易讀 - ALPHA Camp

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   2024年1月8日 · 內容目錄. 步驟一：最希望呈現資料裡的哪一個關係？. 「比較大小」：長條圖. 「了解趨勢」：折線圖、堆疊長條圖. 「呈現整體組成」：圓餅圖、百分比堆疊長條圖、矩形樹狀圖. 「呈現分佈」：散佈圖、直方圖. 「比較大小＋呈現分佈」：泡泡圖. 步驟二 ...

4. tw.alphacamp.co › blog › http-https-differenceHTTPS 是什麼？一文搞懂和 HTTP 有什麼差別 - ALPHA Camp

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   2024年3月25日 · HTTPS 全名 超文本傳輸安全協定 ，那個 S 就是 Secure 的意思；HTTPS 透過 HTTP 進行通訊，但通訊過程使用 SSL/TLS 進行加密，藉由類似於前述的加密方式，在 HTTP 之上定義了相對安全的資料傳輸方法。. 由於非對稱加密的運算量較高，傳遞回應較慢；實際的架構上，會 ...

5. tw.alphacamp.co › blog › langchain-introLangChain是什麼？AI開發者必須了解的LLM開源框架 - ALPHA Camp

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   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。

6. tw.alphacamp.co › blog › big-data大數據（Big Data）全解析：定義、應用與工具 - ALPHA Camp

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   2023年4月7日 · 在這個資訊爆炸的時代，大數據（Big Data）已經成為每個企業都應該理解和掌握的技術。無論是決策支援、市場趨勢分析，還是客戶行為預測，大數據都發揮著關鍵作用。本文將深入解析大數據的定義、其實際應用場景以及相關工具，讓你全面掌握大數據的魅力與潛力。

7. tw.alphacamp.co › blog › hackmd-cto-ama-sharingHackMD 技術長：從寫程式進化到做產品 你需要換一種思考方式！ - ...

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   ALPHA Camp 邀請到知名協作平台 HackMD 共同創辦人 Max 吳承翰，直播與大家分享 HackMD 的產品開發心得、創業挑戰，以及在國外新創加速器 Techstars 獲得的啟發。工程師出身的他，不藏私分享：從單純寫程式進化到打造產品，這中間的思考差異所在。