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2024年1月2日 · 首先，前往OpenAI的官方網站並註冊一個帳戶。 註冊完成後，導航至API密鑰管理界面，生成一個新的API密鑰。 這個密鑰將作為您在API請求中身份驗證的憑證。 安裝OpenAI庫. 依據您開發APP所使用的程式語言，選擇相應的OpenAI SDK或庫進行安裝。 對於Python開發者，可以通過以下命令安裝OpenAI庫： bashCopy code. pip install openai. 設置API請求. 在應用中創建一個功能函數，用於向OpenAI的服務器發送API請求。 您需要將API密鑰作為認證參數包含在請求中。 import openai. openai.api_key = '您的API密鑰' response = openai.Completion.create(
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？
- Chatgpt是什麼？
- 程式碼建議與自動完成
- 程式碼優化
- 跨程式語言支援
- 需求分析
- 文件撰寫與編輯
- 類似 Chatgpt 的 Ai 寫程式工具
- Chatgpt的限制與風險
ChatGPT是由OpenAI開發一種基於LLM大規模語言模型（Large Language Model）開發的聊天機器人。GPT是 Generative Pre-trained Transformer的縮寫。 大規模語言模型是一種基於深度學習技術的自然語言處理系統，它可以從大量的文本數據中學習文本的結構和語義，並生成具有語言能力的模型。 ChatGPT 是一個能夠提供自然語言生成的人工智慧工具，對於工程師來說，它的應用非常廣泛。在程式開發、專案管理、團隊協作以及教育與自我提升等方面，ChatGPT 都能夠發揮重要的作用。 網路上有些工程師分享他們如何使用ChatGPT幫助他們提升生產力，下面會舉一些最簡單的例子
ChatGPT 能夠根據我們輸入的程式碼，提供下一步可能的建議，並自動完成部分代碼。這不僅可以提高編碼效率，還能減少一些錯誤。例如，在編寫一個函數時，我們可能忘記一些參數的名稱或類型，ChatGPT 就可以提供相關的建議，減少錯誤的產生。 此外，ChatGPT 還可以幫助我們做出更好的代碼風格和結構，提高代碼的可讀性和可維護性。例如，當我們編寫一個較長的函數時，ChatGPT 可以提供重構建議，讓代碼更加簡潔和易讀。 下面是一個例子，當我們輸入 Array.from(時，ChatGPT 會自動提供下一步可能的建議，如下所示：
ChatGPT 不僅可以提供代碼建議，還可以根據我們的代碼，提供優化建議，例如重構建議和性能提升。這對於我們優化程式碼、提高程序的運行效率非常有幫助。 下面是一個例子，當我們輸入一個較慢的循環時，ChatGPT 會提供一個更快的循環方式：
ChatGPT 不僅支援 JavaScript，還支援其他語言，例如 Python、Java 等。這對於我們在不同語言之間切換或學習新語言非常有幫助。 例如，當我們想要將 JavaScript 代碼轉換為 Python 代碼時，ChatGPT 可以提供相應的轉換建議：
在專案開發的初期，我們需要進行需求分析，以確定我們要開發的功能和目標用戶。ChatGPT 可以進行自然語言處理，幫助我們理解和提煉需求，讓開發過程更加高效。 下面是一個例子，當我們輸入一些需求描述時，ChatGPT 可以提供相應的功能分析：
ChatGPT 還可以幫助我們撰寫和編輯文件，例如技術文件、註解和代碼風格等。這對於我們管理代碼庫和文檔庫非常有幫助，可以讓我們更好地維護代碼和文檔。 下面是一個例子，當我們需要編寫一份技術文件時，ChatGPT 可以提供相應的模板和內容：
Github Copilot : 使用 OpenAI Codex 直接從您的編輯器實時建議代碼和整個函數。寫下描述您想要的邏輯的評論，GitHub Copilot 將立即建議代碼來實現該解決方案。無需花費大部分時間瀏覽文檔或搜索網絡，即可解決錯誤或學習如何使用新框架。更進階版本有 Copilot X。 Tabnine: 軟體開發人員的AI助手，使用生成式 AI 技術根據上下文和語法預測和建議您的下一行程式碼。 Replit Ghostwriter：將重複的程式碼部分自動化，這樣您就可以專注於實現您的創意。它存在於您的開發環境中，可幫助您調試、重構和理解任何內容。 Codeium: 免費開源版本的AI程式助手，快速程式碼自動完成，Repo 自然語言搜尋，可以無限使用。
ChatGPT 的幫助和建議都是基於大量的訓練數據和模型，但仍然存在一些限制和風險。以下是一些可能存在的問題： 1. 誤導性建議：由於 ChatGPT 是基於訓練數據生成的建議，有時可能會出現誤導性的建議，導致程式碼出現錯誤或風險。 2. 隱私風險：ChatGPT 的訓練數據是來自大量的文本資料，可能包含敏感信息。使用 ChatGPT 時，需要注意數據隱私問題，以避免泄露敏感信息。 3. 不完美的程式碼：即使 ChatGPT 可以提供有用的建議和幫助，但它不能完全取代經驗豐富的工程師。ChatGPT 的建議和幫助需要搭配工程師的判斷和經驗，以生成高質量的程式碼。 4. 不支持特定領域：ChatGPT 的訓練數據和模型是基於一般性文本，可能無法涵蓋某些特定領域的知識和技術。在這種情況下，Cha...
2023年5月17日 · 轉職前端工程師，人才市場與薪資行情如何？. 工作日常是什麼？. 要必備哪些能力？. 學習資源又有哪些？. JD 上都說要會前端框架，那又是什麼？. 資深前端工程師 Yuri 與 AC 學習教練 ，為你開箱前端工程師，幫助你思考職涯、安排後續學習。. 前端 ...
Prompt Engineering. Generative AI Engineer： LLM 應用開發工作坊. 開賣時間：2024/01/12~2024/03/03. 課程已於 2024/3/3 截止報名. 分享： 課程介紹. 課程大綱. 選購方案. 講師介紹. 常見問題. 延伸閱讀. 課程介紹. 在高速變化 AI 時代中，ALPHA Camp 與 ihower 共同推出 Generative AI Engineer：LLM 應用開發工作坊，課程將深入探討 Prompt Engineering 和 OpenAI API 串接，透過將近 30 個 Colab Notebooks 搭配 1 週密集的線上直播和 30 天回放，讓你快速掌握完整 LLM 技術 和 AI應用 的多項案例. 課程重點.
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- 2024年03月10日
- Paid
- 2024年03月04日
一、中國曾經擁有的低成本優勢不再. 在改革開放前，中國其實是既窮又封閉且物價、生產成本皆低的社會。 周其仁教授說，「窮就是一個優勢，窮就是東西可以很便宜」，所以一開放外資大量進來，大規模的生產也建立起來，再趁著這個優勢扶搖直上，消費品進入經濟體系，在地人賺錢後在國內消費，形成一個正向循環，但這個優勢已不復存在。 中國經濟經過20多年快速成長，工資、地價及原料等成本也一路上漲，企業的稅務支出也跟著大幅提升。 從1995年到2012年， GDP 上升了8.6倍，工資總額上漲8.8倍，稅收漲了16倍，包括稅收在內的政府收入上漲24倍。 企業需負擔的社會福利如養老金等成本也上漲許多，上述因素讓企業經營更加困難。
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。
