▋前言
在 Day 4–Day 8,我們逐一介紹了四大核心模組。今天要將這些模組整合起來,展示完整的 系統架構與資料管線,並透過流程圖呈現「從輸入到產出」的全...
▋前言
在系統中,我們不只要做逐字稿與情緒分析,還希望能生成「教學摘要」與「學習建議」。這就需要引入大型語言模型 (LLM)。
▋內容
比賽有一個限制:不得...
在前面的文章中,我們大致掌握了 AI 助理的基礎知識:從 LLM 模型的運作原理、提示詞設計(Prompting)、RAG 技術,到如何用 Context 提高...
昨天我們介紹了自動化的核心元素,裡面的案例有提到:在 n8n 的 Workflow 裡,如果要使用 Google Drive Node,打開 Node 第一個格...
30-13: [知識] 可以讓 AI 工具人知道外面世界的工具 1 - Funcation Calling
Function Calling 讓我們 AI A...
前言:另一條通往高速的道路
昨天我們認識了開啟大數據時代的 Hadoop,它擅長用批次處理 (Batch Processing) 的方式,處理海量的非結構化資料...