📌 背景與目標
到目前為止,我們能在本地用 Open WebUI 跟模型互動;但要把 LLM 真正「變成元件」嵌進應用,就一定要學會:
以 Python 程式...
引言
前一篇我們談了 Bag-of-Words (BoW),用統計詞頻的方式,把文本轉換成向量。不過 BoW 有一個問題,單純統計詞頻的方式,會看到一些常見詞(...
從命令列走向視覺化,打造一個真正好用的知識庫對話介面
在 Day 23,我們介紹了 Streamlit 基礎概念與功能。今天,我們要進一步把這個「原型」變成...
昨天我們讓系統具備了「會查條文、會記得你說過什麼」的能力,但這些功能仍然是人工判斷。今天要邁向真正的「Agent」:讓模型自己看到工具列表後,決定何時使用哪個工...
前幾天我們聊的比較多,都是 AI 在寫文案、產出報告上的應用。不過 AI 的價值絕對不只是在文字內容上。
今天我想把焦點放到另一個場景:自動化流程。在我平常用自...
前言
到目前為止,我們已經把「感知 → 融合 → 狀態 → 回饋」跑起來了;今天轉向 人機互動(HCI) 本身:當 ChatGPT 這類大型語言模型(LLM)變...