引言
前面三天我們一步步完成了資料前處理、建立向量資料庫、向量檢索、重排序,今天終於要進入最後一塊拼圖:生成(Generation),也就是讓 LLM 把前面找...
在上一篇我們聊過 Lambda Architecture 的三個層:
Batch Layer:慢但精準,處理全量歷史數據,保證最終一致性
Speed L...
在 Day 17,我們檢視了 Notion 架構,並設計了 Notes / Knowledge / Tasks / Tracker 四大核心 Database。...
昨天我們提到 Transformer 是基於 Attention 的架構,沒有像 RNN 那樣逐步處理字串。
這時候就會有一個問題,如果它不是按照順序讀句子,那...
在數位影像的世界裡,影像雜訊是無可避免的問題。無論是來自於光線不足、感光元件的熱雜訊,或是傳輸過程中的失真,雜訊都會降低影像品質。本篇將介紹常見的影像雜訊類型,...
昨天,我們成功地讓 n8n 懂得如何去外面世界看你想追蹤的頻道或部落格了。
但它還只是個「安靜的觀察者」,它看到了新東西,卻還不知道怎麼告訴你。
【今天的煩惱】...