延續昨天設計與 debug的實作心得,這一篇聚焦於介面優化與防呆設計,目的是為了讓沒有程式背景的設計師或初學者來說,能有一個簡單直觀的 GUI 工具。
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邊緣偵測
我們已經知道怎麼找出一張影像的特徵點,但是線的特徵也同樣重要,因此我們要從中提取有意義的線條。
邊緣偵測 (edge detection) 的目標是識...
前面有介紹過一些傳統的指標像是精確率、召回率那些,不過那些指標都不能完整的反應 RAG 的效能,因為 RAG 的系統同時會牽涉到「檢索」與「生成」兩個部分,所以...
在 Day 27,我們深入診斷了系統中的關於 metadata 四個關鍵問題,並制定了完整的修正計畫。今天我們要動手實作,按照既定的順序逐步完成所有修正:...
前面我們建立了基礎的對話系統。這篇要用 GCP 既有的 AI 服務 打造 RAG 檢索系統
目標:利用 GCP 託管服務,用最少的程式碼實現 RAG 功能。
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在 Day 19,我們聊了 n8n × Notion 的概念,今天我們就來動手做一個最常見的自動化場景:把 Gmail 收到的電子報 → 自動摘要 → 寫進 N...