2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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AI & Data
Day 5
2025-08-25
338
0
「知其然，更知其所以然：什麼是 Real-time (Streaming) Pipeline？從造輪子到 Flink 與 RisingWave」 系列
【知其然，更知其所以然】Day 5: Speed Layer 效能瓶頸與優化
在上一篇我們實作了基礎的 Speed Layer 架構，包含 Source、Sink、SimpleStreamingEngine 三個核心組件。一開始系統運作良...
wudihero2
AI & Data
Day 1
2025-09-15
338
1
RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰 系列
Day 1｜什麼是 RAG？
在第一天，我想先從基礎先談起。大家可能都聽過生成式 AI 像是 （ChatGPT），有時候使用完他可能也是在「亂編答案」，不見得能夠一步到位就生成你想要的問題，...
otterday
AI & Data
Day 25
2025-10-09
338
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Notion遇上LLM：30天打造我的AI知識管理系統 系列
【Day 25】Notion Chatbot 對話記憶與來源追蹤的設計優化：打造真正的知識助理
在 Day 24，我們打造了第一個可以「對話」的 Notion × LLM 助理，讓使用者能直接用自然語言從筆記中搜尋答案。但實際使用後我發現，它仍然比較像是「...
Nikki Chen
團隊 三陳牛肉吉事堡
AI & Data
Day 27
2025-10-11
337
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AI、機器學習以及深度學習的語言學應用 系列
Day 27 - In-Context Learning（ICL）
昨天我們談到 LLM（大型語言模型）如何從 Transformer 的架構中誕生。 那麼，LLM 為什麼能這麼聰明？為什麼只要問它一個問題或是給它一段提示，它就...
Carol
團隊 美珠姨
AI & Data
Day 25
2025-08-27
336
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AI初學者入門 系列
Day25 CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation )
一. 背景 在傳統的檢索增強生成（RAG）中，模型往往「檢索即用」：檢索到的文件直接交給模型生成答案。這種方式雖然方便，卻容易被錯誤資訊誤導。CRAG（Corr...
kitty71336
團隊 新手小黑
AI & Data
Day 18
2025-10-02
336
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來都來了，那就做一個GCP從0到100的AI助理 系列
長期記憶與短期記憶：打造 AI 的智慧記憶系統 - 1
昨天我們學會了用 List 管理對話歷史，讓 AI 終於能記住剛才說過的話。這個簡單而有效的方法，已經讓我們的 AI 應用從「健忘機器人」進化成「有記憶的助手」...
pal2097
團隊 Cyber Edge Runners
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